1. tf.image.resize_and_crop(net, bbox, 256, [14, 14], name)  # 根据bbox的y1,x1,y2,x2获得net中的位置,将其转换为14*14,因此为[14, 14, 512], 256表示转换的个数,最后的维度为[256, 14, 14, 512] 参数说明:net表示输入的卷积层,bbox表示y1,x1,y2, x2的比例,256表示转换成多少个,[14, 14]表示转换的卷积,name表示名字 2. tf.slice(x, [0,…

tf.slice函数解析 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me tf.slice(input_, begin, size, name = None) 解释 : 这个函数的作用是从输入数据input中提取出一块切片 切片的尺寸是size,切片的开始位置是begin. 切片的尺寸size表示输出tensor的数据维度,其中size[i]表示在第i维度上面的元素个数. 开始位置begin表示切片相对于输入数据input_的每一个偏移量,比如数据input是 [[[1, 1, 1],…

转载:https://www.jianshu.com/p/71e6ef6c121b https://www.cnblogs.com/chamie/p/11073363.html def slice(input_, begin, size, name=None): 其中“input_”是你输入的tensor,就是被切的那个. “begin”是每一个维度的起始位置,这个下面详细说. “size”相当于问每个维度拿几个元素出来. 下面看例1: t = tf.constant([[[1, 1, 1],…

转载:https://www.jianshu.com/p/71e6ef6c121b def slice(input_, begin, size, name=None): 其中“input_”是你输入的tensor,就是被切的那个. “begin”是每一个维度的起始位置,这个下面详细说. “size”相当于问每个维度拿几个元素出来. 下面看例1: t = tf.constant([[[1, 1, 1], [2, 2, 2]], [[3, 3, 3], [4, 4, 4]], [[5, 5, 5],…

原文连接:https://www.jianshu.com/p/71e6ef6c121b tf.slice()到底要怎么切呢?下面通过列子来看看 方程的signature是这样的: def slice(input, begin, size, name=None): 其中“input"是你输入的tensor,就是被切的那个张量, "begin"是每一个维度的起始位置,这个下面详细说, "size"相当于每个维度拿几个元素出来. 下面看例1: t = tf.co…

slice()函数原型为: tf.slice(input_, begin, size, name=None) 函数有4个参数: 1,input_ :图片的矩阵输入格式. 2,begin :开始截取的位置(输入矩阵的某一点,通常是[x,y,z]的形式) 3,size :从开始截取点向各维度截取的距离(通常也是[x,y,z]的形式) 4,name :该tensor的名字. tensor(a,b,c) tensor(z,y,x) 向量在三维坐标的表示如三维坐标轴.tf.slice()参数顺序也是(z,…

目录 1.官方注释 2.参数解释 3.例子 参考 @(tf.slice()函数详解 ) tf.slice()是TensorFlow库中分割张量的一个函数,其定义为def slice(input_, begin, size, name=None):.tf.slice()函数的那些参数设置实在是不好理解,查了好多资料才理解,所以这边记录一下. 1.官方注释 官方的注释如下: """Extracts a slice from a tensor. This operation ext…

tensorflow 当中的一个常用函数:Slice() def slice(input_, begin, size, name=None) 函数的功能是根据begin和size指定获取input的部分数据. 其中input是输入可以是列表,元祖等,begin 是起始地址,size是范围大小 如果是input的一维的,begin和size相应的也要是一维的. 比如: input=[1,2,3,4,5,6]  begin=[1] size=[3]  则对应的结果为[2,3,4] input=[[1…

第一个向量表示切割的起点,第二个向量表示矩形框的大小,-1表示取该元素的最大值…

有了数据,有了网络结构,下面我们就来写 cifar10 的代码. 首先处理输入,在 /home/your_name/TensorFlow/cifar10/ 下建立 cifar10_input.py,输入如下代码: from __future__ import absolute_import # 绝对导入 from __future__ import division # 精确除法,/是精确除,//是取整除 from __future__ import print_function # 打印函数…

TensorFlow 的 How-Tos,讲解了这么几点: 1. 变量:创建,初始化,保存,加载,共享: 2. TensorFlow 的可视化学习,(r0.12版本后,加入了Embedding Visualization) 3. 数据的读取: 4. 线程和队列: 5. 分布式的TensorFlow: 6. 增加新的Ops: 7. 自定义数据读取: 由于各种原因,本人只看了前5个部分,剩下的2个部分还没来得及看,时间紧任务重,所以匆匆发车了,以后如果有用到的地方,再回过头来研究.学习过程中深感官方…

命名空间及变量共享 # coding=utf-8 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt; with tf.variable_scope('V1') as scope: a1 = tf.get_variable(name='a1', shape=[1], initializer=tf.constant_initializer(1)) scope.reuse_variables() a3…

TF.Learn,TensorFlow重要模块,各种类型深度学习及流行机器学习算法.TensorFlow官方Scikit Flow项目迁移,谷歌员工Illia Polosukhin.唐源发起.Scikit-learn代码风格,帮助数据科学从业者更好.更快适应接受TensorFlow代码.囊括许多TensorFlow代码.设计模式,用户更快搭建机器学习模型实现应用.避免大量代码重复,把精力放在搭建更精确模型.与其他contrib模块无逢结合. 分布式Estimator.Estimator,各种各样…

TensorFlow 的 How-Tos,讲解了这么几点: 1. 变量:创建,初始化,保存,加载,共享: 2. TensorFlow 的可视化学习,(r0.12版本后,加入了Embedding Visualization) 3. 数据的读取: 4. 线程和队列: 5. 分布式的TensorFlow: 6. 增加新的Ops: 7. 自定义数据读取: 由于各种原因,本人只看了前5个部分,剩下的2个部分还没来得及看,时间紧任务重,所以匆匆发车了,以后如果有用到的地方,再回过头来研究.学习过程中深感官方…

代码(操纵全局变量) xiaojie=1 i=tf.constant(0,dtype=tf.int32) batch_len=tf.constant(10,dtype=tf.int32) loop_cond = lambda a,b: tf.less(a,batch_len) #yy=tf.Print(batch_len,[batch_len],"batch_len:") yy=tf.constant(0) loop_vars=[i,yy] def _recurrence(i,yy):…

1.  tf.split(3, group, input)  # 拆分函数    3 表示的是在第三个维度上, group表示拆分的次数, input 表示输入的值 import tensorflow as tf import numpy as np x = [[1, 2], [3, 4]] Y = tf.split(axis=1, num_or_size_splits=2, value=x) sess = tf.Session() for y in Y: print(sess.run(y))…

有了数据,有了网络结构,下面我们就来写 cifar10 的代码. 首先处理输入,在 /home/your_name/TensorFlow/cifar10/ 下建立 cifar10_input.py,输入如下代码: from __future__ import absolute_import # 绝对导入 from __future__ import division # 精确除法,/是精确除,//是取整除 from __future__ import print_function # 打印函数…

import tensorflow as tf t = tf.constant([[[1, 1, 1], [2, 2, 2]], [[3, 3, 3], [4, 4, 4]], [[5, 5, 5], [6, 6, 6]]]) #(3 2 3) slicet1 = tf.slice(t, [1, 0, 0], [1, 1, 3]) slicet2 = tf.slice(t, [1, 0, 0], [1, 2, 3]) slicet3 = tf.slice(t, [1, 0, 0], [2, 1,…

tf.gather_nd( params, indices, name=None, batch_dims=0) TensorFlow链接:https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/gather_nd?hl=en 功能:将参数中的切片收集到由索引指定的形状的张量中.  参数: params:张量.这个张量是用来收集数值的. indices:张量.必须是以下类型之一:int32,int64:索引张量. name:操作的名称(可选). 举例: in…

今天看到原来下载的tf源码的目标检测源码中test的代码不知道跑哪儿去了,这里记录一下... Imports import numpy as np import os import six.moves.urllib as urllib import sys import tarfile import tensorflow as tf import zipfile from collections import defaultdict from io import StringIO from ma…

几个point [:,i]类似python直接的index 列操作是可行的, 注意i不能是variable,如果是使用slice slice操作会保持和输入tensor一样的shape 返回 而1对应的列操作会降维 Slice 使用-1 表示该维度元素全选类似: import tensorflow as tf sess = tf.InteractiveSession() In [12]: t = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], dtype=tf.float…

上次 踩坑日志之一 遗留的问题终于解决了,所以作者(也就是我)终于有脸出来写第二篇了. 首先还是贴上 卷积算法的示例代码地址 :https://github.com/tensorflow/models   这个库里面主要是一些常用的模型用tensorflow实现之后的代码.其中我用的是 models/tree/master/tutorials/image/cifar10 这个示例,上一篇也大致讲过了. 关于上次遇到问题是: 虽然训练了很多次,但是每次实际去用时都是相同的结果.这个问题主要原因是…

扩充 TensorFlow tf.tile 对数据进行扩充操作 import tensorflow as tf temp = tf.tile([1,2,3],[2]) temp2 = tf.tile([[1,2],[3,4],[5,6]],[2,3]) with tf.Session() as sess: print(sess.run(temp)) print(sess.run(temp2)) [1 2 3 1 2 3] [[1 2 1 2 1 2] [3 4 3 4 3 4] [5 6 5 6…

目标:介绍如何对图像数据进行预处理使训练得到的神经网络模型尽可能小地被无关因素所影响.但与此同时,复杂的预处理过程可能导致训练效率的下降.为了减少预处理对于训练速度的影响,TensorFlow 提供了多线程处理输入数据的解决方案. TFRecord 输入数据格式 TensorFlow 提供了一种统一的格式来存储数据(TFRecord).TFRecord 文件中的数据都是通过 tf.train.Example Protocol Buffer 的格式存储的. tf.train.Example的定义:…

TensorFlow与OpenCV,读取图片,进行简单操作并显示 1 OpenCV读入图片,使用tf.Variable初始化为tensor,加载到tensorflow对图片进行转置操作,然后opencv显示转置后的结果 import tensorflow as tf import cv2 file_path = "/home/lei/Desktop/" filename = "MarshOrchid.jpg" image = cv2.imread(filename,…

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…

本文介绍了tensorflow的常用函数,源自网上整理. 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. 下面是一些…

目录 图像基本概念 图像基本操作 图像基本操作API 图像读取API 狗图片读取 CIFAR-10二进制数据读取 TFRecords TFRecords存储 TFRecords读取方法 图像基本概念 在图像数字化表示当中,分为黑白和彩色两种.在数字化表示图片的时候,有三个因素.分别是图片的长.图片的宽.图片的颜色通道数.那么黑白图片的颜色通道数为1,它只需要一个数字就可以表示一个像素位:而彩色照片就不一样了,它有三个颜色通道,分别为RGB,通过三个数字表示一个像素位.TensorFlow支持JP…

目录 认识Tensorflow Tensorflow特点 下载以及安装 Tensorflow初体验 Tensorflow进阶 图 op 会话 Feed操作 张量 变量 可视化学习Tensorboard 认识Tensorflow TensorFlow是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.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).它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台…

一.基础函数 1.1 .tf.reduce_sum(input_tensor, axis)   Computes the sum of elements across dimensions of a tensor,沿着维度sxis计算和 x= [[, , ], [, , ]],其秩为2 //求和,在所有维度操作,也就相当于对所有元素求和 tf.reduce_sum(x) ==> //在维度0上操作,在这个例子中实际就是按列(维度0)求和 tf.reduce_sum(x, ) ==> [, ,…