使用 embedding 变量import tensorflow as tf import numpy as npsess = tf.InteractiveSession()M =list('ABCD') table = tf.contrib.lookup.index_table_from_tensor(mapping=tf.constant(M), num_oov_buckets=1, default_value=-1)tf.tables_initializer().run() tf.global_variables_initializer().run()# 包含多个ID IDs = tf.Variable(["A|B|C", "C|D|A|B","C|A|A|B|E|E"] ) embedding_mat = tf.constant(np.arange(20, dtyp...
本篇文章主要介绍了Tensorflow之Saver的用法详解，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起过来看看吧Saver的用法1. Saver的背景介绍我们经常在训练完一个模型之后希望保存训练的结果，这些结果指的是模型的参数，以便下次迭代的训练或者用作测试。Tensorflow针对这一需求提供了Saver类。Saver类提供了向checkpoints文件保存和从checkpoints文件中恢复变量的相关方法。Checkpoints文件是一个二进制文件，它把变量名映射到对应的ten...
TensorFlow用法 什么是TensorFlow TensorFlow是一个开源软件库，用于使用数据流图进行数值计算。图中的节点表示数学运算，而图的边缘表示流动的多维数据数组（张量）。这种灵活的体系结构可以将计算部署到台式机，服务器或移动设备中的一个或多个CPU或GPU上，而无需重写代码。 TensorFlow最初由Google机器智能研究组织内Google Brain团队的研究人员和工程师开发，目的是进行机器学习和深度神经网络研究。该系统足够通用，也可以应用...