介绍Python机器学习Tensorflow1.0主要参数和SVM算法
本文将向大家介绍Python机器学习Tensorflow1.0主要参数和SVM算法。我们将介绍如何使用tf.trainable_variables()提取训练参数，以及如何提取图片经过训练后的值。这些知识可以帮助您更好地理解和应用Python机器学习Tensorflow1.0和SVM算法。
使用tf.trainable_variables()提取训练参数
在Tensorflow中，参与训练的参数可用tf.trainable_variables()提取出来，如：
params=tf.trainable_variables()
print("Trainable variables:------------------------")
for idx,v in enumerate(params):
print("param{:3}:{:15}{}".format(idx,str(v.get_shape()),v.name))
这里只能查看参数的shape和name，并没有具体的值。如果要查看参数具体的值的话，必须先初始化，即：
sess=tf.Session() sess.run(tf.global_variables_initializer())
提取图片经过训练后的值
图片经过卷积后变成了特征，要提取这些特征，必须先把图片feed进去。具体实例:
img=io.imread('d:/cat.jpg')
img=transform.resize(img,(100,100))
img=img[np.newaxis,:,:,:]
img=np.asarray(img,np.float32)
sess=tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
W=sess.run(params[26])
b=sess.run(params[27])
fea=sess.run(dense2,feed_dict={x:img})
最后一句话句子便是获取某层的数据传递做为特点。留意：这一程序流程并没经过训练，因而获取出来的主要参数仅仅复位的主要参数。
综上所述，这篇文章介绍了Python机器学习Tensorflow1.0主要参数和SVM算法。如果您对这些内容感兴趣，可以参考借鉴一下。希望本文可以对您有一定的帮助，祝愿大家多多的发展，尽快涨薪。
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