TensorFlow中对训练后的神经网络参数（权重、偏置）提取
基于TensorFlow可以轻而易举搭建一个神经网络，而且很好地支持GPU加速训练。但基于TensorFlow的预测过程，往往需要在嵌入式设备上才能得以应用。对于我目前做的工作而言，用TF搭建神经网络以及用GPU加速训练过程的主要用处就是：获取训练后的参数（权重和偏置），将这些参数直接放到嵌入式板卡如FPGA中，以其低功耗、高性能、低延时等特点完成嵌入式AI工程。那么，提取出TF训练后的参数变成...
