''' Created on Apr 21, 2017 @author: P0079482 ''' #如何通过tf.variable_scope函数来控制tf.ger_variable函数获取已经创建过的变量 #在名字为foo的命名空间内创建名字为v的变量 import tensorflow as tf with tf.variable_scope("foo"): v = tf.get_variable("v",shape=[1],initializer=tf.co…

---恢复内容开始--- 前面,读书笔记用加入正则化损失模型效果带来的提升要相对显著. 变量管理: 目的:当神经网络的结构更加复杂,参数更多的时候,就需要一个更好的方式来管理神经网络中的参数. 解决方法:提供了通过变量名称来创建或者获取一个变量的机制. 作用:在不同的函数可以通过变量的名字来使用变量.而不需要通过参数进行传递. 主要函数:   tf.variable_scope() tf.get_variable() tf.get_variable() #创建和获取变量. #在创建变量时,tf.…

#coding:utf-8 import tensorflow as tf x = tf.Variable([1,2]) a = tf.constant([3,3]) #增加一个减法op sub = tf.subtract(x,a) #增加一个加法op add = tf.add(x,sub) #有变量 一定要初始化 初始化所有的变量 init = tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess: sess.run(init)…

因为最近在研究生成对抗网络GAN,在读别人的代码时发现了 with tf.variable_scope(self.name_scope_conv, reuse = reuse): 这样一条语句,查阅官方文档时明白了这是TensorFlow的变量共享机制. 举个例子:当我们研究生成对抗网络GAN的时候,判别器的任务是,如果接收到的是生成器生成的图像,判别器就尝试优化自己的网络结构来使自己输出0,如果接收到的是来自真实数据的图像,那么就尝试优化自己的网络结构来使自己输出1.也就是说,生成图像和真实图…

因为最近在研究生成对抗网络GAN,在读别人的代码时发现了 with tf.variable_scope(self.name_scope_conv, reuse = reuse): 这样一条语句,查阅官方文档时明白了这是TensorFlow的变量共享机制. 举个例子:当我们研究生成对抗网络GAN的时候,判别器的任务是,如果接收到的是生成器生成的图像,判别器就尝试优化自己的网络结构来使自己输出0,如果接收到的是来自真实数据的图像,那么就尝试优化自己的网络结构来使自己输出1.也就是说,生成图像和真实图…

tensorflow里面的变量表示,需要使用特定的语法进行.如果想构造一个行(列)向量,需要调用Variable函数进行.对两个变量进行操作,也要调用相应的函数. import tensorflow as tf w = tf.Variable([[0.5,1.0]]) x = tf.Variable([[2.0],[1.0]]) #w*x y = tf.matmul(w,x) 以上是构造一个行向量,一个列向量,并让两者相乘.y的结果: Tensor("MatMul_2:0", shap…

原文链接:http://jermmy.xyz/2017/08/25/2017-8-25-learn-tensorflow-shared-variables/ 本文是根据 TensorFlow 官方教程翻译总结的学习笔记,主要介绍了在 TensorFlow 中如何共享参数变量. 教程中首先引入共享变量的应用场景,紧接着用一个例子介绍如何实现共享变量(主要涉及到 tf.variable_scope()和tf.get_variable()两个接口),最后会介绍变量域 (Variable Scope)…

本文是根据 TensorFlow 官方教程翻译总结的学习笔记,主要介绍了在 TensorFlow 中如何共享参数变量. 教程中首先引入共享变量的应用场景,紧接着用一个例子介绍如何实现共享变量(主要涉及到 tf.variable_scope()和tf.get_variable()两个接口),最后会介绍变量域 (Variable Scope) 的工作方式. 遇到的问题 假设我们创建了一个简单的 CNN 网络: def my_image_filter(input_images): conv1_weig…

一.MNSIT数据处理 MNSIT是一个非常有名的手写体数字识别数据集.包含60000张训练图片,10000张测试图片.每张图片是28X28的数字. TonserFlow提供了一个类来处理 MNSIT数据.这个类会自动下载并转化数据结构. import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist_data = input_data.read_data_sets("mnist_s…

TensorFlow的名字中已经说明了它最重要的两个概念——Tensor和Flow.Tensor就是张量,张量这个概念在数学或者物理学中可以有不同的解释,但是这里我们不强调它本身的含义.在TensorFlow中,张量可以被简单地理解为多维数组,Flow翻译成中文就是“流”,它直观的表述计算的编程系统.TensorFlow中的每一个计算都是计算图上的一个节点,而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系. 张量的概念 在TensorFlow程序中,所有的数据都通过张量的形式来表示.从功能的角度上看,张量…

tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据(1) 一:神经网络知识点整理 1.1,多层:使用多层权重,例如多层全连接方式 以下定义了三个隐藏层的全连接方式的神经网络样例代码: import tensorflow as tf l1 = tf.matmul(x, w1) l2 = tf.matmul(l1, w2) y = tf.matmul(l2,w3) 1.2,激活层:引入激活函数,让每一层去线性化 激活函数有多种,例如常用的 tf.nn.relu  tf.nn.…

之前我们学习使用TensorFlow对图像数据进行预处理的方法.虽然使用这些图像数据预处理的方法可以减少无关因素对图像识别模型效果的影响,但这些复杂的预处理过程也会减慢整个训练过程.为了避免图像预处理成为神经网络模型训练效率的瓶颈,TensorFlow提供了一套多线程处理输入数据的框架. 下面总结了一个经典的输入数据处理的流程: 下面我们首先学习TensorFlow中队列的概念.在TensorFlow中,队列不仅是一种数据结构,它更提供了多线程机制.队列也是TensorFlow多线程输入数据处理…

[TensorFlow API](https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/how_tos/variable_scope/index.html) TensorFlow是目前最火的深度学习框架. TensorFlow的环境搭建官网和其他博客都有较多例子,这里不再重复. 本机实验环境macOS Sierra 10.12.3tensorflow 1.0.0 CPU版本Python 3.6.0 TensorFlow测试样例 首先TensorFlow支持C.C++…

Java与C++之间有一堵由内存动态分配和垃圾收集技术所围成的高墙,墙外面的人想进去,墙里面的人却想出来. 概述: 说起垃圾收集(Garbage Collection,下文简称GC),大部分人都把这项技术当做Java语言的伴生产物.事实上GC的历史远远比Java来得久远,在1960年诞生于MIT的Lisp是第一门真正使用内存动态分配和垃圾收集技术的语言.当Lisp还在胚胎时期,人们就在思考GC需要完成的3件事情:哪些内存需要回收?什么时候回收?怎么样回收? 经过半个世纪的发展,目前的内存分配策略…

概述 Java与C++之间有一堵由内存动态分配和垃圾收集技术所围成的高墙,墙外面的人想进去,墙里面的人却想出来. 对于从事C.C++程序开发的开发人员来说,在内存管理领域,他们即是拥有最高权力的皇帝又是执行最基础工作的劳动人民——拥有每一个对象的“所有权”,又担负着每一个对象生命开始到终结的维护责任. 对于Java程序员来说,不需要在为每一个new操作去写配对的delete/free,不容易出现内容泄漏和内存溢出错误,看起来由JVM管理内存一切都很美好.不过,也正是因为Java程序员把内存控制的…

direnv 是一个不错的换将变量管理工具,同时日常的开发测试中我们使用docker-compose 会比较多,一般我们的玩法是 可以再docker-compose 中指定环境变量,可以通过environment 或者.env 文件,或者env_file ,为了学习使用direnv工具 集成了dockerc-compose direnv 安装 参考 direnv 简单使用 docker-compose 环境准备 docker-compose 文件 一个比较简单的nginx web site ,传…

复习 :文件处理 1. 操作文件的三步骤:-- 打开文件:此时该文件在硬盘的空间被操作系统持有 |  文件对象被应用程序持用 -- 操作文件:读写操作 -- 释放文件:释放操作系统对文件在硬盘间的持有 2. 其础的读写 with open('1.txt', 'r', encoding= 'utf-8') as rf, open('2.txt', 'w', encoding='utf-8') as wf: rf.read()    # 一次性读完                         …

tensorflow学习笔记2 edit by Strangewx 2019.01.04 4.1 机器学习基础 4.1.1 一般结构: 初始化模型参数:通常随机赋值,简单模型赋值0 训练数据:一般打乱.random.shuffle() 在训练数据上推断模型:得到输出 计算损失:loss(X, Y)多种损失函数 调整模型参数:最小化损失 SGD等优化方法. 评估:70%:30% 分训练集和校验集 代码框架: 首先模型参数初始化, 然后为每个训练闭环中的运算定义一个方法:读取训练数据input,计算…

tensorflow学习笔记: 3.2 Tensorflow中定义数据流图 张量知识矩阵的一个超集. 超集:如果一个集合S2中的每一个元素都在集合S1中,且集合S1中可能包含S2中没有的元素,则集合S1就是S2的一个超集,反过来,S2是S1的子集. 张量形状: 固定长度: [],() 0阶次:[3],(2,3) 1/2阶次 不定长度:[None] 表示任意长度的向量,(None,3) 表示行数任意,3列的矩阵 获取Op:tf.shape(tensor, name="tensor_shape&qu…

学习了基本的神经网络知识后,要使用框架了,这样才能出来更加复杂的情况,更快的开发出模型. 首先安装后,按照官网写了一个例子,但是又好多不懂,但只是第一步, 看这段代码,其实给你提供了很多学习tf的线索,TensorFlow中有很多变量,变量操作也是一个模块. a = tf.constant(34) print(type(a)) <class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor'> 还有tf.train.GradientDescentOptimizer…

Linux学习之用户管理命令与用户组管理命令 目录 用户管理命令 用户添加命令useradd 修改用户密码passwd 修改用户信息usermod 修改用户密码状态chage 删除用户userdel 用户切换命令su 用户组管理命令 添加用户组 修改用户组 删除用户组 将用户添加到组或者从组中删除 用户管理命令 用户添加命令useradd 只能超级用户才能添加用户. useradd [选项] 用户名 选项: -u UID:手工指定用户的UID号 -d 家目录:手工指定用户的家目录 -c 用户说明…

从初识tf开始,变量这个名词就一直都很重要,因为深度模型往往所要获得的就是通过参数和函数对某一或某些具体事物的抽象表达.而那些未知的数据需要通过学习而获得,在学习的过程中它们不断变化着,最终收敛达到较好的表达能力,因此它们无疑是变量. 正如三位大牛所言:深度学习是一种多层表示学习方法,用简单的非线性模块构建而成,这些模块将上一层表示转化成更高层.更抽象的表示. 原文如下: Deep-learning methods are representation-learning methods with…

创建图.启动图 Shift+Tab Tab 变量介绍: F etch Feed 简单的模型构造 :线性回归 MNIST数据集 Softmax函数 非线性回归神经网络   MINIST数据集分类器简单版本 二次代价函数 sigmoid函数 交叉熵代价函数 对数释然代价函数 拟合 防止过拟合 Dropout 优化器 优化器的使用 如何提升准确率? 1.改每批训练多少个 2.改神经网络中间层(神经元层数,每层的个数,每层用的激活函数,权重的初值用随机正态.要不要防止过拟合) 3.改计算loss的函数:…

深度学习-tensorflow学习笔记(2)-MNIST手写字体识别超级详细版 这是tf入门的第一个例子.minst应该是内置的数据集. 前置知识在学习笔记(1)里面讲过了 这里直接上代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri May 25 14:09:45 2018 @author: Administrator """ #导入数据集 from tensorflow.examples.tutoria…

tensorflow学习笔记(1) (1)tf中的图 图中就是一个计算图,一个计算过程.                                       图中的constant是个常量 计算图只描述过程,不执行. (2)tf中的会话 那么怎么计算呢? tensorflow有个会话是专门用来计算的 import tensorflow as tf x=tf.constant([[1.0,2.0]]) w=tf.constant([[3.0],[4.0]]) y=tf.matmul(x,w…

1,自编码器简介 传统机器学习任务很大程度上依赖于好的特征工程,比如对数值型,日期时间型,种类型等特征的提取.特征工程往往是非常耗时耗力的,在图像,语音和视频中提取到有效的特征就更难了,工程师必须在这些领域有非常深入的理解,并且使用专业算法提取这些数据的特征.深度学习则可以解决人工难以提取有效特征的问题,它可以大大缓解机器学习模型对特征工程的依赖.深度学习在早期一度被认为是一种无监督的特征学习(Unsuperbised Feature Learning),模仿了人脑的对特征逐层抽象提取的过程.这…

由题目就可以看出,本节内容分为三部分,第一部分就是如何将训练好的模型持久化,并学习模型持久化的原理,第二部分就是如何将CKPT转化为pb文件,第三部分就是如何使用pb模型进行预测. 一,模型持久化 为了让训练得到的模型保存下来方便下次直接调用,我们需要将训练得到的神经网络模型持久化.下面学习通过TensorFlow程序来持久化一个训练好的模型,并从持久化之后的模型文件中还原被保存的模型,然后学习TensorFlow持久化的工作原理和持久化之后文件中的数据格式. 1,持久化代码实现 TensorF…

在之前的TensorFlow学习笔记——图像识别与卷积神经网络(链接:请点击我)中了解了一下经典的卷积神经网络模型LeNet模型.那其实之前学习了别人的代码实现了LeNet网络对MNIST数据集的训练.而这篇文章是想自己完成LeNet网络来训练自己的数据集.LeNet主要用来进行手写字符的识别与分类,下面记录一下自己学习的过程. 我的学习步骤分为以下四步: 1,温习LeNet-5的网络层 2,使用LeNet-5训练MNIST数据集 3,使用LeNet-5训练TFRecord格式的MNIST数据集…

续集请点击我:tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据(2) 本节开始学习使用tensorflow教程,当然从最简单的MNIST开始.这怎么说呢,就好比编程入门有Hello World,机器学习入门有MNIST.在此节,我将训练一个机器学习模型用于预测图片里面的数字. 开始先普及一下基础知识,我们所说的图片是通过像素来定义的,即每个像素点的颜色不同,其对应的颜色值不同,例如黑白图片的颜色值为0到255,手写体字符,白色的地方为0,黑色为1,如下图. MNIST…

一.TensorFlow中变量管理reuse参数的使用 1.TensorFlow用于变量管理的函数主要有两个:  (1)tf.get_variable:用于创建或获取变量的值  (2)tf.variable_scope():用于生成上下文管理器,创建命名空间,命名空间可以嵌套 2.函数tf.get_variable()既可以创建变量也可以获取变量.控制创建还是获取的开关来自函数tf.variable.scope()中的参数reuse为“True”还是"False",分两种情况进行说明:…