(1)tf.nn.max_pool()函数 解释: tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, data_format='NHWC', name=None) 需要设置的参数主要有四个: 第一个参数value:需要池化的输入,一般池化层接在卷积层后面,所以输入通常是feature map,依然是[batch, height, width, channels]这样的shape 第二个参数ksize:池化窗口的大小,取一个四维向量,一般是[1, hei…

keras训练cnn模型时loss为nan 1.首先记下来如何解决这个问题的:由于我代码中 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy']) 即损失函数用的是categorical_crossentropy所以,在pycharm中双击shift键,寻找该函数,会出现keras.loss模块中有该函数,进入该函数后, 原函数为: def categorical_crossent…

FaceRank-人脸打分基于 TensorFlow 的 CNN 模型 隐私 因为隐私问题,训练图片集并不提供,稍微可能会放一些卡通图片. 数据集 130张 128*128 张网络图片,图片名: 1-3.jpg 表示 分值为3 的第3 张图. 你可以把符合这个格式的图片放在 resize_images 来训练模型. 模型 人脸打分基于 TensorFlow 的 CNN 模型 代码参考 : https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/b…

众所周知,LSTM的一大优势就是其能够处理变长序列.而在使用keras搭建模型时,如果直接使用LSTM层作为网络输入的第一层,需要指定输入的大小.如果需要使用变长序列,那么,只需要在LSTM层前加一个Masking层,或者embedding层即可. from keras.layers import Masking, Embedding from keras.layers import LSTM model = Sequential() model.add(Masking(mask_value=…

假如我们得到了如下的checkpoints, 上面的文件主要可以分成三类:一种是在保存模型时生成的文件,一种是我们在使用tensorboard时生成的文件,还有一种就是plugins这个文件夹,这个是使用capture tpuprofile工具生成的,该工具可以跟踪TPU的计算过程,并对你的模型性能进行分析,这里就不想详细介绍了.本文主要介绍前面两种文件的作用: tensorboard文件 events.out.tfevents.*...: 保存的就是你的accuracy或者loss在不同时刻的…

实验介绍 数据采用Criteo Display Ads.这个数据一共11G,有13个integer features,26个categorical features. Spark 由于数据比较大,且只在一个txt文件,处理前用split -l 400000 train.txt对数据进行切分. 连续型数据利用log进行变换,因为从实时训练的角度上来判断,一般的标准化方式,如Z-Score和最大最小标准化中用到的值都跟某一批数据的整体统计结果有关,换一批数据后标准化就程度就不一样了. 而对于离散型分…

插入操作:insert()函数原型:void QList::insert(int i, const T &value) 在索引后插入值 i:索引 value:插入值 Example: QList<QString> list; list << "alpha" << "beta" << "delta"; list.insert(2, "gamma"); // list: [&…

TensorFlow中维护的集合列表 在一个计算图中,可以通过集合(collection)来管理不同类别的资源.比如通过 tf.add_to_collection 函数可以将资源加入一个 或多个集合中,然后通过 tf.get_collection 获取一个集合里面的所有资源(如张量,变量,或者运行TensorFlow程序所需的队列资源等等) 集合名称 集合内容 使用场景 tf.GraphKeys.VARIABLES 所有变量 持久化TensorFlow模型 tf.GraphKeys.TRAINA…

TensorFlow 中维护的集合列表 在一个计算图中,可以通过集合(collection)来管理不同类别的资源.比如通过 tf.add_to_collection 函数可以将资源加入一个或多个集合中,然后通过 tf.get_collection 获取一个集合里面的所有资源(如张量,变量,或者运行TensorFlow程序所需的队列资源等等).比如,通过 tf.add_n(tf.get_collection('losses')) 获得总损失. 集合名称 集合内容 使用场景 tf.GraphKeys…

日期时间和类型 常用日期和时间类型 字节 year                1       表示年份                   值范围:(1901----2155) date                4        表示年月日               例如 :2018-03-09   值范围:1000-01-01 至9999-12-31 time                3        表示时分秒                                …