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在同一会话中测试时,Tensorflow使用的是最佳权重还是最新权重?

在同一会话中测试时,TensorFlow使用的是最新权重。

TensorFlow是一个开源的机器学习框架,用于构建和训练各种机器学习模型。在TensorFlow中,模型的权重是通过训练过程中学习到的参数,用于对新的输入数据进行预测或推断。

在同一会话中测试时,TensorFlow默认使用最新的权重。这意味着在训练过程中,每次更新权重后,TensorFlow会自动使用最新的权重进行测试。这样可以确保在测试阶段使用最新的模型参数,以获得最佳的预测结果。

然而,有时候我们可能需要使用之前某个特定训练步骤的权重进行测试。在这种情况下,可以通过保存和加载特定步骤的权重来实现。TensorFlow提供了保存和加载模型权重的功能,可以使用tf.train.Saver类来保存和加载权重。

总结起来,在同一会话中测试时,TensorFlow默认使用最新的权重,但也可以通过保存和加载特定步骤的权重来进行测试。

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