TensorFlow Ops 1. Fun with TensorBoard In TensorFlow, you collectively call constants, variables, operators as ops. TensorFlow is not just a software library, but a suite of softwares that include TensorFlow, TensorBoard, and Tensor Serving. To make…

Debugging TensorFlow models Symbolic nature of TensorFlow makes it relatively more difficult to debug TensorFlow code compared to regular python code. Here we introduce a number of tools included with TensorFlow that make debugging much easier. Proba…

基本数值运算 除法和模运算符(/,//,%)现在匹配 Python(flooring)语义.这也适用于 [tf.div] 和 [tf.mod].要获取基于强制整数截断的行为,可以使用 [tf.truncatediv] 和 [tf.truncatemod]. 现在推荐使用 [tf.divide()] 作为除法函数.[tf.div()] 将保留,但它的语义不会回应 Python 3 或 [from future] 机制 [tf.mul,tf.sub ] 和 [tf.neg] 不再使用,改为 [tf.…

一下内容为笔者实际应用中遇到的问题,可能(必须)不全,后面会持续更新. (1) tf.nn.run_cell   改为   tf.contrib.rnn (2) tf.reduce_mean   改为   tf.reduce.sum (3) tf.nn.seq2seq.sequence_loss_by_example    改为 tf.contrib.legacy_seq2seq.sequence_loss_by_example (4) tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_…

在tensorflow中的卷积和池化层(一)和各种卷积类型Convolution这两篇博客中,主要讲解了卷积神经网络的核心层,同时也结合当下流行的Caffe和tf框架做了介绍,本篇博客将接着tensorflow中的卷积和池化层(一)的内容,继续介绍tf框架中卷积神经网络CNN的使用. 因此,接下来将介绍CNN的入门级教程cifar10\100项目.cifar10\100 数据集是由Alex Krizhevsky.Vinod Nair和Geoffrey Hinton收集的,这两个数据集都是从800…

Effective TensorFlow Table of Contents TensorFlow Basics Understanding static and dynamic shapes Scopes and when to use them Broadcasting the good and the ugly Feeding data to TensorFlow Take advantage of the overloaded operators Understanding order…

现在的深度学习框架一般都是基于 Python 来实现,构建.训练.保存和调用模型都可以很容易地在 Python 下完成.但有时候,我们在实际应用这些模型的时候可能需要在其他编程语言下进行,本文将通过直接调用 TensorFlow 的 C/C++ 接口来导入 TensorFlow 预训练好的模型. 1.环境配置 点此查看 C/C++ 接口的编译 2. 导入预定义的图和训练好的参数值 // set up your input paths const string pathToGraph = "/ho…

#CMakeLists.txt cmake_minimum_required (VERSION ) project (tf_example) set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -g -std=c++11 -W") #link_directories(./lib) include_directories( /home/u/tf1./tensorflow-GPU /home/u/tf1./tensorflow-GPU/bazel-genfile…

假设原函数为 f(x) = 5x^2 + 3,为了估计出这个函数,定义参数未知的函数g(x, w) = w0 x^2 + w1 x + w2,现要找出适合的w使g(x, w) ≍ f(x).将这个问题转化为求解参数w使得损失函数L(w) = ∑ (f(x) - g(x, w))^2最小,求解过程使用了随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent).求解问题的代码如下: import numpy as np import tensorflow as tf # Placeho…

#include <fstream> #include <utility> #include <Eigen/Core> #include <Eigen/Dense> #include <iostream> #include "tensorflow/cc/ops/const_op.h" #include "tensorflow/cc/ops/image_ops.h" #include "tensor…