生成检查点文件(chekpoint file),扩展名.ckpt,tf.train.Saver对象调用Saver.save()生成.包含权重和其他程序定义变量,不包含图结构.另一程序使用,需要重新创建图形结构,告诉TensorFlow如何处理权重.生成图协议文件(graph proto file),二进制文件,扩展名.pb,tf.tran.write_graph()保存,只包含图形结构,不包含权重,tf.import_graph_def加载图形. 模型存储,建立一个tf.train.Saver(
AlexNet模型 <ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks>阅读笔记 一直在使用AlexNet,本来早应该读这篇经典论文了.可能是这篇论文涉及到的理论有点多,解释不是很通俗,有了一段时间的实际经验后读完这篇论文深有感悟. 下面按论文的标题分别记录: The Dataset ILSVRC:1000类,每类约1000张图片,大约有120w训练图片,5w张验证图片,15w张测试图片. AlexNet输入为固定尺
/** * 设计4个线程,其中2个对num进行加操作,另两个对num进行减操作 */ public class ThreadTest { private int j; public static void main(String args[]) { ThreadTest tt = new ThreadTest(); Inc inc = tt.new Inc(); Dec dec = tt.new Dec(); for (int i = 0; i < 2; i++) { Thread t = ne