目录 TensorFlow高层封装:从入门到喷这本书 0. 写在前面 1. TensorFlow高层封装总览 2. Keras介绍 2.1 Keras基本用法 2.2 Keras高级用法 3. Estimator介绍 3.1 Estimator基本用法 3.2 Estimator自定义模型 3.3 使用数据集(Dataset)作为Estimator输入 4. 总结 TensorFlow高层封装:从入门到喷这本书 0. 写在前面 参考书 <TensorFlow:实战Google深度学习框架>(第…

TensorFlow TFRecord封装不定长的序列数据(文本) 在实验室环境中,通常数据都是一次性导入内存的,然后使用手工写的数据mini-batch函数来切分数据,但是这样的做法在海量数据下显得不太合适:1)内存太小不足以将全部数据一次性导入:2)数据切分和模型训练之间无法异步,训练过程易受到数据mini-batch切分耗时阻塞.3)无法部署到分布式环境中去 下面的代码片段采取了TFrecord的数据文件格式,并且支持不定长序列,支持动态填充,基本可以满足处理NLP等具有序列要求的任务需求…

TensorFlow是比较底层的深度学习API,TF-Slim.TFLearn.Keras和TensorLayer均尝试简化TensorFlow/Theano,它们对TensorFlow/Theano的进行高层封装,API实现更加的工程化.从1.0开始,TensorFlow官方支持Keras,所以Keras会成为主流. TF-Slim: A high level library to define complex models in TensorFlow. 链接:https://github.c…

Tensorflow比较灵活,但是它提供的操作比较低级,于是许多封装库应运而生. slim 导入方式 import tensorflow as tf import tensorflow.contrib.slim as slim 这个库直接放在contrib模块中,不像tflearn.tflayer.keras都有自己独立的pip包和官方文档. keras 优点: 时间久远 社区活跃,文档齐全 多种后端:Theano.Tensorflow.MXNet 跨平台:不管是CPU还是GPU,不管是Tens…

# 1. 自定义模型并训练. import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO) def lenet(x, is_training): x = tf.reshape(x, shape=[-1, 28, 28, 1]) conv1 = tf.layers.conv2…

# 1. 模型定义. import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO) mnist = input_data.read_data_sets("F:\\TensorFlowGoogle\\201806-github\\datasets\\MNIST_data&qu…

# 1. 模型定义. import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist_data = input_data.read_data_sets('F:\\TensorFlowGoogle\\201806-github\\datasets\\MNIST_data', one_hot=True) # 通过TensorFlow中的placeholder定义输入. x = tf.pl…

# 1. 数据预处理. import keras from keras.models import Model from keras.datasets import mnist from keras.layers import Input, Dense from tflearn.layers.core import fully_connected num_classes = 10 img_rows, img_cols = 28, 28 # 通过Keras封装好的API加载MNIST数据. (tr…

# 1. 数据预处理. import keras from keras.models import Model from keras.datasets import mnist from keras.layers import Input, Dense from tflearn.layers.core import fully_connected num_classes = 10 img_rows, img_cols = 28, 28 # 通过Keras封装好的API加载MNIST数据. (tr…

# 1. 数据预处理 import keras from keras import backend as K from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D num_classes = 10 img_rows, img_cols = 28, 28 # 通过Keras封装好的API加载M…