獨(dú)立游戲開發(fā)者，之前是 iOS 工程師。有一個(gè)不定期推薦游戲的微信群，想加請(qǐng)私信我。
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Metal入門資料003-MetalKit使用（下）寫在前面： 對(duì)Metal技術(shù)感興趣的同學(xué)，可以關(guān)注我的專題:Metal專輯也可以關(guān)注我個(gè)人的簡(jiǎn)書賬號(hào)：張芳濤所有的代碼存儲(chǔ)的Github地址是：Metal OSX平臺(tái)相關(guān)技術(shù)...
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[__NSPlaceholderDate initialize] may have been in progress in another thread when fork() was ca...
最近在用python3寫一個(gè)多線程工具，發(fā)現(xiàn)頻繁報(bào)錯(cuò)： 一直以為是代碼的問題，不斷的檢查代碼，其實(shí)是macOS的High Sierra以上的操作系統(tǒng)對(duì)多線程的限制，別無其它原...
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TensorFlow 使用 tf.estimator 訓(xùn)練模型（預(yù)訓(xùn)練 ResNet-50）看過 TensorFlow-slim 訓(xùn)練 CNN 分類模型（續(xù)） 及其相關(guān)系列文章的讀者應(yīng)該已經(jīng)感受到了 tf.contrib.slim 在訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的極其方便之...
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@公輸睚信 我剛才又試了一遍，訓(xùn)練完的文件夾，又有了，可能是我等的時(shí)間不夠長(zhǎng)的緣故；關(guān)于終端輸出，step，loss，和eval，可以大概講一下嘛，謝謝
TensorFlow 使用 tf.estimator 訓(xùn)練模型（預(yù)訓(xùn)練 ResNet-50）
看過 TensorFlow-slim 訓(xùn)練 CNN 分類模型（續(xù)） 及其相關(guān)系列文章的讀者應(yīng)該已經(jīng)感受到了 tf.contrib.slim 在訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的極其方便之...
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@公輸睚信 是的，一直都沒有，感覺很奇怪
TensorFlow 使用 tf.estimator 訓(xùn)練模型（預(yù)訓(xùn)練 ResNet-50）
看過 TensorFlow-slim 訓(xùn)練 CNN 分類模型（續(xù)） 及其相關(guān)系列文章的讀者應(yīng)該已經(jīng)感受到了 tf.contrib.slim 在訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的極其方便之...
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if mode in (tf.estimator.ModeKeys.TRAIN, tf.estimator.ModeKeys.EVAL):
loss_dict = cls_model.loss(prediction_dict, labels)
loss = loss_dict['loss']
classes = postprocessed_dict['classes']
# labels = tf.cast(labels, tf.int32)
acc = tf.reduce_mean(tf.cast(tf.equal(classes, labels), 'float'))
tf.summary.scalar('loss', loss)
tf.summary.scalar('accuracy', acc)
博主你好，運(yùn)行完代碼，我檢查了上面這個(gè)地方也執(zhí)行了，但為什么TensorBoard中沒有 Scalars數(shù)據(jù)顯示呢？另外，如果想要在終端也輸出 step，loss，和每次 eval 的日志，需要怎么做呢？TensorFlow 使用 tf.estimator 訓(xùn)練模型（預(yù)訓(xùn)練 ResNet-50）
看過 TensorFlow-slim 訓(xùn)練 CNN 分類模型（續(xù)） 及其相關(guān)系列文章的讀者應(yīng)該已經(jīng)感受到了 tf.contrib.slim 在訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的極其方便之...
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