简介 TensorFlow使用数据流图将计算表示为独立的指令之间的依赖关系.这可生成低级别的编程模型,在该模型中,您首先定义数据流图,然后创建TensorFlow会话,以便在一组本地和远程设备上运行图的各个部分. 如果您计划直接使用低级别编程模型,,本指南将是您最实用的参考资源.较高阶的API(例如tf.estimator.Estimator和Keras)会向最终用户隐去图和会话的细节内容,但如果您希望理解这些API的实现方式,本指南仍会对你有所帮助. 为什么使用数据流图? 数据流是一种用于并行…

简介 本文旨在知道您使用低级别TensorFlow API(TensorFlow Core)开始编程.您可以学习执行以下操作: 管理自己的TensorFlow程序(tf.Graph)和TensorFlow运行时(tf.Session),而不是依靠Estimator来管理它们 使用tf.Session运行TensorFlow操作 在此低级别环境中使用高级别组件(数据集.层和feature_columns) 构建自己的训练循环,而不是使用Estimator提供的训练循环 我们建议尽可能使用高阶的AP…

简介 TensorFlow变量是表示程序处理的共享持久状态的最佳方法. 我们使用tf.Variable类操作变量.tf.Variable表示可通过其运行操作来改变其值的张量.与tf.Tensor对象不同,tf.Variable存在于的单个session.run调用的上下文之外. 在TensorFlow内部,tf.Variable会存储持久性张量.具体op允许您读取和修改此张量的值.这些修改在多个tf.Session之间是可见的,因此对于一个tf.Variable,多个工作器可以看到相同的值. 创…

简介 正如名字所示,TensorFlow这一框架定义和运行涉及张量的计算.张量是对矢量和矩阵向潜在的更高维度的泛化.TensorFlow在内部将张量表示为基本数据类型的n维数组. 在编写TensorFlow程序时,您操作和传递的主要对象是 tf.Tensor.tf.Tensor对象表示一个部分定义的计算,最终会生成一个值.TensorFlow程序首先会构建一个tf.Tensor对象图,详细说明如何基于其它可用张量计算每个张量,然后运行运行改图的某些部分以获得期望的结果. tf.Tensor具有以…

转载:http://blog.csdn.net/ligt0610/article/details/47311771 由于目前每天需要从kafka中消费20亿条左右的消息,集群压力有点大,会导致job不同程度的异常退出.原来使用spark1.1.0版本中的createStream函数,但是在数据处理速度跟不上数据消费速度且job异常退出的情况下,可能造成大量的数据丢失.幸好,Spark后续版本对这一情况有了很大的改进,1.2版本加入WAL特性,但是性能应该会受到一些影响(本人未测试),1.3版本可…

tensor的含义是张量,张量是什么,听起来很高深的样子,其实我们对于张量一点都不陌生,因为像标量,向量,矩阵这些都可以被认为是特殊的张量.如下图所示: 在TensorFlow中,tensor实际上就是各种"数"的统称.而flow是流动的意思.所以TensorFlow的意思就是"数"的流动,可以说TensorFlow这个名字很形象.一般来说,编程模式有两种,一种是命令式的,一种是符号式的.命令式便于理解和调试,而符号式便于对复杂代码进行封装和抽象(就想我们把一些操作…

图与会话 图 tf.Graph TensorFlow计算,表示为数据流图.一个图包含一组表示 tf.Operation计算单位的对象和tf.Tensor表示操作之间流动的数据单元的对象.默认Graph值始终注册,并可通过调用访问 tf.get_default_graph. a = tf.constant(1.0) assert c.graph is tf.get_default_graph() 我们可以发现这两个图是一样的.那么如何创建一个图呢,通过tf.Graph() g1= tf.Graph…

简介 tf.train.Saver 类提供了保存和恢复模型的方法.通过 tf.saved_model.simple_save 函数可以轻松地保存适合投入使用的模型.Estimator会自动保存和恢复 model_dir 中的变量. 保存和恢复变量 TensorFlow变量是表示由程序操作的共享持久状态的最佳方法.tf.train.Saver 构造函数会针对图中的所有变量或指定列表的变量将 save 和 restore 操作添加到图中.Saver对象提供了运行这些操作的方法,并指定写入或读取检查点…

四.模型测试 1)下载文件 在已经阅读并且实践过前3篇文章的情况下,读者会有一些文件夹.因为每个读者的实际操作不同,则文件夹中的内容不同.为了保持本篇文章的独立性,制作了可以独立运行的文件夹目标检测. 链接:https://pan.baidu.com/s/1tHOfRJ6zV7lVEcRPJMiWaw 提取码:mf9r,下载到桌面,并解压,目标检测目录下存在:nets.object_detection.training三个文件夹,文件夹training中含有训练了200000次的模型 要求:读者…

开始预测 一.训练结果 From: Testing Custom Object Detector - TensorFlow Object Detection API Tutorial p.6 训练结果 生成frozen的模型 export PYTHONPATH=/home/unsw/Dropbox/Programmer/1-python/Tensorflow/ssd_proj/models/research/slim::pwd:pwd/slim:$PYTHONPATH python object…