------------------------------------------- 转载请注明: 来自博客园 xiuyuxuanchen 地址:http://www.cnblogs.com/greentomlee/ ------------------------------------------- Varibale 使用方法 实例: 实例讲解: 首先: #!/usr/bin/env python 这句话是指定python的运行环境,这种指定方式有两种,一种是指定python的路径---#…

先说点题外话:在用anaconda安装很多次tensorflow失败之后,我放弃了,如果你遇到这样的问题:Traceback (most recent call last)-如果不是因为pip版本,就放弃吧.并不是真的放弃,暂时解决不了先放,等了解的多一些,或许问题就解决了.我查的结果是可能和protobuf 版本,参见tensorflow中文网,但是我尝试解决依然失败.我想我应当换种方法. 安装tensorflow最简单的方法: tensorflow有CPU和GPU两个版本, 后者支持使用GP…

摘要:本文主要对tf的一些常用概念与方法进行描述. tf函数 TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU.一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测.如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作. 并行计算能让代价大的算法计算加速执行,TensorFlow也在实现上对复杂操作进行了有效的改进.大部分核相关的操作都是设备相关的实现,比如GPU.下面是…

一.基础正则化函数 tf.contrib.layers.l1_regularizer(scale, scope=None) 返回一个用来执行L1正则化的函数,函数的签名是func(weights). 参数: scale: 正则项的系数. scope: 可选的scope name tf.contrib.layers.l2_regularizer(scale, scope=None) 先看看tf.contrib.layers.l2_regularizer(weight_decay)都执行了什么: i…

我们经常在训练完一个模型之后希望保存训练的结果,这些结果指的是模型的参数,以便下次迭代的训练或者用作测试.Tensorflow针对这一需求提供了Saver类. Saver类提供了向checkpoints文件保存和从checkpoints文件中恢复变量的相关方法.Checkpoints文件是一个二进制文件,它把变量名映射到对应的tensor值 . 只要提供一个计数器,当计数器触发时,Saver类可以自动的生成checkpoint文件.这让我们可以在训练过程中保存多个中间结果.例如,我们可以保存每一…

1.共享变量用途 在构建模型时,需要使用tf.Variable来创建一个变量(也可以理解成节点).当两个模型一起训练时,一个模型需要使用其他模型创建的变量,比如,对抗网络中的生成器和判别器.如果使用tf.Variable,将会生成一个新的变量,而我们需要使用原来的那个变量.这时就是通过引入get_Variable方法,实现共享变量来解决这个问题.这种方法可以使用多套网络模型来训练一套权重. 2.使用get_Variable获取变量 get_Variable一般会配合Variable_scope一…

import tempfile import tensorflow as tf input_data = [1, 2, 3, 5, 8] dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(input_data) # 定义迭代器. iterator = dataset.make_one_shot_iterator() # get_next() 返回代表一个输入数据的张量. x = iterator.get_next() y = x * x with tf.S…

安装tensorflow-gpu环境需要:python环境,tensorflow-gpu包,cuda,cudnn 一,安装python,pip3直接到官网下载就好了,下载并安装你喜欢的版本 https://www.python.org/ 提示:安装最后一步时记得勾选添加环境变量 在cmd输入pip3测试pip3能否使用,不能使用的话,手动打开python安装的路径,找到pip3文件,将路径加入环境变量 二,安装tensorflow-gpu 使用pip3安装即可:pip3 install tens…

虽然tf官方希望用户把 train , val 程序分开写,但实际开发中,明显写在一起比较简单舒服,但在保存数据到 summary 时, val 部分和 train 部分不太一样,会有一些问题,下面讨论如何在这种情况下记录 train/val 的 summary . 假设训练时的主要代码结构如下: losssummary = ...othersummary = ...trainsummaries = tf.summary.merge([losssummary, othersummary]) fo…

1. 预加载数据 Preloaded data # coding: utf-8 import tensorflow as tf # 设计Graph x1 = tf.constant([2, 3, 4]) x2 = tf.constant([4, 0, 1]) y = tf.add(x1, x2) with tf.Session() as sess: print sess.run(y) # output: # [6 3 5] 预加载数据方式是将训练数据直接内嵌到tf的图中,需要提前将数据加载到内存…

其实常说的fine tune就是冻结网络前面的层,然后训练最后一层.那么在tensorflow里如何实现finetune功能呢?或者说是如何实现冻结部分层,只训练某几个层呢?可以通过只选择优化特定层的参数来实现该功能. 示例代码如下: #定义优化算子 optimizer = tf.train.AdamOptimizer(1e-3) #选择待优化的参数 output_vars = tf.get_collection(tf.GraphKyes.TRAINABLE_VARIABLES, scope='…

在Tensorflow中,有两种保存模型的方法:一种是Checkpoint,另一种是Protobuf,也就是PB格式: 一． Checkpoint方法: 1．保存时使用方法: tf.train.Saver() 生成四个文件: checkpoint                 检查点文件 model.ckpt.data-xxx 参数值 model.ckpt.index 各个参数 model.ckpt.meta 图的结构 2．恢复时使用方法: saver.restore() :模型文件依赖Ten…

tf.gather:用一个一维的索引数组,将张量中对应索引的向量提取出来 import tensorflow as tf a = tf.Variable([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10], [11,12,13,14,15]]) index_a = tf.Variable([0,2]) b = tf.Variable([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]) index_b = tf.Variable([2,4,6,8]) with tf.Session() as ses…

import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework import graph_util v1 = tf.Variable(tf.constant(1.0, shape=[1]), name = "v1") v2 = tf.Variable(tf.constant(2.0, shape=[1]), name = "v2") result = v1 + v2 init_op = tf.global_varia…

import tensorflow as tf v1 = tf.Variable(tf.random_normal([1], stddev=1, seed=1)) v2 = tf.Variable(tf.random_normal([1], stddev=1, seed=1)) result = v1 + v2 init_op = tf.global_variables_initializer() saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as ses…

grid = tf.concat(0, [x_t_flat, y_t_flat, ones])#报错语句 grid = tf.concat( [x_t_flat, y_t_flat, ones],0) #楼主改后的代码 将数字放在后面,如果有三个参数  decoder_inputs = tf.concat([go_inputs, decoder_inputs_tmp], 1,name="dec_in")…

登陆百度 AI Studio 并按照教程创建新项目 启动项目并进入控制台 下载 Anaconda3/Miniconda3 安装脚本 安装在 ~/work/*conda3 目录 输入命令 source ~/work/*conda3/bin/activate 进入 conda 环境 安装自己心仪的框架如 tf 和 torch,一切命令从控制台运行,自带的 jupyter 界面当摆设就好,或者当一个好看的命令行用也可以 注:想挖矿可以试试,反正我每次挖矿都被杀,估计有检测…

整体介绍 使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow: 使用图 (graph) 来表示计算任务. 在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图. 使用 tensor 表示数据. 通过 变量 (Variable) 维护状态. 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据. 一个 TensorFlow 图描述了计算的过程. 为了进行计算, 图必须在 会话 里被启动. 会话 将图的…

1. Getting Start 1.1 import TensorFlow应用程序需要引入编程架包,才能访问TensorFlow的类.方法和符号.如下所示的方法: import tensorflow as tf 2. Tensor TensorFlow用Tensor这种数据结构来表示所有的数据.可以把一个Tensor想象成一个n维的数组或列表.Tensor有一个静态的类型和动态的维数.Tensor可以在图中的节点之间流通. 2.1 秩(Rank) Tensor对象由原始数据组成的多维的数组,T…

1. Getting Start 1.1 import TensorFlow应用程序需要引入编程架包,才能访问TensorFlow的类.方法和符号.如下所示的方法: import tensorflow as tf 2. Tensor TensorFlow用Tensor这种数据结构来表示所有的数据.可以把一个Tensor想象成一个n维的数组或列表.Tensor有一个静态的类型和动态的维数.Tensor可以在图中的节点之间流通. 2.1 秩(Rank) Tensor对象由原始数据组成的多维的数组,T…

人工智能感觉很神秘,作为google公司力推的人工智能框架tensorflow也受到很多人的关注.本文用一个最简单的例子,带领大家看看tensorflow是如何工作的.如果你对人工智能的原理不了解可以看这篇文章人工智能-神经网络原理 首先导入tensorflow和numpy模块 import tensorflow as tf import numpy as np 我们知道tensorflow的学习是由一些正确的数据去训练,大量训练之后才会根据之前的经验进行预测.所以我们先构造一些正确的数据. x…

1.用vs编译cuda的sample时会提示找不到"d3dx9.h"."d3dx10.h"."d3dx11.h"头文件的错误,如果没有安装这个插件,在TensorFlow里执行run方法时会导致电脑死机 解决方案;可从这里下载DXSDK_Jun10.exe. 2.import tensorflow as tf 时报 ImportError: DLL load failed:找不到指定的模块 解决方案;  下载安装一个插件地址如下https://w…

版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/junyang/p/7429771.html TensorFlow入门 英文原文地址:https://www.tensorflow.org/get_started/get_started 这是关于如何开始tensorFlow的指南.开始之前,你需要先安装TensorFlow.除此之外,你应该了解: 知道如何使用Python编程. 懂一点点数组 如果具有机器学习的知识则更好.当然,如果你没有学习过机器学…

这是我在自己的笔记本电脑上用Anaconda3安装TensorFlow的教程 1. 安装好Anaconda3版本 (1) 注:可以发现最新版本是Anaconda5了(没关系,下载就是了) (2) 注意安装anaconda时一定要把环境变量加入windows环境中.要没有勾选,安装完后还有手动加入.而且注意3.4版本是默认不加入anaconda的文件路径到环境变量的. (3) 安装好了后,运行开始菜单->Anaconda3->Anaconda Prompt conda list 可以看到已经安装…

本文主要讲解在Ubuntu系统中,如何在Anaconda下安装TensorFlow以及配置Jupyter Notebook远程访问的过程. 在官方文档中提到,TensorFlow的安装主要有以下五种形式: Pip安装:这种安装形式类似于安装其他的Python安装包.会影响到机器上当前的Python环境,可能会与已安装的某些版本相冲突. Virtualenv安装:将TensorFlow安装在指定路径下,与当前的Python环境相隔离. Anaconda安装:以Anaconda为基础安装Tensor…

TensorFLow能够识别的图像文件,可以通过numpy,使用tf.Variable或者tf.placeholder加载进tensorflow:也可以通过自带函数(tf.read)读取,当图像文件过多时,一般使用pipeline通过队列的方法进行读取.下面我们介绍两种生成tensorflow的图像格式的方法,供给tensorflow的graph的输入与输出. 1 import cv2 import numpy as np import h5py height = 460 width = 345…

本文整理了TensorFlow中的数据读取方法,在TensorFlow中主要有三种方法读取数据: Feeding:由Python提供数据. Preloaded data:预加载数据. Reading from files:从文件读取. Feeding 我们一般用tf.placeholder节点来feed数据,该节点不需要初始化也不包含任何数据,我们在执行run()或者eval()指令时通过feed_dict参数把数据传入graph中来计算.如果在运行过程中没有对tf.placeholder节点传…

前言 只有光头才能变强. 文本已收录至我的GitHub仓库,欢迎Star:https://github.com/ZhongFuCheng3y/3y 回顾前面: 从零开始学TensorFlow[01-搭建环境.HelloWorld篇] 什么是TensorFlow? 众所周知,要训练出一个模型,首先我们得有数据.我们第一个例子中,直接使用dataset的api去加载mnist的数据.(minst的数据要么我们是提前下载好,放在对应的目录上,要么就根据他给的url直接从网上下载). 一般来说,我们使用…

过拟合 过拟合(overfitting,过度学习,过度拟合): 过度准确地拟合了历史数据(精确的区分了所有的训练数据),而对新数据适应性较差,预测时会有很大误差. 过拟合是机器学习中常见的问题,解决方法主要有下面几种: 1. 增加数据量 大部分过拟合产生的原因是因为数据量太少. 2. 运用正则化 例如L1.L2 regularization等等,适用于大多数的机器学习,包括神经网络. 3. Dropout 专门用在神经网络的正则化的方法. Dropout regularization是指在深度学…

在机器学习中可能会存在过拟合的问题,表现为在训练集上表现很好,但在测试集中表现不如训练集中的那么好. 图中黑色曲线是正常模型,绿色曲线就是overfitting模型.尽管绿色曲线很精确的区分了所有的训练数据,但是并没有描述数据的整体特征,对新测试数据的适应性较差. 一般用于解决过拟合的方法有增加权重的惩罚机制,比如L2正规化,但在本处我们使用tensorflow提供的dropout方法,在训练的时候, 我们随机忽略掉一些神经元和神经联结 , 使这个神经网络变得"不完整". 用一个不完整…