• 所有问题

    • 怎么判断tensorflow训练中的神经网络模型是否训练好了？

    我用tensorflow训练神经网络，能不能中止训练过程，看一下模型质量如果不好再接着训练，但是每次train一停下来再运行就是重新跑了啊

    举报该问题
    推荐答案   2019-01-10
    为了让神经网络训练结果可以复用，需要将训练的到的神经网络模型持久化。TensorFlow提供了一个API来保存和还原一个神经网络模型，这个API就是tf.train.Saver类。例如以下代码，保存了TensorFlow计算图：
    温馨提示：答案为网友推荐，仅供参考
    相似回答
    Tensorflow训练好的模型,怎么调用答：通常会将一个统计模型中的参数表示为一组变量. 例如, 你可以将一个神经网络的权重作为某个变量存储在一个 tensor 中.在训练过程中, 通过重复运行训练图, 更新这个 tensor.Fetch为了取回操作的输出内容, 可以在使用 Session 对象的 run() 调用 执行图时, 传入一些 tensor,这些tensor 会帮助你取回结果. 在之前的...
    tensorflow训练好的模型,怎么调用?答：训练完一个模型后，为了以后重复使用，通常我们需要对模型的结果进行保存。如果用Tensorflow去实现神经网络，所要保存的就是神经网络中的各项权重值。建议可以使用Saver类保存和加载模型的结果。1、使用tf.train.Saver.save()方法保存模型 tf.train.Saver.save(sess, save_path, global_step=None, latest_...
    神经网络可以被有效地训练,因为计算框架知道如何计算给定正向函数的导数...答：是的，神经网络可以被有效地训练，因为计算框架（如TensorFlow或PyTorch）可以计算出给定正向传播函数的导数，这样就可以使用反向传播算法来调整模型的参数。在训练神经网络时，通常使用梯度下降法来更新模型参数，从而让模型在训练数据上的表现更好。通过计算导数并使用梯度下降法来更新模型参数，神经网络可以逐渐...
    将训练好的神经网络保存下来在另一个文件中载入后进行预测答：tensorflow_tutorial.py文件---训练神经网络 tf_utils.py---辅助训练神经网络的文件 predict.py---载入模型进行预测
    大家正在搜
    tensorflow神经网络框架tensorflow搭建神经网络tensorflow神经网络代码tensorflow神经网络预测tensorflow神经网络编程图神经网络 tensorflowtensorflow卷积神经网络TensorFlow神经网络TensorFlow神经网络算法
    相关问题
    tensorflow训练好的模型，怎么调用?
    tensorflow 训练好的模型，怎么 调用
    tensorflow训练好的模型怎么调用
    Tensorflow训练好的模型，怎么调用
    tensorflow怎么调用ckpt继续训练
    pytorch训练好的模型能用在keras或tensorfl...
    如何使用TensorFlow构建，训练和改进循环神经网络
    如何使用tensorflow构建，训练和改进循环神经网络