2019年9.21,目标读懂python版的SRCNN

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tf.placeholder(数据类型、数据形状、名字)

tf.random_normal()函数用于从服从指定正态分布的数值中取出指定个数的值。

tf.random_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)

shape: 输出张量的形状,必选
    mean: 正态分布的均值,默认为0
    stddev: 正态分布的标准差,默认为1.0
    dtype: 输出的类型,默认为tf.float32
    seed: 随机数种子,是一个整数,当设置之后,每次生成的随机数都一样
    name: 操作的名称

上午:发现很多都不懂,打算花五天的时间把tensorflow学会,再看SRCNN这个。找到了tensorflow的学习笔记。打算下午学一学。

下午:-16:19一直在配置环境

开始啦!-17:11还在配置环境
晚上:开始学习啦!好想逛淘宝买买买,买了一个科润的面霜,不能再花钱了,开始吃土。19:22-22:00https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples

-8:01regression

-8:11 regression2

-8:51 classification毛衣好好看好想买啊

-9:03 classification2

-10:02 near

 

以上是关于2019年9.21,目标读懂python版的SRCNN的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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