很荣幸您能看到这篇文章，相信通过标题打开这篇文章的都是对tensorflow感兴趣的，特别是对卷积神经网络在mnist手写识别这个实例感兴趣。不管你是什么基础，我相信，你在看完这篇文章后，都能够完全理解这个实例。这对于神经网络入门的小白来说，简直是再好不过了。 通过这篇文章，你能够学习到 tensorflow一些方法的用法 mnist数据集的使用方法以及下载 CNN卷积神经网络具体python代码实现 CNN卷积神经网络原理 模型训练、模型的保存和载入 Tensorflow实战mnist手写数字识别 关于这个mnist手写数字识别实战，我是跟着某课网上的教学视频跟着写

注：阅读本博客之前，你需要先掌握：全连接神经网络，卷积神经网络的基本原理。 背景介绍 随着LeNet-5，AlexNet，VGG等神经网络结构的出现，卷积神经网络逐渐从单纯的只拥有卷积操作和下采样的神经网络发展为具有max pooling、dropout以及非线性函数的神经网络。在网络结构变得不断复杂的同时，人们发现，神经网络的效率并没有预期得到提升，反而容易出现梯度消失等情况，因而导致loss难以减少等现象。 对于出现梯度消失的原因，大家可以参考这篇： https://blog.csdn.net/jasonleesjtu/article/details/89185185 ResNet通过在两

数据集为sklearn提供的加利福利亚房价预测数据集 import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow import keras import tensorflow as tf import matplotlib as mpl import pandas as pd import numpy as np import sklearn import time import sys import os # 加载数据 from sklearn.datasets import fetch_california_housing housing = fetch

本大纲是国际软件测试认证基础级水平的中文版课程大纲。国际软件测试认证委员会（以下简称 ISTQB ® ）提供标准的课程大纲： (1) 给各个成员国委员会，翻译成本国语言并且授权给培训机构。成员国委员会可以根据他们 特定的语言调整教学大纲，以及引用当地出版物。 (2) 给考试机构，根据本大纲的学习目标，出当地语言的考试题。 (3) 给培训机构，编制课件和决定相应的授课方法 (4) 给认证考试应试者，准备认证考试（认证考试可以是作为培训课程一部分或独立准备）。 (5) 给国际软件和系统工程界，促进软件和系统测试的专业化，并且作为书籍和文章的基础之一。

福田气密检测仪FL-295C详细使用说明书，扫描件，官网上暂无提供，仅供交流学习用，不做任何商业用途

使用Tensorflow进行深度学习训练的时候，需要对训练好的网络模型和各种参数进行保存，以便在此基础上继续训练或者使用。介绍这方面的博客有很多，我发现写的最好的是这一篇官方英文介绍： http://cv-tricks.com/tensorflow-tutorial/save-restore-tensorflow-models-quick-complete-tutorial/ 我对这篇文章进行了整理和汇总。 首先是模型的保存。直接上代码： #!/usr/bin/env python #-*- coding:utf-8 -*- ############################ #

1. 首先安装python3.7 官网下载地址 本人下载的是python3.7.3, 64位，如下图： 然后点击安装，在安装的时候记得将路径添加到环境变量中，按部就班安装即可。 2. 安装tensorflow 首先切到cmd.exe窗口； 在cmd窗口输入以下命令： pip install –index-url https://pypi.douban.com/simple tensorflow==1.15 回车，等待安装成功即可。 3. Pycharm python版本切换 另外如果使用的IDE是Pycharm，且安装了两个及以上版本的python版本，可以在 Pycharm里面一次点击：F

利用卷积神经网络训练图像数据分为以下几个步骤 1.读取图片文件 2.产生用于训练的批次 3.定义训练的模型（包括初始化参数，卷积、池化层等参数、网络） 4.训练 1 读取图片文件 def get_files(filename): class_train = [] label_train = [] for train_class in os.listdir(filename): for pic in os.listdir(filename+train_class): class_train.append(filename+train_class+'/'+pic) la

网上关于tensorflow模型文件ckpt格式转pb文件的帖子很多，本人几乎尝试了所有方法，最后终于成功了，现总结如下。方法无外乎下面两种： 使用tensorflow.python.tools.freeze_graph.freeze_graph 使用graph_util.convert_variables_to_constants 1、tensorflow模型的文件解读 使用tensorflow训练好的模型会自动保存为四个文件，如下 checkpoint：记录近几次训练好的模型结果（名称）。 xxx.data-00000-of-00001: 模型的所有变量的值(weights, b

运行下列脚本，可以打印出模型各个节点变量的名称： from tensorflow.python import pywrap_tensorflow import os checkpoint_path=os.path.join('model.ckpt-131805') reader=pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader(checkpoint_path) var_to_shape_map=reader.get_variable_to_shape_map() for key in var_to_shape_map: print 'tensor_name: ',