TensorFlow 代码模版-基础篇

本文的代码整理自郑泽宇等著作的《TensorFlow 实战 Google 深度学习框架(第 2 版)》这本书,个人觉得这本书还是很不错的,除了 TensorFlow,还讲到了很多原理和深度学习的知识点,只是书中的对应的 TensorFlow 版本稍微有点旧了(1.4.0,这应该归咎于 TensorFlow 版本变化太快了,API 变动频繁,到了 TensorFlow2.0 就彻底呵呵了🙃),我测试使用的 TensorFlow 版本是 1.12,代码运行完好。

本文在书中源代码基础上,联系上下文,将一些关键知识点也作了详细的说明补充,完全可以作为模版来学习和使用。

以下代码涉及的知识点关键词:

前向传播、变量命名空间、变量初始化、全连接神经网络、分类、激活函数、正则化、自定义集合、学习率指数衰减、参数滑动平均模型、参数以及滑动平均值的反向传播更新、交叉熵损失、模型的持久化和恢复、验证和测试。

 

inference

 

train

 

eval

 

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