训练一个分类网络,没想到预测结果为一个定值. 找了很久发现,是因为tensor的维度的原因.  注意:我说的是我的label数据的维度. 我的输入是: y_= tf.placeholder(tf.int32,[None,1]) #维度:(batchsize,1) 我使用的损失函数: loss = -y_*log(pred) pred = tf.softmax(wx+b) #维度:(batch_size,10034) 所以我需要将y_的 维度转化为(batch_size,10034) 我使用的是…
以前使用Caffe的时候没注意这个,现在使用预训练模型来动手做时遇到了.在slim中的自带模型中inception, resnet, mobilenet等都自带BN层,这个坑在<实战Google深度学习框架>第二版这本书P166里只是提了一句,没有做出解答. 书中说训练时和测试时使用的参数is_training都为True,然后给出了一个链接供参考.本人刚开始使用时也是按照书中的做法没有改动,后来从保存后的checkpoint中加载模型做预测时出了问题:当改变需要预测数据的batchsize时…
数据集 DNN 依赖于大量的数据.可以收集或生成数据,也可以使用可用的标准数据集.TensorFlow 支持三种主要的读取数据的方法,可以在不同的数据集中使用:本教程中用来训练建立模型的一些数据集介绍如下: MNIST:这是最大的手写数字(0-9)数据库.它由 60000 个示例的训练集和 10000 个示例的测试集组成.该数据集存放在 Yann LeCun 的主页(http://yann.lecun.com/exdb/mnist/)中.这个数据集已经包含在tensorflow.examples…
欢迎大家关注腾讯云技术社区-博客园官方主页,我们将持续在博客园为大家推荐技术精品文章哦~ 作者 :董超 上一篇文章我们介绍了 MxNet 的安装,但 MxNet 有个缺点,那就是文档不太全,用起来可能是要看源代码才能理解某个方法的含义,所以今天我们就介绍一下 TensorFlow,这个由谷歌爸爸出品的深度学习框架,文档比较全-以后的我们也都使用这个框架- 0x00 概要 TensorFlow是谷歌爸爸出的一个开源机器学习框架,目前已被广泛应用,谷歌爸爸出品即使性能不是最强的(其实性能也不错),但…
神经网络模型的训练过程其实质上就是神经网络参数的设置过程 在神经网络优化算法中最常用的方法是反向传播算法,下图是反向传播算法流程图: 从上图可知,反向传播算法实现了一个迭代的过程,在每次迭代的开始,先需要选取一小部分训练数据,这一小部分数据叫做一个batch.然后这一个batch会通过前向传播算法得到神经网络的预测结果.计算出当前神经网络的预测答案与正确答案之间的差距(有监督学习,在训练时有一个标注好的数据集),最后根据预测值和真实值之间的差距,反向传播算法会相应的更新神经网络参数的取值,使在这…
问题描述 这几天在用TensorFlow搭建一个神经网络来做一个binary classifier,搭建一个典型的神经网络的基本思路是: 定义神经网络的layers(层)以及初始化每一层的参数 然后迭代: 前向传播(Forward propagation) 计算cost(Compute cost) 反向传播(Backward propagation) 更新参数(Update parameters) 使用训练好的参数去做预测 在训练的时候发现了一个很奇怪的现象:每一次迭代所有的cost都为0.一开…
自己搞了20万张图片100个分类,tensorflow训练23万次后...... 我自己把训练用的一张图片,弄乱之后做了一个预测 100个汉字,20多万张图片,tensorflow CNN训练23万次它自己停止训练了.预测的时候类似这样   我故意搞的缺边缺角的都能正常识别 预测结果类别是70,恰恰就是我其中一个训练集中的汉字 "亚" 准确率看样子还是不错的,就是不知道能有什么具体的应用了…
装载自:http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_beginners.html TensorFlow训练MNIST 这个教程的目标读者是对机器学习和TensorFlow都不太了解的新手.如果你已经了解MNIST和softmax回归(softmax regression)的相关知识,你可以阅读这个快速上手教程. 当我们开始学习编程的时候,第一件事往往是学习打印"Hello World".就好比编程入门有Hello World,机器学习入门…
tensorflow训练验证码识别模型的样本可以使用captcha生成,captcha在linux中的安装也很简单: pip install captcha 生成验证码: # -*- coding: utf-8 -*- from captcha.image import ImageCaptcha # pip install captcha import numpy as np from PIL import Image import random import cv2 import os # 验…
这次来训练一个基于CNN的语音识别模型.训练完成后,我们将尝试将此模型用于Hotword detection. 人类是怎样听懂一句话的呢?以汉语为例,当听到"wo shi"的录音时,我们会想,有哪两个字是读作"wo shi"的,有人想到的是"我是",也有人觉得是"我市".我们可以通过"wo shi"的频率的特征,匹配到一些结果,我们这次要训练的模型,也是基于频率特征的CNN模型.单纯的基于频率特征的识别有很…
Keras是什么,以及相关的基础知识,这里就不做详细介绍,请参考Keras学习站点http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ Tensorflow作为backend时的训练逻辑梳理,主要是结合项目,研究了下源代码! 我们的项目是智能问答机器人,基于双向RNN(准确的说是GRU)网络,这里网络结构,就不做介绍,只研究其中的训练逻辑,我们的训练是基于fit_generator,即基于生成器模型,节省内存,有助效率提升. 什么是生成器以及生成器的工作原理,这里不…
3.3 Spark在预测核心层的应用 我们使用Spark SQL和Spark RDD相结合的方式来编写程序,对于一般的数据处理,我们使用Spark的方式与其他无异,但是对于模型训练.预测这些需要调用算法接口的逻辑就需要考虑一下并行化的问题了.我们平均一个训练任务在一天处理的数据量大约在500G左右,虽然数据规模不是特别的庞大,但是Python算法包提供的算法都是单进程执行.我们计算过,如果使用一台机器训练全部品类数据需要一个星期的时间,这是无法接收的,所以我们需要借助Spark这种分布式并行计算…
ResNet网络的训练和预测 简介 Introduction 图像分类与CNN 图像分类 是指将图像信息中所反映的不同特征,把不同类别的目标区分开来的图像处理方法,是计算机视觉中其他任务,比如目标检测.语义分割.人脸识别等高层视觉任务的基础. ImageNet 大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC),常称为 ImageNet 竞赛,包括图像分类.物体定位,以及物体检测等任务,推动计算机视觉领域发展最重要的比赛之一. 在2012年的 ImageNet 竞赛中,深度卷积网络 AlexNet 横空出世.…
LSTM 目录 LSTM 1.理论 1.1 LSTM与RNN 1.1.1 RNN的缺点 1.1.2 LSTM 1.2 LSTM基本结构 2.实验 2.1 实验步骤 2.2 算法模型 1.理论 1.1 LSTM与RNN 1.1.1 RNN的缺点 如果训练非常深的神经网络,对这个网络做从左到右的前向传播和而从右到左的后向传播,会发现输出\(y^{<t>}\)很难传播回去,很难影响前面的权重,这样的梯度消失问题使得RNN常常出现局部效应,不擅长处理长期依赖的问题 和梯度爆炸不同的是,梯度爆炸会使得参…
抛出问题: 求给定数组任意组合等于一个定值的所有解 例如列表l = [1, 2, 3, 4, 5],求任意组合的结果为10的所有答案 问题分析: 实际就是列表的所有排列组合,然后算出每个排列组合的值,记录等于所求值的组合结果. 代码实现就是先生成和 l 等长的全0列表,0表示,列表该位置数不取,1表示列表该位置数取,就这样一直递归,一直到全1 # -*- coding:utf-8 -*- # 日期:2018/6/11 7:30 # Author:小鼠标 # 求给定数组任意组合等于一个定值的所有解…
cross_val_score(model_name, x_samples, y_labels, cv=k) 作用:验证某个模型在某个训练集上的稳定性,输出k个预测精度. K折交叉验证(k-fold) 把初始训练样本分成k份,其中(k-1)份被用作训练集,剩下一份被用作评估集,这样一共可以对分类器做k次训练,并且得到k个训练结果. from sklearn.model_selection import cross_val_score clf = sklearn.linear_model.Logi…
将目标检测 的标注数据 .xml 转为 tfrecord 的格式用于 TensorFlow 训练. import xml.etree.ElementTree as ET import numpy as np import os import tensorflow as tf from PIL import Image classes = ["aeroplane", "bicycle", "bird", "boat", &quo…
tensorflow训练了10万次,运行完毕,对这个word2vec终于有点感觉了 感觉它能找到词与词之间的关系,应该可以用来做推荐系统.自动摘要.相关搜索.联想什么的 tensorflow1.1.0 + python3.6 + win10 + i7 + 12G内存  数据样本大小95.3MB,训练时间大约20分钟 结果如下:…
笔记:机器学习入门---鸢尾花分类 Sklearn 本身就有很多数据库,可以用来练习. 以 Iris 的数据为例,这种花有四个属性,花瓣的长宽,茎的长宽,根据这些属性把花分为三类:山鸢尾花Setosa.变色鸢尾花Versicolor.韦尔吉尼娅鸢尾花Virginica .sklearn iris数据包含植物学家已经进行了分类鉴定的150朵不同的鸢尾花,我们也可以对每一朵鸢尾花进行准确测量得到花萼花瓣的数据. Code: import numpy as np from sklearn import…
title: TensorFlow训练MNIST报错ResourceExhaustedError date: 2018-04-01 12:35:44 categories: deep learning tags: MNIST TensorFlow 在最后测试的一步报错: ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor 搜索了一下才知道是GPU显存不足(emmmm....)造成的,可以把最后测…
ZC:自己训练 的文章 貌似 能度娘出来很多,得 自己弄过才知道哪些个是坑 哪些个好用...(在CSDN文章的右侧 也有列出很多相关的文章链接)(貌似 度娘的关键字是"TensorFlow 自己训练") 1.完整实现利用tensorflow训练自己的图片数据集 - 故沉的博客 - CSDN博客.html(https://blog.csdn.net/jesmine_gu/article/details/81155787) ZC:该作者 提供了 自己的代码(github) 2.猫狗 用自己…
TensorFlow 训练好模型参数的保存和恢复代码,之前就在想模型不应该每次要个结果都要重新训练一遍吧,应该训练一次就可以一直使用吧. TensorFlow 提供了 Saver 类,可以进行保存和恢复.下面是 TensorFlow-Examples 项目中提供的保存和恢复代码. ''' Save and Restore a model using TensorFlow. This example is using the MNIST database of handwritten digits…
VirtualBox新建虚拟机时报错,不能为虚拟机打开一个新任务的原因 解决办法如下 1.保证bios里的virtualization technology的选项开启,不同电脑BIOS设置可能会不一样,可以根据自己电脑品牌型号搜索一下如何在BIOS中开启虚拟化. 2.删除“C:\Users\[你的Windows系统当前用户名]\VirtualBox VMs\[你虚拟的系统名] ”,如果不能删除,先关闭所有虚拟机. 3.重新启动虚拟机…
Tensorflow 1.4中,Keras作为作为核心模块可以直接通过tf.keas进行调用,但是考虑到keras对tfrecords文件进行操作比较麻烦,而将keras模型转成tensorflow中的另一个高级API -- Estimator模型,然后就可以调用Dataset API进行对tfrecords进行操作用来训练/评估模型.而keras本身也用到了Estimator API并且提供了tf.keras.estimator.model_to_estimator函数将keras模型可以很方…
import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #设置输入参数 batch_size = 128 test_size = 256 # 初始化权值与定义网络结构,建构一个3个卷积层和3个池化层,一个全连接层和一个输出层的卷积神经网络 # 首先定义初始化权重函数 def init_weights(shape): return tf.Variabl…
包含一个隐含层的全连接神经网络结构如下: 包含一个隐含层的神经网络结构图 以MNIST数据集为例,以上结构的神经网络训练如下: #coding=utf-8 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf # 加载数据 mnist = input_data.read_data_sets('/home/workspace/python/tf/data/mnist', one_hot=…
基础 在参考①中我们详细介绍了没有隐含层的神经网络结构,该神经网络只有输入层和输出层,并且输入层和输出层是通过全连接方式进行连接的.具体结构如下: 我们用此网络结构基于MNIST数据集(参考②)进行训练,在MNIST数据集中每张图像的分辨率为28*28,即784维,对应于上图中的x; 而输出为数字类别,即0~9,因此上图中的y的维度维10.因此权重w的维度为[784, 10],wi,j代表第j维的特征对应的第i类的权重值,主要是为了矩阵相乘时计算的方便,具体见下面代码. 训练过程 1.训练过程中…
以下仅为自己的整理记录,绝大部分参考来源:莫烦Python,建议去看原博客 一.处理结构 因为TensorFlow是采用数据流图(data flow graphs)来计算, 所以首先我们得创建一个数据流流图, 然后再将我们的数据(数据以张量(tensor)的形式存在)放在数据流图中计算. 节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组, 即张量(tensor). 训练模型时tensor会不断的从数据流图中的一个节点flow到另一节点, 这就是Te…
常常会碰到各种各样时间序列预测问题,如商场人流量的预测.商品价格的预测.股价的预测,等等.TensorFlow新引入了一个TensorFlow Time Series库(以下简称为TFTS),它可以帮助在TensorFlow中快速搭建高性能的时间序列预测系统,并提供包括AR.LSTM在内的多个模型. 时间序列问题 一般而言,时间序列数据抽象为两部分:观察的时间点和观察的值(以商品价格为例,某年一月的价格为120元,二月的价格为130元,三月的价格为135元,四月的价格为132元.那么观察的时间点…
这个程序参考自极客学院. from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf # MNIST数据存放的路径 file = "./MNIST" # 导入数据 mnist = input_data.read_data_sets(file, one_hot=True) # 模型的输入和输出 x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 7…