Freeze graph: node is not in graph (even though its been named)Though you have named a tensor, bu
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## 前言最近在做去噪自编码器，直接把用于MNIST的网络结构拿过来用，结果却很差。主要表现为即使数据没有噪声，重构后的数据也有明显的失真。## 解决途径把送入自编码器的数据归一化到[0,
<!-- more -->## 打印tensorflow版本```pythonimport tensorflow as tf;print(tf.__version__)```
有网的情况下安装tensorflow自然舒服，但是总是由于种种原因，我们需要离线安装。比如，保密，gpu服务器联网需要登录账号然而你又没有上网账号等等。<!-- more -->## 方法一：使
在一个网络的输入依赖与另一个网络的输出时，就要在tensorflow中同时使用多张图。<!-- more -->## 使用多张图的起因如果没有报错，我是懒得使用多张图的。多张图的报错主要是下面
主要是通读《TensorFlow实战Google深度学习框架》的记录<!-- more --># 不太懂的地方- p78 交叉熵算完之后的值是n*m的矩阵？- p89 使用collectio
## 安装TensorFlow时碰到如下问题<!-- more -->* Could not find a version that satisfies the requirement ten
## 解决了Could not find a version that satisfies the..., 出现socket.timeout错误<!-- more -->### 问题描述*
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