tf中 tensorboard 工具通过读取在网络训练过程中保存到本地的日志文件实现数据可视化,日志数据保存主要用到 tf.summary 中的方法. tf.summary中summary是tf中的一个py文件,位置在 '/tensorflow/python/summary/' 文件夹下,提供了像tf.summary.scalar.tf.summary.histogram 等方法,用来把graph图中的相关信息,如结构图.学习率.准确率.Loss等数据转换成 protocol buffer 数据…

TensorFlow 中卷积操作和池化操作中都有一个参数 padding,其可选值有 ['VALID', 'SAME']. 在 TensorFlow 文档中只是给出了输出张量的维度计算方式,但是并没有说明当 padding='SAME' 时,如何进行补零操作. 其给出的输出张量的维度计算公式: VALID 方式: output_shape[i] = ceil((input_shape[i] - (filter_shape[i] - 1) * dilation_rate[i]) / strides…

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/willnote/p/6746668.html 图示说明 用一个3x3的网格在一个28x28的图像上做切片并移动 移动到边缘上的时候,如果不超出边缘,3x3的中心就到不了边界 因此得到的内容就会缺乏边界的一圈像素点,只能得到26x26的结果 而可以越过边界的情况下,就可以让3x3的中心到达边界的像素点 超出部分的矩阵补零 代码说明 根据tensorflow中的conv2d函数,我们先定义几个基本符号 输入矩阵 W×W,这里只考虑输入宽…

反卷积是指,通过测量输出和已知输入重构未知输入的过程.在神经网络中,反卷积过程并不具备学习的能力,仅仅是用于可视化一个已经训练好的卷积神经网络,没有学习训练的过程.反卷积有着许多特别的应用,一般可以用于信道均衡.图像恢复.语音识别.地震学.无损探伤等未知输入估计和过程辨识方面的问题. 在神经网络的研究中,反卷积更多的是充当可视化的作用,对于一个复杂的深度卷积网络,通过每层若干个卷积核的变换,我们无法知道每个卷积核关注的是什么,变换后的特征是什么样子.通过反卷积的还原,可以对这些问题有个清晰的可视…

Python中的list/tuple,numpy中的ndarrray与tensorflow中的tensor. 用python中list/tuple理解,仅仅是从内存角度理解一个序列数据,而非数学中标量,向量和张量. 从python内存角度理解,就是一个数值,长度为1,并且不是一个序列: 从numpy与tensorflow数学角度理解,就是一个标量,shape为(),其轴为0: [1,2,3,4,5,6] 从python内存角度理解,就是1*6或者长度为6的一个序列: 从numpy与tensorf…

翻译自:https://stackoverflow.com/questions/35919020/whats-the-difference-of-name-scope-and-a-variable-scope-in-tensorflow 问题:下面这几个函数的区别是什么? tf.variable_op_scope(values, name, default_name, initializer=None) Returns a context manager for defining an op t…

tensorflow中slim模块api介绍 翻译 2017年08月29日 20:13:35   http://blog.csdn.net/guvcolie/article/details/77686555 最近需要使用slim模块,先把slim的github readme放在这里,后续会一点一点翻译 github:https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/slim TensorFlow-Sli…

private void Form1_Load(object sender, EventArgs e) { Thread newthread = new Thread(new ThreadStart(BackgroundProcess)); newthread.Start(); } /// <summary> /// 定义一个代理 /// </summary> private delegate void CrossThreadOperationControl(); private…

SystemTray中进行操作提示在wp中应用比较广泛,截图如下. 实现方法也十分简单 1.xaml代码中写入: shell:SystemTray.IsVisible="True" shell:SystemTray.Opacity="0" 2.C#代码中写入: private ProgressIndicator _progressIndicator = new ProgressIndicator(); private void ShowProgress(String…

[开发技巧]·TensorFlow中numpy与tensor数据相互转化 个人主页–> https://xiaosongshine.github.io/ - 问题描述 在我们使用TensorFlow进行深度学习训练时,很多时候都是与Numpy数据打招呼,例如我们csv或者照片数据等.但是我们都知道,TensorFlow训练时都是使用Tensor来存储变量的,并且网络输出的结果也是Tensor. 一般情况下我们不会感受到Numpy与Tensor之间的区别,因为TensorFlow网络在输入Nump…

C# Asp.net中简单操作MongoDB数据库(一)    , mongodb数据库连接可以回顾上面的篇幅. 1.model类: public class BaseEntity { /// <summary> /// 字段映射,告诉mongodb这个字段在数据库中对应_id /// </summary> [BsonId] //告诉mongodb这个字段在数据库中的类型是ObjectId [BsonRepresentation(BsonType.ObjectId)] public…

1.TensorFlow中的变量和常量介绍 TensorFlow中的变量: import tensorflow as tf state = tf.Variable(0,name='counter') 以上代码定义了一个state变量, new_value = tf.add(state,1) 以上代码创建一个操作,使定义的变量加一,并将加一后的值赋给 new_value update = tf.assign(state,new_value) 赋值操作,将new_value 的值赋给state in…

背景 [作者:DeepLearningStack,阿里巴巴算法工程师,开源TensorFlow Contributor] 在前一篇文章中,我们梳理了TensorFlow中各种异构Device的添加和注册机制,通过使用预先定义好的宏,各种自定义好的Device能够将自己注册到全局表中.TensorFlow期望通过这种模式,能够让Device的添加和注册于系统本身更好的解耦,从而体现了较好的模块化特性.在这篇文章中,我们选择直接去窥探TensorFlow底层架构较为复杂的一个部分——StreamEx…

背景 [作者:DeepLearningStack,阿里巴巴算法工程师,开源TensorFlow Contributor] 受限于单个Device的计算能力和存储大小,许多深度学习模型都有着使用模型分片或相关策略的需求.模型分片的本质是将模型和相关的计算切分到不同的Device,这样做不但可以解决单个Device放不下大模型的问题,还有可能有计算加速的收益.在深度学习框架方面,显然TensorFlow比Caffe具有更高的灵活性,这主要得益于TensorFlow的Placement机制.Place…

Google在TensorFlow1.0,之后推出了一个叫slim的库,TF-slim是TensorFlow的一个新的轻量级的高级API接口.这个模块是在16年新推出的,其主要目的是来做所谓的“代码瘦身”.它类似我们在TensorFlow模块中所介绍的tf.contrib.lyers模块,将很多常见的TensorFlow函数进行了二次封装,使得代码变得更加简洁,特别适用于构建复杂结构的深度神经网络,它可以用了定义.训练.和评估复杂的模型. 这里我们为什么要过来介绍这一节的内容呢?主要是因为Ten…

一 初始化RNN 上一节中介绍了 通过cell类构建RNN的函数,其中有一个参数initial_state,即cell初始状态参数,TensorFlow中封装了对其初始化的方法. 1.初始化为0 对于正向或反向,第一个cell传入时没有之前的序列输出值,所以需要对其进行初始化.一般来讲,不用刻意取指定,系统会默认初始化为0,当然也可以手动指定其初始化为0. initial_state = lstm_cell.zero_state(batch_size, dtype=tf.float32) 2.初…

在深度学习章节里,已经介绍了批量归一化的概念,详情请点击这里:第九节,改善深层神经网络:超参数调试.正则化以优化(下) 神经网络在进行训练时,主要是用来学习数据的分布规律,如果数据的训练部分和测试部分分布不一样,那么网络的泛化能力会变得非常差.而且对于训练的数据,每批分布也是不一样的,那么网络在迭代的过程中也要学习和适应不同的分布.这会大大降低网络的训练速度.此外,数据的分布对于激活函数来说也非常重要,有时数据分布范围太大不利于利用激活函数的非线性特性,比如激活函使用Sigmoid函数时,会导致…

原文链接 tensorflow中取下标的函数包括:tf.gather , tf.gather_nd 和 tf.batch_gather. 1.tf.gather(params,indices,validate_indices=None,name=None,axis=0) indices必须是一维张量 主要参数: params:被索引的张量 indices:一维索引张量 name:返回张量名称 返回值:通过indices获取params下标的张量. 例子: import tensorflow as…

关于Tensorflow读取数据,官网给出了三种方法: 供给数据(Feeding): 在TensorFlow程序运行的每一步, 让Python代码来供给数据. 从文件读取数据: 在TensorFlow图的起始, 让一个输入管线从文件中读取数据. 预加载数据: 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况). 对于数据量较小而言,可能一般选择直接将数据加载进内存,然后再分batch输入网络进行训练(tip:使用这种方法时,结合yield 使用更为简洁,大家自己…

tensorflow数据读取机制 tensorflow中为了充分利用GPU,减少GPU等待数据的空闲时间,使用了两个线程分别执行数据读入和数据计算. 具体来说就是使用一个线程源源不断的将硬盘中的图片数据读入到一个内存队列中,另一个线程负责计算任务,所需数据直接从内存队列中获取. tf在内存队列之前,还设立了一个文件名队列,文件名队列存放的是参与训练的文件名,要训练 N个epoch,则文件名队列中就含有N个批次的所有文件名. 示例图如下: 图片来至于 https://zhuanlan.zhihu.…

Tensorflow是一个编程模型,几乎成为了一种编程语言(里面有变量.有操作......). Tensorflow编程分为两个阶段:构图阶段+运行时. Tensorflow构图阶段其实就是在对图进行一些描述性语言,跟html很像,很适合用标记性语言来描述. Tensorflow是有向图,是一个有向无环图.张量为边,操作为点,数据在图中流动. Tensorflow为每个结点都起了唯一的一个名字. import tensorflow as tf a = tf.constant(3) # name=…

1 run()函数存在的意义 run()函数可以让代码变得更加简洁,在搭建神经网络(一)中,经历了数据集准备.前向传播过程设计.损失函数及反向传播过程设计等三个过程,形成计算网络,再通过会话tf.Session().run()进行循环优化网络参数.这样可以使得代码变得更加简洁,可以集中处理多个图和会话,明确调用tf.Session().run()可能是一种更加直观的方法. 总而言之,我们先规划好计算图,再编写代码,之后调用tf.Session.run().简洁高效. 在实际代码中,一般写成下种形…

What: 在Tensorflow中, 为了区别不同的变量(例如TensorBoard显示中), 会需要命名空间对不同的变量进行命名. 其中常用的两个函数为: tf.variable_scope, tf.name_scope. Why: 在自己的编写代码过程中, 用如下代码进行变量生成并进行卷积操作: import tensorflow as tf import numpy as np def my_conv2d(data, name, kh, kw, sh, sw, n_out): n_in…

tensorflow中可以通过配置环境变量 'TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL' 的值,控制tensorflow是否屏蔽通知信息.警告.报错等输出信息. 使用方法: import os import tensorflow as tf os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3' # or any {'0', '1', '2'} TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL 取值 0 : 0也是默认值,输出所有信息 TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL…

前言 最近尝试看TensorFlow中Slim模块的代码,看的比较郁闷,所以试着写点小的代码,动手验证相关的操作,以增加直观性. 卷积函数 slim模块的conv2d函数,是二维卷积接口,顺着源代码可以看到最终调的TensorFlow接口是convolution,这个地方就进入C++层面了,暂时不涉及.先来看看这个convolution函数,官方定义是这样的: tf.nn.convolution( input, filter, padding, strides=None, dilation_ra…

arXiv 上公开的一篇 NIPS 投稿论文<Self-Normalizing Neural Networks>引起了圈内极大的关注,它提出了缩放指数型线性单元(SELU)而引进了自归一化属性,该单元主要使用一个函数 g 映射前后两层神经网络的均值和方差以达到归一化的效果. Shao-Hua Sun 在 Github 上放出了 SELU 与 Relu.Leaky Relu 的对比,机器之心对比较结果进行了翻译介绍,具体的实现过程可参看以下项目地址. 项目地址:shaohua0116/Activ…

tensorflow数据读取机制 tensorflow中为了充分利用GPU,减少GPU等待数据的空闲时间,使用了两个线程分别执行数据读入和数据计算. 具体来说就是使用一个线程源源不断的将硬盘中的图片数据读入到一个内存队列中,另一个线程负责计算任务,所需数据直接从内存队列中获取. tf在内存队列之前,还设立了一个文件名队列,文件名队列存放的是参与训练的文件名,要训练 N个epoch,则文件名队列中就含有N个批次的所有文件名. 示例图如下: 图片来至于 https://zhuanlan.zhihu.…

以C#访问MySQL数据库,执行简单的CRUD. MySql.Data.dll是C#操作MySQL的驱动文件,是C#连接MySQL必要插件,使C#语言更简洁的操作MySQL数据库.可以用NuGet命令安装 PM>Install-Package MySql.Data -Version 8.0.16 项目中添加该组件的引用,在代码页里输入using MySql.Data.MySqlClient;我们就可以顺利的使用该类库的函数建立连接了. 数据库连接字符串写法为:server=服务器ip地址;Use…

Feed 上述示例在计算图中引入了 tensor, 以常量或变量的形式存储. TensorFlow 还提供了 feed 机制, 该机制 可以临时替代图中的任意操作中的 tensor 可以对图中任何操作提交补丁, 直接插入一个 tensor. feed 使用一个 tensor 值临时替换一个操作的输出结果. 你可以提供 feed 数据作为 run() 调用的参数. feed 只在调用它的方法内有效, 方法结束, feed 就会消失. 最常见的用例是将某些特殊的操作指定为 "feed" 操…

2.Tensorflow中的变量注意:tf中使用 变量必须先初始化下面是一个使用变量的TF代码(含注释): # __author__ = "WSX" import tensorflow as tf # tf中使用 变量必须先初始化 x = tf.Variable([1,2]) a = tf.constant([3,3]) sub = tf.subtract(x,a) add = tf.add(x,sub) init = tf.global_variables_initializer()…