目录 第二课第三周:TensorFlow Introduction Introduction to TensorFlow 1 - Packages 1.1 - Checking TensorFlow Version 2 - Basic Optimization with GradientTape 2.1 - Linear Function Exercise 1 - linear_function 2.2 - Computing the Sigmoid Exercise 2 - sigmoid 2…

  TensorFlow Saver 保存最佳模型 tf.train.Saver Save Best Model Checkmate is designed to be a simple drop-in solution for a very common Tensorflow use-case: keeping track of the best model checkpoints during training. The BestCheckpointSaver is a wrapper ar…

TensorFlow高层次机器学习API (tf.contrib.learn) 1.tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv_with_header 加载csv格式数据 2.tf.contrib.learn.DNNClassifier 建立DNN模型(classifier) 3.classifer.fit 训练模型 4.classifier.evaluate 评价模型 5.classifier.predict 预测新样本 完整代码: 1 from __fut…

自定义tf.keras.Model需要注意的点 model.save() subclass Model 是不能直接save的,save成.h5,但是能够save_weights,或者save_format="tf" NotImplementedError: Saving the model to HDF5 format requires the model to be a Functional model or a Sequential model. It does not work…

Tensorflow中的图(tf.Graph)和会话(tf.Session) Tensorflow编程系统 Tensorflow工具或者说深度学习本身就是一个连贯紧密的系统.一般的系统是一个自治独立的.能实现复杂功能的整体.系统的主要任务是对输入进行处理,以得到想要的输出结果.我们之前见过的很多系统都是线性的,就像汽车生产工厂的流水线一样,输入->系统处理->输出.系统内部由很多单一的基本部件构成,这些单一部件具有特定的功能,且需要稳定的特性:系统设计者通过特殊的连接方式,让这些简单部件进行连…

在使用TensorFlow的AutoGraph的时候出现了一些问题,特此记录 AutoGraph did not convert this function. Try decorating it directly with @tf.function() WARNING: export AUTOGRAPH_VERBOSITY=10 是因为AutoGraph需要gast,而gast升级到了最新的0.3.2,所以解决方法也比较简单,把gast降下去 pip install gast==0.2.2…

Datasets and Estimators are two key TensorFlow features you should use: Datasets: The best practice way of creating input pipelines (that is, reading data into your program). Estimators: A high-level way to create TensorFlow models. Estimators includ…

一般这样用tf.get_variable(): v = tf.get_variable(name, shape, dtype, initializer) 下面内容来源于 http://blog.csdn.net/u012436149/article/details/53696970 当我们需要共享变量的时候,需要使用tf.get_variable() 使用tf.Variable时,如果检测到命名冲突,系统会自己处理.使用tf.get_variable()时,系统不会处理冲突,而会报错,例子: i…

一个详细介绍 下面程序要做的是,5次循环,每次循环给x加1,赋值给y,然后打印出来, x = tf.Variable(0.0) #返回一个op,表示给变量x加1的操作 x_plus_1 = tf.assign_add(x, 1) #control_dependencies的意义是,在执行with包含的内容(在这里就是 y = x)前 #先执行control_dependencies中的内容(在这里就是 x_plus_1) with tf.control_dependencies([x_plus_…

A quick glance through tensorflow/python/layers/core.py and tensorflow/python/ops/nn_ops.pyreveals that tf.layers.dropout is a wrapper for tf.nn.dropout. You want to use the dropout() function in tensorflow.contrib.layers, not the one in tensorflow.n…