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TensorFlow (:watermelon:高层封装 (:one:TensorFlow-Slim (:notes:Slim对数据预处理,…

- - - - {'DecodeJpeg/contents:0':image_data}
        
        what is image_data:question:
        
        image_data = tf.gfile.FastGFile(os.path.join(root,file), 'rb').read()
- - - - 获得图片的fullname
        
        打开tf.records文件(后缀名为'.tfrecords')
        
        把图片转换成tf.train.Example类
        
        把example序列化写入tf.records文件
    - - example:arrow_left:features:arrow_left:feature
- - - - :explode:<variable_scope>/<variable_name>
      - :apple:get_variable
        
        :peach:重名和重用
        
        :two:必然做重名检查.如果重名了而没有开启重用,就会拒绝创建
        
        :three:如果有重名并且开启了重用,get_variable就会使用之前的变量
        
        :four:如果没有重名而开启了重用,如果是with语句里的reuse就是创阿金;如果是变量定义的话,那么就会拒绝创建
        
        :one:命名时会给变量增加当前variable scope前缀
        
        :link:是否有重名和是否开启了重用的关系图
        
        :star:只有2中状态:创建全新的变量或者使用以前的同名变量
        
        :link:get_variable重用的代码分析
        
        :coffee:使用with语句里的重用会符合我们的逻辑...
      - :banana:重用变量的开关
        
        :one:with的scope里面传参数reuse=tf.AUTO_REUSE
        
        :two:with将scope as scope变量,然后再该with下面用scope.reuse_variables()开启.(注意:必须在创建新变量后才能使用)
        
        :warning:2个任意1个都可以
      - :wrench:输出名称
        
        :explode:var.name
      - :tornado:foo/Variable:0,foo/b:0,Variable:0
    - - :explode:定义变量的时候初始化
      - :one:Variable直接用值初始化
      - :two:get_variable需要定义初始化的对象
    - - :explode:session+variable_scope+variable_name
      - :star:with tf.Session() as sess会创建1个新的会话.2个不同会话里变量是不同的.如果要共同使用的话,需要指定session
    - - :explode:是的,不过要注意函数内的变量必须返回,否则就是局部变量了
      - :star:在哪里调用就使用哪里的变量域
    - - :one:get_collection
        
        :explode:可以获得某个变量域的内所有可训练/...的张量
      - :two:assign
        
        :explode:函数可以将已经run出来的值赋值到张量中
- - - - :explode:对传入的张量进行处理,如果小于第二个参数,就取第二个参数;如果大于第三个参数,就取第三个参数;否则保持原样,将结果返回
    - - :banana:l2_norm
        
        :explode:欧几里得范数的函数(模)
      - :explode:如果张量的模>第二个参数,就处理张量让其的模等于第二个参数;否则不处理;最后将结果返回
      - :star:第二个参数是模的最大值
    - - :explode:将计算出来的梯度限制在合理的范围,防止梯度爆炸等问题
      - :bread:根据梯度(列表)的模的模和clip_norm进行比较,将梯度的模的模限制在clip_norm以内
      - :peach:参数
        
        :one:t_list
        
        :explode:梯度.tf.gradiens的返回值
        
        :two:clip_norm
        
        :explode:梯度的最大模
- - - - :explode:必须填
    - - :explode:选填
    - - :explode:值可以多个,是列表
- - - - :star:add a QueueRunner to QUEUE_RUNNERS collection
      - :explode:对tensor_list里的所有tensor产生一个slice,return a list of tensors, one for each element of tensor_list
    - - :explode:holds a list of enqueue op, each to be run in a thread
      - :star:do not join QUEUE_RUNNERS by default. "add_queue_runner" is required.
      - :apple:除非request_stop,否则即使全部的enqueue op都执行完, 吸线程也不会结束
- - - - :two:TextLineDataset
      - :one:Dataset.from_tensor_slices
    - - :one:map.参数数量和dataset返回的数量相同
      - :two:shuffle
      - :three:batch
      - :four:repeat
      - :five:filter
- - - - :coffee:相关运算放在同一个设备; 计算密集型的设备放到GPU上
    - - :icecream:int类型的tf.Variable就不能放在GPU