Tensorflow 其他学习心得

  • tf.argmax: tf.argmax就是返回最大的那个数值所在的下标,第二个参数代表维度 1代表每一行

  • eval:有时需要加入测试数据直接利用训练的sess和graph,只需要用eval函数,feed_dict填成测试数据就可以实现赋值,然后sess.run(),例如:
    y=tf.argmax(y_final.eval({X: eX, Y: eY}),1)
    y=tf.reshape(y,[418,1])
    print(sess.run(y))
  • op那一步是没有返回值的,用_来代表,前面的c一定不要和任何变量名字一样,否则会报错,原因很容易理解
cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=Y, logits=y_final))
op = tf.train.AdamOptimizer(lr).minimize(cost)
_, c = sess.run([op, cost], feed_dict={X: tX, Y: tY})

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