求助:不明白p127页mnist_inference.py中在定义前向传播过程函数inference(input_tensor,regularizer)中的参数时,作者在说在这里使用tf.get_variable和tf.Variable没有本质区别,因为在训练和测试中没有在同一个程序中多次调用这个函数。这里有个疑问,难道在训练的迭代过程中没有重复调用该前向传播过程函数吗?不应该使用tf.get_variable和reuse=True吗?应该怎么理解qq:1473984416,求指教
作者回复如下: 这个注解有些不清楚,最后一句可以改成: 如果在同一个程序中多次调用,就需要使用tf.get_variable,且在第一次调用之后需要将reuse参数设置为True
代码下载不下来,在线的看不了,自己敲的又各种问题。希望能给我发一份源码:dwalkertb@qq.com
已发
Github上下载源码和数据(11章以后)部分无法下载,在线也打不开
留一个邮箱地址
在97到102页的mnist问题中,用滑动平均模型得到的结果不正确,accuracy一直不变,修改了cross_entropy中的logits=**erage_y还是得到不到解决。
您好,作者回复如下: 请以网上的代码为准,此处没有问题,感谢您的宝贵建议
你好,在第二版的第6章的迁移学习代码(164~168页),里面通过trainable_variables = get_trainable_variables()(166页)获取了需要训练的变量,往后就没有再用到了。
在训练的时候是如何保证“# 运行训练过程,这里不会更新全部参数,只会更新指定参数”(167页)?
是不是漏了一个步骤?
感谢回复,我跟作者确认一下,然后回答您
这里确实有问题 应将原来的train_step = tf.train.RMSPropOptimizer(LEARNING_RATE).minimize(total_loss) 改为 train_step = tf.train.RMSPropOptimizer(LEARNING_RATE).minimize(total_loss, var_list= trainable_variables)
求助:不明白p127页mnist_inference.py中在定义前向传播过程函数inference(input_tensor,regularizer)中的参数时,作者在说在这里使用tf.get_variable和tf.Variable没有本质区别,因为在训练和测试中没有在同一个程序中多次调用这个函数。这里有个疑问,难道在训练的迭代过程中没有重复调用该前向传播过程函数吗?不应该使用tf.get_variable和reuse=True吗?应该怎么理解qq:1473984416,求指教
代码下载不下来,在线的看不了,自己敲的又各种问题。希望能给我发一份源码:dwalkertb@qq.com
Github上下载源码和数据(11章以后)部分无法下载,在线也打不开
在97到102页的mnist问题中,用滑动平均模型得到的结果不正确,accuracy一直不变,修改了cross_entropy中的logits=**erage_y还是得到不到解决。
你好,在第二版的第6章的迁移学习代码(164~168页),里面通过trainable_variables = get_trainable_variables()(166页)获取了需要训练的变量,往后就没有再用到了。
在训练的时候是如何保证“# 运行训练过程,这里不会更新全部参数,只会更新指定参数”(167页)?
是不是漏了一个步骤?