写在前面: 上周微调一个文本检测模型seglink,将特征提取层进行冻结,只训练分类回归层,然而查看tensorboard发现里面有histogram显示模型各个参数分布,看了目前这个训练模型参数分布压根就看不懂,很想知道我的预训练模型的参数分布是怎么个情况,训练了一天了,模型的参数分布较预训练的模型参数有啥变化没有,怎么办呢? 利用tf.summary将模型参数分布在tensorboard可视化: 导入需要的库 设置模型文件夹路径 import TensorFlow as tf from t
setTimeout第三个参数,可以作为setTimeout延时执行函数的传入参数使用,利用这个设定,我们可以将要延时改变状态的对象传入,变相改变setTimeout的作用对象:这里setTimeout的第三个参数主要得到了除IE外的系列浏览器的支持 一个有趣的例子 var arr = [1,9,2,8,3,7,4,6,4,5]; for(var i = 0, len = arr.length; i < len; i++){ setTimeout(function(x){ console.log
最近看到有人在问这三个参数的含义,其实帮助已经很详细的介绍了这三个参数,看来还是要好好学学英语了,不然连解释都看不懂. /** * Get a View that displays the data at the specified position in the data set. You can either * create a View manually or inflate it from an XML layout file. When the View is inf