acc = sess.run(accuracy, feed_dict={X: batch_x_test, Y: batch_y_test, keep_prob: 1., train_phase:False}) print(f"第{step}步，训练准确率为：{acc:.4f}") # 如果准确率大60%,保存模型,完成训练 if acc > 0.6: saver.save(sess, "crack_capcha.model", global_step=step) break step += 1

这段代码是一个训练过程的代码片段，它的作用是每训练一定步数就计算一次模型的准确率，如果准确率达到60%以上就保存模型并结束训练。

具体来说，这段代码中的 `sess.run(accuracy, feed_dict={X: batch_x_test, Y: batch_y_test, keep_prob: 1., train_phase:False})` 用于计算模型在测试数据集上的准确率。其中，`X` 和 `Y` 是输入占位符，`keep_prob` 是 dropout 的保留率，`train_phase` 表示当前是否是训练阶段。计算出的准确率 `acc` 会被打印出来。

接着，代码会检查当前的准确率是否大于 60%。如果是，就使用 `saver.save()` 函数保存模型，并通过 `global_step` 参数记录当前的训练步数。最后，代码会通过 `break` 关键字结束训练循环。

需要注意的是，这段代码只是一个简单的示例，实际的训练过程可能会更加复杂，需要根据具体情况进行调整和优化。

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with tf.Session() as sess: sess.run(init) saver = tf.train.Saver() train_writer = tf.summary.FileWriter(log_dir+'/train',sess.graph) test_writer = tf.summary.FileWriter(log_dir+'/test') step = 1 coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(sess, coord) print('doing1') # Keep training until reach max iterations try: while step * batch_size <= training_iters: # print('doing2') batch_xs, batch_ys = sess.run([hrrp_batch, label_batch]) # print(batch_xs.shape) # print(batch_ys.shape) # 获取批数据 sess.run(optimizer, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys, keep_prob: dropout}) if step % display_step == 0: summary= sess.run(merged, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys, keep_prob: 1.}) test_writer.add_summary(summary, step) # 计算精度 acc = sess.run(accuracy, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys, keep_prob: 1.}) # 计算损失值 loss = sess.run(cost, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys, keep_prob: 1.}) 所选择的特征是

在这段代码中，没有涉及到特征的选择。这段代码是用于在 TensorFlow 中训练一个神经网络模型的。在这段代码中，使用了一个数据队列来读取数据，其中 hrrp_batch 和 label_batch 是从数据队列中读取的批量数据。然后，使用 sess.run() 函数来运行优化器，从而通过反向传播算法来更新模型参数。在每个训练步骤中，使用 sess.run() 函数来计算模型的精度和损失值，并使用 tf.summary.FileWriter() 函数来将结果写入 TensorBoard 日志文件中。总的来说，这段代码是用于训练神经网络模型的，而特征的选择通常是在数据预处理和特征工程中进行的。

for k in range(2000): # print(batch_xs,batch_ys,len(batch_xs)) sess.run(train_step, feed_dict={xs: dataxs, ys: datays, keep_prop: 0.5}) # sess.run(train_step,feed_dict={xs:dataxs_test,ys:datays_nor_test}) if k % 500 == 0: # print(k,sess.run(loss,feed_dict={xs:dataxs,ys:datays_nor})) print(compute_accuracy(dataxs_test, datays_test))这段代码含义

这段代码的含义是训练神经网络模型，使用数据集(dataxs和datays)进行训练，并将dropout比率设置为0.5。在每次迭代中，使用会话(sess)运行训练操作(train_step)，并将训练数据集(dataxs和datays)和dropout比率(keep_prop)输入到会话中。在每迭代500次时，调用计算模型精确度的函数(compute_accuracy)，并将测试数据集(dataxs_test和datays_test)和dropout比率(keep_prop)输入到函数中，计算模型在测试集上的精确度，并将结果打印出来。这段代码中的迭代次数为2000次，即训练模型2000次。