TensorFlow小技巧整理:修改张量特定元素的值 最近在做一个摘要生成的项目,过程中遇到了很多小问题,从网上查阅了许多别人解决不同问题的方法,自己也在旁边开了个jupyter notebook搞些小实验,这里总结一下遇到的一些问题.Tensorflow用起来不是很顺手,很大原因在于tensor这个玩意儿,并不像数组或者列表那么的直观,直接print的话只能看到 Tensor(-) 这样的提示.比如下面这个问题,我们想要修改张量特定位置上的某个数值,操作起来就相对麻烦一些.和array一样,张…

Google开发者大会:你不得不知的Tensorflow小技巧 同步滚动:开   Google Development Days China 2018近日在中国召开了.非常遗憾,小编因为不可抗性因素滞留在合肥,没办法去参加.但是小编的朋友有幸参加了会议,带来了关于tensorlfow的一手资料.这里跟随小编来关注tensorflow在生产环境下的最佳应用情况. Google Brain软件工程师冯亦菲为我们带来了题为“用Tensorflow高层API来进行模型原型设计.训练和生产投入”的精彩报告…

feed就是喂入数据 使用feed前必须要有占位符作为操作的对象,在运行操作的时候喂入数据. # _*_coding:utf-8_*_ import tensorflow as tf import numpy as np input1 = tf.placeholder(tf.float32) # 占位符要指明元素数据类型,在运行操作时,若算子有占位符,需要在运行时,通过feed_dict来指feed的数据 input2 = tf.placeholder(tf.float32) output =…

import tensorflow as tf #Fetch input1 = tf.constant(1.0)input2 = tf.constant(3.0)input3 = tf.constant(5.0) add = tf.add(input2,input3)mul = tf.multiply(input1,add) with tf.Session() as sess: result = sess.run([mul,add]) print(result) ############输出  …

下面的例子演示了如何使用变量实现一个 简单的计数器(counter) # _*_coding:utf-8_*_ import tensorflow as tf import numpy as np # 建立变量state,通常会将一个统计模型中的参数表示为一组变量. # 例如, 你可以将一个神经网络的 权重作为某个变量存储在一个 tensor中. 在训练过程中, 通过重复运行训练图, 更新这个tensor. state = tf.Variable(0, name="counter")…

提供的训练数据和定义的模型之间的维度不对应. 在MNIST手写数字识别时,在 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/") 中,没有加关键字参数one_hot=True 应该为: mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)…

TensorFlow对Android.iOS.树莓派都提供移动端支持. 移动端应用原理.移动端.嵌入式设备应用深度学习方式,一模型运行在云端服务器,向服务器发送请求,接收服务器响应:二在本地运行模型,PC训练模型,放到移动端预测.向服务端请求数据可行性差,移动端资源稀缺.本地运行实时性更好.加速计算,内存空间和速度优化.精简模型,节省内存空间,加快计算速度.加快框架执行速度,优化模型复杂度和每步计算速度.精简模型,用更低权得精度,量化(quantization).权重剪枝(weight prun…

Tensorflow是当下AI热潮下,最为受欢迎的开源框架.无论是从Github上的fork数量还是star数量,还是从支持的语音,开发资料,社区活跃度等多方面,他当之为superstar. 在前面介绍了如何搭建Tensorflow的运行环境后(包括CPU和GPU的),今天就从MNIST手写识别的源码上分析一下,tensorflow的工作原理,重点是介绍CNN的一些基本理论,作为扫盲入门,也作为自己的handbook吧. Architecture 首先,简单的说下,tensorflow的基本架构…

http://geek.csdn.net/news/detail/138968 Google近日发布了TensorFlow 1.0候选版,这第一个稳定版将是深度学习框架发展中的里程碑的一步.自TensorFlow于2015年底正式开源,距今已有一年多,这期间TensorFlow不断给人以惊喜.在这一年多时间,TensorFlow已从初入深度学习框架大战的新星,成为了几近垄断的行业事实标准.本文节选自<TensorFlow实战>第二章. 主流深度学习框架对比 深度学习研究的热潮持续高涨,各种开源…

在运行上面的blog的Tensorflow小程序的时候程序我们会遇到一个问题,当然这个问题不影响我们实际的结果计算,但是会给同样使用这台计算机的人带来麻烦,程序会自动调用所有能调用到的资源,并且全占满,在自己的PC上没问题,但是在服务器上,问题就很大,因为一旦你运行程序,占满显存别人就不能再用了,解决方法是我们通常是给程序运行指定一块GPU,然后限制其使用比例: import tensorflow as tf import os os.environ[' #指定第一块GPU可用 config =…

1.tensorflow的数据流图限制了它的tensor是只读属性,因此对于一个Tensor(张量)形式的矩阵,想修改特定位置的元素,比较困难. 2.我要做的是将所有的操作定义为符号形式的操作.也就是抽象概念的数据流图.当用feed_dict传入具体值以后,就能用sess.run读出具体值. 一.相关内容 https://blog.csdn.net/Cerisier/article/details/79584851 Tensorflow小技巧整理:修改张量特定元素的值 二.修改矩阵的某一列 代码…

在入门前,推荐一个博客链接:https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/tensorflow/ Windows下tensorflow安装 1.安装anacondas 2.进入anaconda prompt 3.输入命令conda list,看有没有安装numpy等模板. 4.如果安装了numpy,则安装不同版本的python,输入命令:conda create --name tensorflow python=3.5 5.执行完…

一.常见保活方案 1.监听广播:监听全局的静态广播,比如时间更新的广播.开机广播.解锁屏.网络状态.解锁加锁亮屏暗屏(3.1版本),高版本需要应用开机后运行一次才能监听这些系统广播,目前此方案失效.可以更换思路,做APP启动后的保活(监听广播启动保活的前台服务) 2.定时器.JobScheduler:假如应用被系统杀死,那么定时器则失效,此方案失效.JobService在5.0,5.1,6.0作用很大,7.0时候有一定影响(可以在电源管理中给APP授权) 3.双进程(NDK方式Fork子进程).…

环境:Ubuntu+TensorFlow 首先是GPU被其他人占用了,怎么也跑不起来最简单的TensorFlow小例子. 所以先学会如何查看显卡使用情况,转去使用其他空闲显卡. Linux查看Nvidia显卡信息及使用情况 nvidia-smi 结合top,查找进程号对应的用户 Fan:显示风扇转速,数值在0到100%之间,是计算机的期望转速,如果计算机不是通过风扇冷却或者风扇坏了,显示出来就是N/A: Temp:显卡内部的温度,单位是摄氏度: Perf:表征性能状态,从P0到P12,P0表示最…

一维Json: var Json={}: Json.name="小明"; Json.age="12": Json.sex="男": 输出效果: 例如获取name:Json.name 二维Json: var feed=[];//添加属性feed feed[0]={}; feed[0].sex="男"; feed[0].name="小明"; feed[1]={}; feed[1].sex="女&quo…

安装步骤: TensorFlow官网 tensorflow一般只能装在python3上,CUDA9.0搭配cudnn7.0,CUDA8.0搭配cudnn6.0 查看对应要安装的环境版本(因为会不断更新,所以一定要看清对应的版本,如下图),按照要求一步步将所有的软件下载好,并且在命令行pip装tensorflow-gpu NVIDIA驱动程序下载 CUDA安装指南 for Microsoft Windows CUDA工具包下载 cuDNN安装指南 for Microsoft Windows cuD…

转自http://www.jianshu.com/p/01dc42595733 注:Macbook pro 13' 没有NVIDIA的显卡,没办法CUDA编程,所以下面都是CPU编程. 1. 安装homebrew homebrew是Mac端的一个软件包管理系统,通过它可以很方便地通过控制台命令安装程序.打开终端,输入(把下面的直接复制就行了): /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/in…

Felch ::在会话里可以执行多个 op , import tensorflow as tf input1 = tf.constant(3.0) input2 = tf.constant(2.0) input3 = tf.constant(5.0) # 加法操作 add = tf.add(input2, input3) # 乘法操作 mul = tf.multiply(input1, add) with tf.Session() as sess: # d在[]中写入 上述的两个 op ,可以同…

TensorFlow的高级机器学习API(tf.estimator)可以轻松配置,训练和评估各种机器学习模型. 在本教程中,您将使用tf.estimator构建一个神经网络分类器,并在Iris数据集上对其进行训练,以基于萼片/花瓣几何学来预测花朵种类. 您将编写代码来执行以下五个步骤: 将包含Iris训练/测试数据的CSV加载到TensorFlow数据集中 构建一个神经网络分类器 使用训练数据训练模型 评估模型的准确性 分类新样品 注:在开始本教程之前,请记住在您的机器上安装TensorFlow…

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…

首先需要安装gym模块,提供游戏的. 1,所需模块 import tensorflow as tf import numpy as np import gym import random from collections import deque from keras.utils.np_utils import to_categorical 2,自定义一个简单的3层Dense Model # 自定义Model class QNetwork(tf.keras.Model): def __init_…

import tensorflow as tf #Fetch概念 在session中同时运行多个op input1=tf.constant(3.0) #constant()是常量不用进行init初始化 input2=tf.constant(2.0) input3=tf.constant(5.0) add=tf.add(input2, input3) mul=tf.multiply(input1,add) with tf.Session() as sess: result=sess.run([mu…

#coding:utf-8 import tensorflow as tf #Fetch input1 = tf.constant(3.0) input2 = tf.constant(1.0) input3 = tf.constant(5.0) add = tf.add(input1,input2) mul = tf.multiply(input1,add) with tf.Session() as sess: result = sess.run([mul,add]) #同时运行两个op pri…

记一次超级蠢超级折磨我的bug. 报错内容: tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: You must feed a value for placeholder tensor 'x_1' with dtype float and shape [?,227,227,3] [[Node: x_1 = Placeholder[dtype=DT_FLOAT, shape=[?,227,227,3], _device="/…

系列博客链接: (一)TensorFlow框架介绍:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038395.html (二)TensorFlow框架之图与TensorBoard:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038517.html (三)TensorFlow框架之会话:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038550.html (四)TensorFlow框架之张量:https:…

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://panchuang.net/ ,学习更多的机器学习.深度学习的知识! [前言]:在前面的内容里,我们已经学习了循环神经网络的基本结构和运算过程,这一小节里,我们将用TensorFlow实现简单的RNN,并且用来解决时序数据的预测问题,看一看RNN究竟能达到什么样的效果,具体又是如何实现的. 在这个演示项目里,我们使用随机生成的方式生成一个数据集(由0和1组成的二进制序列),然后人为的增加一些数据间的关系.最后我们把这个数据集放进RNN里,让RNN去…

此错误神奇之处是每次第一次运行不会报错,第二次.第三次第四次....就都报错了.关掉重启,又不报错了,运行完再运行一次立马报错!搞笑! 折磨了我半天,终于被我给解决了! 问题解决来源于这边博客:https://blog.csdn.net/m0_37870649/article/details/79428960 我的解决方法:在fit模型的代码前面加入一行代码:tf.reset_default_graph() 如下图: 我原本是猜想自定义TextCNN模型的代码中出了问题,但其实这个错误和dtyp…

go生成页面 返回给web-view {{define "DBHtmlCode"}} <!DOCTYPE html> <html lang="zh-cmn-Hans"> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8"> <meta name="viewport&qu…

转自:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/51645396 本片博文是参考文献[1]的阅读笔记,特此声明 TensorFlow,以下简称TF,是Google去年发布的机器学习平台,发布以后由于其速度快,扩展性好,推广速度还是蛮快的.江湖上流传着Google的大战略,Android占领了移动端,TF占领神经网络提供AI服务,未来的趋势恰好是语音图像以及AI的时代,而Google IO上发布的Gbot似乎正是这一交叉领域的初步尝试. TF的…

一文学会用 Tensorflow 搭建神经网络 本文转自:http://www.jianshu.com/p/e112012a4b2d 字数2259 阅读3168 评论8 喜欢11 cs224d-Day 6: 快速入门 Tensorflow 本文是学习这个视频课程系列的笔记,课程链接是 youtube 上的,讲的很好,浅显易懂,入门首选, 而且在github有代码,想看视频的也可以去他的优酷里的频道找. Tensorflow 官网 神经网络是一种数学模型,是存在于计算机的神经系统,由大量的神经元相…