1. with上下文管理

上下文管理，让程序运行起来

#如何让计算结果出现?
#开启会话
with tf.Session( ) as sess:
    sum_t =sess.run(c_t)
    print("在sess当中的sum_t: \n", sum_t)
    return None

程序通常会被组织成一个构建图阶段和一个执行图阶段

1. 构建图，数据与操作的执行步骤 被描述成一个图
2. 执行图，使用 会话 执行构建好的图中的操作

2. TensorBoard

3. 快捷键及小技巧

1.TODO待处理任务
2.给函数的参数添加注释：鼠标选中函数名，右键，选择insert docu string stub
“Show Context Actions”

4. keras的权重文件

1. ckpt格式

   NN.model.save_weights(" ./ckpt/网络名")
   NN.model.load_weights("./ckpt/网络名")

2. .h5文件

3. 隔代多少轮保存文件模型callback.checkpoint

5. pytorch里面保存权重函数

        # save 第10轮之后的weights
        if epoch > 10:
            save_files = {
                'model': model.state_dict(),
                'optimizer': optimizer.state_dict(),
                'lr_scheduler': lr_scheduler.state_dict(),
                'epoch': epoch}
            torch.save(save_files, "./save_weights/{}.pth".format(epoch))