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《TF-GNN：Graph Neural Networks》附录《A.2.2 Creating GraphTensors》例程

使用tf.trian.NewCheckpointReader(model_dir) 一个标准的模型文件有一下文件, model_dir就是MyModel(没有后缀) checkpoint Model.meta Model.data-00000-of-00001 Model.index import tensorflow as tf import pprint # 使用pprint 提高打印的可读性 NewCheck =tf.train.NewCheckpointReader("model") 打印模型中的所有变量 print("debug_string:\n") pprint.pprin

h5py-2.10.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

ros调用tf功能包进行广播与监听

VGGNet_TF 利用Tensorflow简单实现VGGNet，从数据集制作到训练完成测试 参考：《Tensorflow实战》《Tensorflow 实战Google深度学习框架》 学习Tensorflow，拿VGG16练练手，没有其他骚操作，只有数据集制作，训练及测试。 训练数据-17flowers，百度网盘链接: : 3nc4 VGG16.npy，百度网盘链接: : 4wvq create_tfrecords.py为生成tfrecords数据脚本 VGG16.py为网络结构定义文件 train.py为训练脚本 test.py为测试脚本 制作tfrecord数据文件 下载17flowers数据集，解压到目录下 VGGNet |__ 17flowers |__ 0 |__ xxx.JPEG |__ 1

bazel_tf_op add a custom tensorflow op in bazel 如何建造 bazel build -c opt --cxxopt="-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0" op:matrix_add_op python op/test_matrix_add.py

1.这个工具可以用于测试SD/SSD/TF/Upan等的读/写速度； 2.可以检测测量存储盘的坏块； H2通过往待测目录写入数据的方式测试u盘等被测物的实际写入速度，并将写入的数据回读出来校验此前写入的数据是否正确，以此判断进行读写操作的存储块是不是坏块，所以以也是基于这个，H2可以用来测速度的，而假如你的U盘，SD卡等如果出现了问题，不妨也可以用这个工具进行检测一下！