我正在使用Tensorflow tf.Saver来加载预先训练的模型,我想通过擦除(重新初始化为随机)它们适当的权重和偏差来重新训练它的一些层,然后训练这些层并保存训练的模型.我找不到重新初始化变量的方法.我试过tf.initialize_variables(fine_tune_vars)但它不起作用(我假设因为变量已经初始化),我也看到你可以将变量传递给tf.Saver你,以便你部分加载模型,但这是我想要实现的一半(因为当我保存训练好的模型时,我希望它保存所有变量,而不仅仅是我加载的变量.
先感谢您!
python machine-learning computer-vision neural-network tensorflow
有时react-native，防止父级捕获和处理触摸/单击事件，同时允许其子级接收事件并对事件做出反应是有用的。<View/>具体来说，当使用或<ImageBackground/>容器充当其子元素的透明背景时（例如：基于渐变的阴影或用于将绝对定位的元素居中的包装视图），这非常有用。
我想在Tensorflow中对预训练的深度神经网络进行部分微调(例如,为所有层加载权重,但只更新更高层次的权重).
Tensorflow中是否有任何方法可以选择应该更改的变量和应该保持相同的变量？
先感谢您!
python machine-learning computer-vision deep-learning tensorflow
我想简单地从另一个数组中排除一些数组元素,并使用js和jQuery获取结果.我发现自己做了一个双.each()循环......
var exclude = new Array();
exclude = [1,2,3,4];
var original = new Array();
original = [0,1,2,3,4,5,6,7,8];
var finalarray = excludearrayfunction(original, exclude); // [0,5,6,7,8]