在callback函数中添加tensorboard，启用tensorboard。
# TensorBoard callback tensorboard_cb = K.callbacks.TensorBoard( log_dir=MyTensorBoardDir, histogram_freq=1, write_graph=True, write_images=True )
在fit数据的时候，把该回调添加进去
model.fit(x,y,epochs=Epoch,batch_size=16,verbose=2,validation_split=0.2,callbacks=callbackList)
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最近科研看了两篇论文，上面分别用了两种方法，一种是卷积神经网络，另一种则是递归神经网络，因为之前没有接触过神经网络这一块知识，故特地整理一下，方便自己了解。 卷积神经网络（CNN） 卷积神经网络（Convolutional Neural Network）简称CNN，CNN是所有深度学习课程、书籍必教的模型，CNN在影像识别方面的为例特别强大，许多影像识别的模…
Keras运行迭代一定代数以后，速度越来越慢，经检查是因为在循环迭代过程中增加了新的计算节点，导致计算节点越来越多，内存被占用完，速度变慢。判断是否在循环迭代过程中增加了新的计算节点，可以用下面的语句： tf.Graph.finalize() 如果增加了新的计算节点，就会报错，如果没有报错，说明没有增加计算节点。
模型使用 使用caffe训练得到的模型进行测试，一般需要如下文件：1.训练好的caffemodel模型 此处使用lenet_iter_10000.caffemodel。 2.测试网络deploy 可以对lenet_train_test.prototxt做修改。 主要修改的地方包括输入数据，最后的top，权值初始化，第一个卷积层名称不能和训练网络conv1同名…
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