『TensorFlow』第二弹_线性拟合&神经网络拟合_恰是故人归

Step1: 目标: 使用线性模拟器模拟指定的直线:y = 0.1*x + 0.3 代码: import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def show_data(x,y,w,b): ''' 绘图函数 :param x: 横坐标散点 :param y: 纵坐标散点 :param w: 权重 :param b: 偏移量 :return: 无 ''' plt.figure() plt.scatt…

『PyTorch』第二弹重置_Tensor对象

『PyTorch』第二弹_张量 Tensor基础操作简单的初始化 import torch as t Tensor基础操作 # 构建张量空间,不初始化 x = t.Tensor(5,3) x -2.4365e-20 -1.4335e-03 -2.4290e+25 -1.0283e-13 -2.8296e-07 -2.0769e+22 -1.3816e-33 -6.4672e-32 1.4497e-32 1.6020e-19 6.2625e+22 4.7428e+30 4.0095e-08 1.…

关于『HTML5』:第二弹

关于『HTML5』:第二弹建议缩放90%食用咕咕咕咕咕咕咕!!1 (蒟蒻大鸽子终于更新啦) 自开学以来,经过了「一脸蒙圈的半期考试」.「二脸蒙圈的体测」的双重洗礼,我终于有空肝 HTML5 辣!!1 快乐+10086 HTML5 冲鸭!!1(语无伦次!!1) (奇怪的知识又增加了呢~) HTML5系列向你空投知识,请注意接收废话over 又要为大家带来HTML5 了呢~ 注:编者用的是CSDN-Markdown编辑器(是的没换) 声明:由于 HTML5 只是在 HTML 的…

关于『Markdown』:第二弹

关于『Markdown』:第二弹建议缩放90%食用道家有云:一生二,二生三,三生万物为什么我的帖子不是这样各位打工人们! 自从我学了Markdown以来发现 Markdown 语法真的要比 HTML4.01 方便得多啊啊啊(除了写表格以外) 按头安利 (哪天给大家展示一下我用 HTML 写的稿和用Markdown 写的稿,区别真的很大) Markdown基础系列向你开炮,请注意接收正文正文,我是废话,我结束了,你可以开始了又要为大家带来 (正当时的) Markdown了呢~ …

关于『HTML』:第二弹

关于『HTML』:第二弹建议缩放90%食用第二弹! 它来了! 它来了! 我竟然没有拖更,对了,你们昨天用草稿纸了么开始正文之前提一个问题:大家知道"%%%"是什么意思吗?就这个↓↓↓ 求大家答疑解惑啊,拜托了感觉自己看不懂人话了废话少说,开始正文又要为大家带来(过时的)HTML了呢~ 正文开始如果第一次看建议搭配"关于『HTML』:第一弹"一起食用一. HTML 链接 (干货开始了) HTML 链接是通过标签 <a> 来定义的代…

『TensorFlow』第九弹_图像预处理_不爱红妆爱武装

部分代码单独测试: 这里实践了图像大小调整的代码,值得注意的是格式问题: 输入输出图像时一定要使用uint8编码, 但是数据处理过程中TF会自动把编码方式调整为float32,所以输入时没问题,输出时要手动转换回来!使用numpy.asarray(dtype)或者tf.image.convert_image_dtype(dtype)都行都行 1 import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt…

『PyTorch』第二弹_张量

参考:http://www.jianshu.com/p/5ae644748f21# 几个数学概念: 标量(Scalar)是只有大小,没有方向的量,如1,2,3等向量(Vector)是有大小和方向的量,其实就是一串数字,如(1,2) 矩阵(Matrix)是好几个向量拍成一排合并而成的一堆数字,如[1,2;3,4] 其实标量,向量,矩阵它们三个也是张量,标量是零维的张量,向量是一维的张量,矩阵是二维的张量,除此之外,张量不仅可以是三维的,还可以是四维的.五维的... 一点小注意: 1.由于torc…

『MXNet』第二弹_Gluon构建模型

上节用了Sequential类来构造模型.这里我们另外一种基于Block类的模型构造方法,它让构造模型更加灵活,也将让你能更好的理解Sequential的运行机制. 回顾: 序列模型生成层填充初始化模型参数 net = gluon.nn.Sequential() with net.name_scope(): net.add(gluon.nn.Dense(1)) net.collect_params().initialize(mx.init.Normal(sigma=1)) # 模型参数初始化…

『TensorFlow』DCGAN生成动漫人物头像_下

『TensorFlow』以GAN为例的神经网络类范式『cs231n』通过代码理解gan网络&tensorflow共享变量机制_上『TensorFlow』通过代码理解gan网络_中一.计算图效果以及实际代码实现计算图效果实际模型实现相关介绍移步我的github项目. 二.生成器与判别器设计生成器相关参量, 噪声向量z维度:100 标签向量y维度:10(如果有的话) 生成器features控制参量gf标量值:64 生成器features控制参量gfc标量值:1024 无标签训练, 1…

关于『Markdown』:第一弹

关于『Markdown』:第一弹建议缩放90%食用声明: 在我之前已有数位大佬发布 "Markdown" 的语法知识点, 在此, 仅整理归类以及补缺, 方便阅读. 感谢 C2024XSC212 童鞋,感谢这位大佬对本文提出的建议,让大家都能使用到更严谨的文章(再次感谢大佬) 话说回来,终于煲完了"HTML基础系列" (那有没有进阶系列呢?) 进阶系列的话大概率不会有了, 毕竟HTML4.01已经淡出了大众视野啊, 当然假如我学会了HTML5难一点的部分, 进阶…

『TensorFlow』命令行参数解析

argparse很强大,但是我们未必需要使用这么繁杂的东西,TensorFlow自己封装了一个简化版本的解析方式,实际上是对argparse的封装脚本化调用tensorflow的标准范式: import pprint import tensorflow as tf flags = tf.app.flags # 脚本参数名,值,描述 # 脚本参数有四种取值:整数,浮点数,字符串,布尔类型,也是相比argv模块高级 flags.DEFINE_integer("epoch", 25, &q…

关于『HTML』:第一弹

关于『HTML』:第一弹建议缩放90%食用根据C2024XSC212童鞋的提问, 我准备写一稿关于『HTML』基础的帖 But! 当我看到了C2024XSC130的 "关于『HTML5』『CSS3』"后猛然发现我的代码居然不! 符! 合! 标! 准! 了! 呜呜呜 (暴风哭泣) 我的风格突然就又双叒叕过时了要是不能用,我岂不是误人子弟,残害祖国花朵 ... ... But! 经过我的亲自验证(拿OJ做实验) 发现旧版HTML的代码格式还是可以用哒~[但你还是过时了(…

『TensorFlow』第七弹_保存&载入会话_霸王回马

首更: 由于TensorFlow的奇怪形式,所以载入保存的是sess,把会话中当前激活的变量保存下来,所以必须保证(其他网络也要求这个)保存网络和载入网络的结构一致,且变量名称必须一致,这是caffe...好吧,caffe也没有这种python风格的设定... 废话少说,导入包: import numpy as np import tensorflow as tf 保存会话: W = tf.Variable([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=tf.float32) b = tf.V…

『TensorFlow』分布式训练_其三_多机分布式

本节中的代码大量使用『TensorFlow』分布式训练_其一_逻辑梳理中介绍的概念,是成熟的多机分布式训练样例一.基本概念 Cluster.Job.task概念:三者可以简单的看成是层次关系,task可以看成每台机器上的一个进程,多个task组成job:job又有:ps.worker两种,分别用于参数服务.计算服务,组成cluster. 同步更新各个用于并行计算的电脑,计算完各自的batch 后,求取梯度值,把梯度值统一送到ps服务机器中,由ps服务机器求取梯度平均值,更新ps服务器上的参数…

『TensorFlow』SSD源码学习_其五：TFR数据读取&数据预处理

Fork版本项目地址:SSD 一.TFR数据读取创建slim.dataset.Dataset对象在train_ssd_network.py获取数据操作如下,首先需要slim.dataset.Dataset对象 # Select the dataset. # 'imagenet', 'train', tfr文件存储位置 # TFR文件命名格式:'voc_2012_%s_*.tfrecord',%s使用train或者test dataset = dataset_factory.get_datas…

『TensorFlow』SSD源码学习_其一：论文及开源项目文档介绍

一.论文介绍读论文系列:Object Detection ECCV2016 SSD 一句话概括:SSD就是关于类别的多尺度RPN网络基本思路: 基础网络后接多层feature map 多层feature map分别对应不同尺度的固定anchor 回归所有anchor对应的class和bounding box 网络结构简介输入:300x300 经过VGG-16(只到conv4_3这一层) 经过几层卷积,得到多层尺寸逐渐减小的feature map 每层feature map分别做3x3卷积,…

关于『进击的Markdown』:第二弹

关于『进击的Markdown』:第二弹建议缩放90%食用众里寻他千百度,蓦然回首,Markdown却在灯火灿烂处 MarkdownYYDS! 各位早上好! 我果然鸽稿了 Markdown 语法真香(继续安利) ( 进击吧!Markdown!) Markdown进阶系列向你开炮,请注意接收废话,终究还是结束了又叒要为大家带来 (正当时的) Markdown了呢~ 正文,总是要开始的(格局要大) 注:编者用的CSDN-markdown编辑器是其衍生版本,扩展了Markdown的功…

『TensorFlow』读书笔记_降噪自编码器

『TensorFlow』降噪自编码器设计之前学习过的代码,又敲了一遍,新的收获也还是有的,因为这次注释写的比较详尽,所以再次记录一下,具体的相关知识查阅之前写的文章即可(见上面链接). # Author : Hellcat # Time : 2017/12/6 import numpy as np import sklearn.preprocessing as prep import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mn…

『TensorFlow』模型保存和载入方法汇总

『TensorFlow』第七弹_保存&载入会话_霸王回马一.TensorFlow常规模型加载方法保存模型 tf.train.Saver()类,.save(sess, ckpt文件目录)方法参数名称功能说明默认值 var_list Saver中存储变量集合全局变量集合 reshape 加载时是否恢复变量形状 True sharded 是否将变量轮循放在所有设备上 True max_to_keep 保留最近检查点个数 5 restore_sequentially 是否按顺序恢复变量,模型…

『TensorFlow』专题汇总

TensorFlow:官方文档 TensorFlow:项目地址本篇列出文章对于全零新手不太合适,可以尝试TensorFlow入门系列博客,搭配其他资料进行学习. Keras使用tf.Session训练方法教程一.API介绍基础操作列表『TensorFlow』0.x_&_1.x版本框架改动汇总『TensorFlow』函数查询列表_数值计算『TensorFlow』函数查询列表_张量属性调整『TensorFlow』简单的数学计算『TensorFlow』变量初始化常用基础操作『Ten…

『TensorFlow』流程控制

『PyTorch』第六弹_最小二乘法对比PyTorch和TensorFlow TensorFlow 控制流程操作 TensorFlow 提供了几个操作和类,您可以使用它们来控制操作的执行并向图中添加条件依赖关系. tf.identity 『TensorFlow』流程控制之tf.identity tf.tuple tf.group 创建一个操作,该操作可以对 TensorFlow 的多个操作进行分组,输入需要进行分组的零个或多个张量. tf.no_op tf.count_up_to tf.cond…

『TensorFlow』TFR数据预处理探究以及框架搭建

一.TFRecord文件书写效率对比(单线程和多线程对比) 1.准备工作 # Author : Hellcat # Time : 18-1-15 ''' import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1" ''' import os import glob import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt np.set_…

『TensorFlow』梯度优化相关

tf.trainable_variables可以得到整个模型中所有trainable=True的Variable,也是自由处理梯度的基础基础梯度操作方法: tf.gradients 用来计算导数.该函数的定义如下所示 def gradients(ys, xs, grad_ys=None, name="gradients", colocate_gradients_with_ops=False, gate_gradients=False, aggregation_method=None)…

『TensorFlow』滑动平均

滑动平均会为目标变量维护一个影子变量,影子变量不影响原变量的更新维护,但是在测试或者实际预测过程中(非训练时),使用影子变量代替原变量. 1.滑动平均求解对象初始化 ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(decay,num_updates) 参数decay `shadow_variable = decay * shadow_variable + (1 - decay) * variable` 参数num_updates `min(decay, (1 +…

关于『HTML5』第一弹

关于『HTML5』:第一弹建议缩放90%食用祝各位国庆节快乐!!1 经过了「过时的 HTML」.「正当时的 Markdown」的双重洗礼后,我下定决心,好好学习HTML5 这回不过时了吧(其实和原来没什么区别) HTML5 冲鸭!!1(开启百度百科模式) (奇怪的知识又增加了呢~) HTML5系列向你空投知识,请注意接收好久没废话了要为大家带来(期待已久) HTML5 了呢~ 注:编者用的是CSDN-Markdown编辑器(需要推荐的同学往后走) 声明:由于 HTML5 只是…

『TensorFlow』第十弹_队列&多线程_道路多坎坷

一.基本队列: 队列有两个基本操作,对应在tf中就是enqueue&dequeue tf.FIFOQueue(2,'int32') import tensorflow as tf '''FIFO队列操作''' # 创建队列 # 队列有两个int32的元素 q = tf.FIFOQueue(2,'int32') # 初始化队列 init= q.enqueue_many(([0,10],)) # 出队 x = q.dequeue() y = x + 1 # 入队 q_inc = q.enqueue(…