tflearn学习 - 补充1 tflearn文件包解析

本节对tflearn包里各文件进行分析

根目录:

根目录文件

1. _pycache文件夹:

python运行时，编译生成的过度文件。

2.datasets文件夹：

datasets文件夹

datasets文件夹包含的是tflearn预先准备的几个数据集加载文件。可以方便测试，具体如下

1. clfar-10 clfar-100：小型图像识别数据库。
2. imdb：互联网电影资料库。
3. minister：手写数字识别数据库。
4. oxflower17：17类花卉数据集。
5. svhn：真实世界街道门牌号数据集。
6. titanic：泰坦尼克号幸存者数据集。

3.estimators文件夹：

放置估计模型，

在这里插入图片描述

大部分没有编写，ensemble里有一个树的定义。base里有一个图的模块。

4.helpers：

在这里插入图片描述

1. evaluator：用于预测和评估模型性能的类。 参数： tensors：Tensor列表。 用于执行预测的张量列表 model：str。 模型权重路径（可选）。 session：Session。 Session运行预测（可选）。
2. generator：序列生成器。
3. regularizer:正则化矩阵，包含一些有用的功能，帮助将正则化添加到权重和激活。
4. Summarizer：汇总 包含一些有用的函数，可以帮助汇总Tensorboard中的变量，激活等。