TensorFlow提供了一些常用的图像处理接口,可以让我们方便的对图像数据进行操作,以下首先给出一段显示原始图片的代码,然后在此基础上,实践TensorFlow的不同API. 显示原始图片 import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf raw_data = tf.gfile.FastGFile('./new.jpg','rb').read() with tf.Session() as sess: img_data = tf.im…

tensorflow models api:ValueError: Tensor conversion requested dtype string for Tensor with dtype float32: 'Tensor("arg0:0", shape=(), dtype=float32, device=/device:CPU:0)' 这个原因是你的tf-record有问题哈.检查pipline里面的tfrecord.…

Tensorflow图像处理主要包括:调整尺寸,图像翻转,调整色彩,处理标注框. 代码如下: #coding=utf-8 import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf import numpy as np image_raw_data = tf.gfile.FastGFile('cat.jpg','rb').read() with tf.Session() as sess: img_data = tf.image.decode_j…

# TensorFlow dataset API 使用 由于本人感兴趣的是自然语言处理,所以下面有关dataset API 的使用偏向于变长数据的处理. 1. 从迭代器中引入数据 import numpy as np import tensorflow as tf def gen(): for _ in range(10): sz = np.random.randint(3, 20, 1)[0] yield np.random.randint(1, 100, sz), np.random.ran…

来自:https://cloud.tencent.com/developer/labs/lab/10324 TensorFlow - 相关 API TensorFlow 相关函数理解 任务时间:时间未知 tf.nn.conv2d conv2d( input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=True, data_format='NHWC', name=None ) 功能说明: 卷积的原理可参考 A guide to convolution a…

TensorFlow — 相关 API TensorFlow 相关函数理解 任务时间:时间未知 tf.truncated_normal truncated_normal( shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None ) 功能说明: 产生截断正态分布随机数,取值范围为[mean - 2 * stddev, mean + 2 * stddev]. 参数列表: 参数名 必选 类型 说明 shape 是 1 维整…

<开源框架---tensorflow c++ API 运行第一个“手写字的例子”> 中可以说明tensorflow c++ API是好用的,.......…

开源框架---通过Bazel编译使用tensorflow c++ API 记录 tensorflow python API,在python中借用pip安装tensorflow,真的很方便,几句指令就完成了. tensorflow c++ API,通过Bazel编译tensorflow源码方式接通C++接口,配了好几天,终于顺利结束.第一次这么配置,真的是一路踩坑,不断的解决,已经忘了如何一步步完成的.就是遇到问题就解决,奋力爬出坑.总结不顺利的几点原因: 1,版本问题.不兼容,或高或低.tf +…

TensorFlow Keras API用法 Keras 是与 TensorFlow 一起使用的更高级别的作为后端的 API.添加层就像添加一行代码一样简单.在模型架构之后,使用一行代码,可以编译和拟合模型,可以用于预测.变量声明.占位符甚至会话都由 API 管理. 具体做法 定义模型的类型.Keras 提供了两种类型的模型:序列和模型类 API.Keras 提供各种类型的神经网络层: 在 model.add() 的帮助下将层添加到模型中.依照 Keras 文档描述,Keras 提供全连接层的选…

TensorFlow的高级机器学习API(tf.estimator)可以轻松配置,训练和评估各种机器学习模型. 在本教程中,您将使用tf.estimator构建一个神经网络分类器,并在Iris数据集上对其进行训练,以基于萼片/花瓣几何学来预测花朵种类. 您将编写代码来执行以下五个步骤: 将包含Iris训练/测试数据的CSV加载到TensorFlow数据集中 构建一个神经网络分类器 使用训练数据训练模型 评估模型的准确性 分类新样品 注:在开始本教程之前,请记住在您的机器上安装TensorFlow…

一.TensorFlow高层次机器学习API (tf.contrib.learn) 1.tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv_with_header 加载csv格式数据 2.tf.contrib.learn.DNNClassifier 建立DNN模型(classifier) 3.classifer.fit 训练模型 4.classifier.evaluate 评价模型 5.classifier.predict 预测新样本 完整代码: from __fut…

tensorflow  python创建模型,训练模型,得到.pb模型文件后,用c++ api进行预测 #include <iostream> #include <map> #include "tensorflow/cc/ops/const_op.h" #include "tensorflow/cc/ops/image_ops.h" #include "tensorflow/cc/ops/standard_ops.h" #…

参考书 <TensorFlow:实战Google深度学习框架>(第2版) 图像编码处理+图像大小调整+图像翻转+图像色彩调整+处理标注框 #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- # coding=utf-8 """ @author: Li Tian @contact: 694317828@qq.com @software: pycharm @file: figure_deal_test1.py @time: 20…

一.tensorflow安装 首先系统中已经安装了两个版本的tensorflow,一个是通过keras安装的, 一个是按照官网教程https://www.tensorflow.org/install/install_linux#InstallingNativePip使用Virtualenv 进行安装的,第二个在根目录下,做标记以防忘记. 安装教程: 使用 Virtualenv 进行安装 请按照以下步骤使用 Virtualenv 安装 TensorFlow: 发出下列其中一条命令来安装 pip 和…

直接上过程图(平台为Anaconda): 默认已经配置完了tensorflow的3.5的环境 我这里已经安装完成 接下来,就可以在python文件中引入模块了 from PIL import Image…

学习目录 1.tensorflow相关函数理解 (1)tf.nn.conv2d (2)tf.nn.relu (3)tf.nn.max_pool (4)tf.nn.dropout (5)tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits (6)tf.nn.truncated_normal (7)tf.nn.constant (8)tf.nn.placeholder (9)tf.nn.reduce_mean (10)tf.nn.squared_difference (1)…

"""Constructor. Sets the properties `cluster_spec`, `is_chief`, `master` (if `None` in the    args), `num_ps_replicas`, `task_id`, and `task_type` based on the    `TF_CONFIG` environment variable, if the pertinent information is    present.…

1.tensorflow的基本运作为了快速的熟悉TensorFlow编程,下面从一段简单的代码开始: import tensorflow as tf #定义‘符号’变量,也称为占位符 a = tf.placeholder("float") b = tf.placeholder("float") y = tf.mul(a, b) #构造一个op节点 sess = tf.Session()#建立会话 #运行会话,输入数据,并计算节点,同时打印结果 print sess.…

#CMakeLists.txt cmake_minimum_required (VERSION ) project (tf_example) set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -g -std=c++11 -W") #link_directories(./lib) include_directories( /home/u/tf1./tensorflow-GPU /home/u/tf1./tensorflow-GPU/bazel-genfile…

u@u160406:~/tf1.13/tensorflow$ git checkout r1.13 分支 r1.13 设置为跟踪来自 origin 的远程分支 r1.13.切换到一个新分支 'r1.13' u@u160406:~/tf1.13/tensorflow$ ./configure WARNING: --batch mode is deprecated. Please instead explicitly shut down your Bazel server using the com…

1.tensorflow中对jpeg格式图像的编码/解码函数: import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf image_raw_data=tf.gfile.FastGFile('/Users/jk/Downloads/timg.jpeg','rb').read() with tf.Session() as sess: img_data=tf.image.decode_jpeg(image_raw_data) #通过tf.img.…

import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt image_raw_data = tf.gfile.FastGFile("F:\\TensorFlowGoogle\\201806-github\\datasets\\cat.jpg",'rb').read() with tf.Session() as sess: img_data = tf.image.decode_jpeg(image…

import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt #读取图片 image_raw_data = tf.gfile.FastGFile("F:\\TensorFlowGoogle\\201806-github\\datasets\\cat.jpg",'rb').read() with tf.Session() as sess: img_data = tf.image.decode_jpeg…

此前就听闻室友说tensorflow在windows下坑很多,这次终于亲身领会到了.以下是参考网上大佬的教程以及自己的踩坑史总结出的有效步骤(亲测有效) 1.下载objectdetection所在的models(文件很大,考虑到国内github的速度,以下的资源均给出码云地址,进入后点击克隆/下载,选择下载方式) https://gitee.com/burningcarbon/tensorflow-models 2.在自己的python环境中安装依赖(给出版本号的必须下载对应版本,否则报错,其余…

关于tensoflow的图像的处理,看到了一篇文章,个人觉得不错.https://blog.csdn.net/weiwei9363/article/details/79917942…

1.Windows下出现找不到object_detection包的问题. 解决方法 在Anaconda3\soft\Lib\site-packages新建一个pth文件,将PedestrianDetection文件夹和slim文件夹路径写入. 2.训练中出现的问题 ① raise ValueError('First step cannot be zero.')ValueError: First step cannot be zero. 删除预训练模型pipeline.Config中的下列代码 s…

1.tf.Session self._session = None opts = tf_session.TF_NewSessionOptions(target=self._target, config=config) try: # pylint: disable=protected-access self._session = tf_session.TF_NewSession(self._graph._c_graph, opts) # pylint: enable=protected-acces…

V(t) = y*V(t-1) + learning_rate*G(x) x(t) = x(t-1) - V(t) 参考:https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf DL训练面临的典型困难 普通的小批梯度下降法并不能保证很好的收敛性,但它提出了一些需要解决的挑战:选择合适的学习率可能是困难的. 学习速率过小会导致收敛速度过慢,而学习速率过大会阻碍收敛,导致损失函数在最小值附近波动甚至发散. 一种办法,可以在训练过程中调整学习率,例如退火,即根据预先定义的计划表减少学…

用Linux已经有很长一段时间,但主要用于嵌入式开发(用交叉工具链进行版本编译),所以用命令行就可以了,而且敲的最多的命令就是make.最近开始搭建TensorFlow的开发环境,大部分工作都是命令行完成,再加上TensorBoard可以实现web化展示,所以团队共享一台机器SSH接入就可以了.但是碰到需要用pyplot显示点图形的,命令行就不行了,所以在只有一台服务器的情况下,只能通过安装远程桌面来解决. ubuntu上xrdp的安装 xrdp是Linux上用于实现远程桌面访问的server软…

TensorFlow API 汉化 模块:tf   定义于tensorflow/__init__.py. 将所有公共TensorFlow接口引入此模块. 模块 app module:通用入口点脚本. bitwise module:操作整数二进制表示的操作. compat module:Python 2与3兼容的函数. contrib module:包含易失性或实验代码的contrib模块. datamodule:tf.data.Dataset输入管道的API. debugging module:…