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使用TensorFlow 来实现一个简单的验证码识别过程

2019-03-24 10:30:41 来源:沈阳软件公司 作者:沈阳软件开发

再接下来执行训练即可:

https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/yCBu7HSwemL2T3OibHChicZw5mYiazHBBibvVxYuRKIhv89NgImTVK7ZSibwPMRCrU67zhHVZbhgryAHJVYlJIr0bvQ/640?wx_fmt=png?x-oss-process=style/xmwebp&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1

在这里我们首先初始化 traininitializer,将 iterator 绑定到 Train Dataset 上,然后执行 trainop,获得 loss、acc、gstep 等效果并输出。

 

训练

 

运行训练历程,效果类似如下:

https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/yCBu7HSwemL2T3OibHChicZw5mYiazHBBibvauwlTImDQtNrmmGnr3nfiazEpmgthxNJju3mibM5GjzahlWG4z3TH7uw/640?wx_fmt=png?x-oss-process=style/xmwebp&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1

测试

 

训练历程我们还可以每隔几个 Epoch 生存一下模子:

https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/yCBu7HSwemL2T3OibHChicZw5mYiazHBBibv9GUqBPxq7YXuSH1PXUEBXg0WYJuzGmrBKkANkF0gz216K51zdTAUbw/640?wx_fmt=png?x-oss-process=style/xmwebp&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1

固然也可以取验证集上准确率最高的模子举行生存。

验证时我们可以重新 Reload 一下模子,然后举行验证:

https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/yCBu7HSwemL2T3OibHChicZw5mYiazHBBibv062ZibYeC8qtbRXtrBSghrcLcpg6iciaOLCcX2sDXoEibFV5lKysn9TlRw/640?wx_fmt=png?x-oss-process=style/xmwebp&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1

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