1 解决方案 【方案一】 载入模型结构放在全局，即tensorflow会话外层。 '''载入模型结构:最关键的一步''' saver = tf.train.Saver() '''建立会话''' with tf.Session() as sess: for i in range(STEPS): '''开始训练''' _, loss_1, acc, summary = sess.run([train_op_1, train_loss, train_acc, summary_op], feed_dict=feed_dict) '''保存模型''' saver.save(sess, sav

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Age_Gender_CNN_Tensorflow 使用CNN预测年龄与性别 感谢： 使用tensornets作为预训练模型：

Tensorflow是目前最流行的深度学习框架，我们可以用它来搭建自己的卷积神经网络并训练自己的分类器，本文介绍怎样使用Tensorflow构建自己的CNN，怎样训练用于简单的验证码识别的分类器。本文假设你已经安装好了Tensorflow，了解过CNN的一些知识。 下面将分步介绍怎样获得训练数据，怎样使用tensorflow构建卷积神经网络，怎样训练，以及怎样测试训练出来的分类器 1. 准备训练样本 使用Python的库captcha来生成我们需要的训练样本，代码如下： import sys import os import shutil import random import time

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1、利用VGGnet提取图片特征 2、利用segnet进行decoder 3、使用tensorflow里面kereas里面神经网络八步法，一步一步教你训练自己的模型 4、提供了用于训练和验证的数据集 5、网络注释清晰，方便二次开发和修改

官方两大样例数据集 1、mnist数据集，就是手写数字； 2、fashion-mnist数据集，就是时尚商品。