【转】如何在TensorFlow中高效使用数据集

本文主要记录tensorflow一个比较好用的API:Dataset,feed-dict 是向 TensorFlow 传递信息最慢的方式,应该尽量避免使用.向模型提供数据的正确方式是使用输入管道,这样才能保证 GPU 在工作时永远无需等待新的数据. 文章链接:https://www.jiqizhixin.com/articles/03137 这也是最近在研究Kyubyong的新版Transformer代码,得到的一些启发.文章写了一些比较经典的Dataset用法,当然也可以参考Kyubyong的…

tensorflow中使用mnist数据集训练全连接神经网络-学习笔记

tensorflow中使用mnist数据集训练全连接神经网络 ——学习曹健老师“人工智能实践:tensorflow笔记”的学习笔记, 感谢曹老师前期准备:mnist数据集下载,并存入data目录: 文件列表:四个文件,分别为训练和测试集数据 Four files are available on 官网 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ : train-images-idx3-ubyte.gz: training set images (9912422 by…

七、如何在Java中高效检查一个数组是否含有一个值

如何检查一个数组(非排序的)是否包含特定的值.这是个非常有用或经常被在Java中使用.这是个在Stack Overflow中高得票的问题.在已经高得票的答案中,有许多不同的处理方法,但是时间的复杂度非常不同.在下面,我将会展示每种方法的时间花费. 一.四种不同的方法去检查一个数组包含特定的值 1) 用List public static boolean useList(String[] arr, String targetValue) { return Arrays.asList(arr).co…

如何在 VSCODE 中高效使用 R 语言

VSCODE 配置 R 一.功能特性展示之前一直在用 Rstudio 来编写 R,也尝试用过 Pycharm 配置 R 环境. 但是由于现在需求要同时满足 Python,R 和网站要同时开发,为了避免来回切换不同的IDE,重复配置,还有路径一堆麻烦事. 今天我们先介绍在 VSCODE 中配置 R 环境,看看它有什么特性足以让我们更改自己习惯. 1.绘图2.查看及搜索数据 3.多行输出4.鼠标悬停,显示函数文档 5.鼠标悬停,显示变量信息6.格式化代码二.材料 vscode R vscode…

第二十二节，TensorFlow中的图片分类模型库slim的使用、数据集处理

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…

Kubernetes入门(四)——如何在Kubernetes中部署一个可对外服务的Tensorflow机器学习模型

机器学习模型常用Docker部署,而如何对Docker部署的模型进行管理呢?工业界的解决方案是使用Kubernetes来管理.编排容器.Kubernetes的理论知识不是本文讨论的重点,这里不再赘述,有关Kubernetes的优点读者可自行Google.笔者整理的Kubernetes入门系列重点是如何实操,前三节介绍了Kubernets的安装.Dashboard的安装,以及如何在Kubernetes中部署一个无状态的应用,本节将讨论如何在Kubernetes中部署一个可对外服务的Tensorfl…

Tensorflow中的run()函数

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…

Tensorflow中使用tfrecord方式读取数据-深度学习-周振洋

本博客默认读者对神经网络与Tensorflow有一定了解,对其中的一些术语不再做具体解释.并且本博客主要以图片数据为例进行介绍,如有错误,敬请斧正. 使用Tensorflow训练神经网络时,我们可以用多种方式来读取自己的数据.如果数据集比较小,而且内存足够大,可以选择直接将所有数据读进内存,然后每次取一个batch的数据出来.如果数据较多,可以每次直接从硬盘中进行读取,不过这种方式的读取效率就比较低了.此篇博客就主要讲一下Tensorflow官方推荐的一种较为高效的数据读取方式——tfrecor…

如何在Python中从零开始实现随机森林

欢迎大家前往云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 决策树可能会受到高度变异的影响,使得结果对所使用的特定测试数据而言变得脆弱. 根据您的测试数据样本构建多个模型(称为套袋)可以减少这种差异,但是树本身是高度相关的. 随机森林是套袋(方法)的延伸,除了基于多个测试数据样本构建树木之外,它还限制了可用于构建树木的特征,使得树木间具有差异.这反过来可以提升算法的表现. 在本教程中,您将了解如何在Python中从头开始实现随机森林算法. 完成本教程后,您将知道: 套袋决策树和随机森林算法的区别.…

如何在MySQL中查询每个分组的前几名【转】

问题在工作中常会遇到将数据分组排序的问题,如在考试成绩中,找出每个班级的前五名等. 在orcale等数据库中可以使用partition语句来解决,但在mysql中就比较麻烦了.这次翻译的文章就是专门解决这个问题的原文地址: How to select the first/least/max row per group in SQL 翻译在使用SQL的过程中,我们经常遇到这样一类问题:如何找出每个程序最近的日志条目?如何找出每个用户的最高分?在每个分类中最受欢迎的商品是什么?通常这类"找出每…

TensorFlow中的Placement启发式算法模块——Placer

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…

第二十二节，TensorFlow中RNN实现一些其它知识补充

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…

第十八节，TensorFlow中使用批量归一化(BN)

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…

Tensorflow 中的优化器解析

Tensorflow:1.6.0 优化器(reference:https://blog.csdn.net/weixin_40170902/article/details/80092628) I: tf.train.GradientDescentOptimizer Tensorflow中实现梯度下降算法的优化器. 梯度下降:(1)标准梯度下降GD(2)批量梯度下降BGD(3)随机梯度下降SGD (1)标准梯度下降:学习训练的模型参数为W,代价函数为J(W),则代价函数关于模型参数的偏导数即相关…

tensorflow中batch normalization的用法

网上找了下tensorflow中使用batch normalization的博客,发现写的都不是很好,在此总结下: 1.原理公式如下: y=γ(x-μ)/σ+β 其中x是输入,y是输出,μ是均值,σ是方差,γ和β是缩放(scale).偏移(offset)系数. 一般来讲,这些参数都是基于channel来做的,比如输入x是一个16*32*32*128(NWHC格式)的feature map,那么上述参数都是128维的向量.其中γ和β是可有可无的,有的话,就是一个可以学习的参数(参与前向后向),没…

TensorFlow中数据读取之tfrecords

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中 tf.train.slice_input_producer 和 tf.train.batch 函数（转）

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中slim模块api介绍

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…

tensorflow中 tf.train.slice_input_producer 和 tf.train.batch 函数

如何在Word中排出漂亮的代码

引言学数学和计算机,当然还是用LaTeX排版技术文章更方便.但有时候还是迫不得已需要用Word写作,另外Word其实也有Word的好处,比如细节上的修改要比LaTeX方便. 从Matlab高亮代码复制到Word,中文会乱码开始,我就很想研究下如何在Word中展示漂亮的代码.今年寒假利用Vim,有些突破,10月3日的时候又有了比较大的进展,自己设计了一款Vim的代码高亮配色方案,然后利用Vim的:TOhtml命令生成html文件,再用浏览器打开html文件,复制里面的代码到Word,就能保留原始…

Tensorflow中使用CNN实现Mnist手写体识别

本文参考Yann LeCun的LeNet5经典架构,稍加ps得到下面适用于本手写识别的cnn结构,构造一个两层卷积神经网络,神经网络的结构如下图所示: 输入-卷积-pooling-卷积-pooling-全连接层-Dropout-Softmax输出第一层卷积利用5*5的patch,32个卷积核,可以计算出32个特征.然后进行maxpooling.第二层卷积利用5*5的patch,64个卷积核,可以计算出64个特征.然后进行max pooling.卷积核的个数是我们自己设定,可以增加卷积核数目提高…

如何在C#中调试LINQ查询

原文:How to Debug LINQ queries in C# 作者:Michael Shpilt 译文:如何在C#中调试LINQ查询译者:Lamond Lu 在C#中我最喜欢的特性就是LINQ.使用LINQ, 我们可以获得一种易于编写和理解的简洁语法,而不是单调的foreach循环,它可以让你的代码更加美观. 但是LINQ也有不好的地方,就是调试起来非常难.我们无法知道查询中到底发生了什么.我们可以看到输入值和输出值,但是仅此而已.当代码出现问题的时候,我们只能盯着代码看吗?答案是否定…

为何在查询中索引未被使用 (Doc ID 1549181.1)

To Bottom * 为何在查询中索引未被使用 (Doc ID 1549181.1) To Bottom 文档内容用途排错步骤高速检查表上是否存在索引? 索引是否应该被使用? 索引本身的问题 _afrLoop=162478798467990&id=1549181.1&_afrWindowMode=0&_adf.ctrl-state=12uti5b12m_153#aref_section25">索引列或者索引的前置列是否在单表…

(转)深入解析TensorFlow中滑动平均模型与代码实现

本文链接:https://blog.csdn.net/m0_38106113/article/details/81542863 指数加权平均算法的原理 TensorFlow中的滑动平均模型使用的是滑动平均(Moving Average)算法,又称为指数加权移动平均算法(exponenentially weighted average),这也是ExponentialMovingAverage()函数的名称由来. 先来看一个简单的例子,这个例子来自吴恩达老师的DeepLearning课程,个人强烈推…

【转载】 tensorflow中 tf.train.slice_input_producer 和 tf.train.batch 函数

原文地址: https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79776876 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 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…