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深度學習-tensorflow基礎-讀取數據-API應用-csv檔讀取

構造文件名隊列(string_input_producer)不管任何形式的文件(csv,圖片,二進制)都會使用此API來構造文件名的隊列 tf.train.string_input_producer(string_tensor,shuffle=True) string_tensor:含有文件名的1階張量 列表裡面含有各個文件的路徑+文件名 可直接傳入列表,會將其轉換成一階張量 num_epochs: 當讀入的量比較少時,且批處理隊列所需要的數據量比較大時,會重複的使用已經讀取過的文件 預設是過無限次的數據,直到滿足批處理隊列的大小為止,或者可限定讀取次數 shuffle:bool值,是否亂序讀取,預設為True 返回一個具有路徑+檔名的字符串隊列 將輸出字符串(例如:文件名)輸入到管道隊列

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深度學習-tensorflow基礎-自定義命令行參數

Introduction可在程序運行前在不修改程序的情況下,去實時修改一些我們定義好可改變的參數 類似於sys.argv的功能 tensorflow本身自帶一樣的功能 常應用在設定訓練次數或是學習率 流程: 首先定義有哪些參數需要在運行時指定 程序當中獲取定義命令行參數 替換要改變的參數

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深度學習-tensorflow基礎-變量顯示

Introduction 目的是為了觀察模型的參數(權重、偏置),損失值等變量值的變化 觀察訓練情形如何,可以實時的於tensorboard中以圖形化的方式顯示 在大量資料且長時間的訓練能快速掌握目前訓練的情況 因此需添加變量在tensorboard中,觀察其變化狀況 收集變量 合併變量寫入事件文件中

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