如何预测张量流中卷积神经网络中一个新的看不见的例子的结果

Question

任何人都可以告诉我们如何在Convolution网络中保存训练好的参数，以预测未来看不见的图像。

在神经网络中，我们可以保存参数（权重和偏差），并且我们可以使用这些保存的参数来预测前向道具功能。但是在Conv网中，我们是如何做到的，因为我们自己并没有定义很多参数，但是张量流为我们定义了它们？

由于

Answer 1

卷积网络只是另一种神经网络。即使在＆＃34;正常＆＃34;神经网络，通常不会手动指定权重和偏差。相反，它们是通过训练（例如，通过反向传播）学习的，然后通常保存到文件中供以后使用。

TensorFlow没有为您定义CNN的权重和偏差。您要么使用TensorFlow学习它们，要么从文件中加载它们。如果您想保存经过培训的TensorFlow模型，请在TensorFlow documentation中解释该过程。