使用TensorFlow训练模型的基本流程【转】

原文地址(https://github.com/wmpscc/TensorflowBaseDemo ) 本篇文章将介绍使用tensorflow的训练模型的基本流程,包括制作读取TFRecord,训练和保存模型,读取模型. 语言:Python3 库:tensorflow.cv2.numpy.matplotlib 数据集:Chars74K dataset 的数字部分网络:CNN 所有代码已经上传至github:https://github.com/wmpscc/TensorflowBaseDemo…

使用TensorFlow训练模型的基本流程

本文已在公众号机器视觉与算法建模发布,转载请联系我. 使用TensorFlow的基本流程本篇文章将介绍使用tensorflow的训练模型的基本流程,包括制作读取TFRecord,训练和保存模型,读取模型. 准备语言:Python3 库:tensorflow.cv2.numpy.matplotlib 数据集:Chars74K dataset 的数字部分网络:CNN 所有代码已经上传至github:https://github.com/wmpscc/TensorflowBaseDemo TFR…

tensorflow之神经网络实现流程总结

tensorflow之神经网络实现流程总结 1.数据预处理preprocess 2.前向传播的神经网络搭建(包括activation_function和层数) 3.指数下降的learning_rate 4.参数的指数滑动平均EMA 5.防止过拟合的正则化regularization 6.loss损失函数构造(loss_ + regularization) 7.后向传播和梯度下降(learning_rate + loss) 8.评价函数的构造(accuracy + EMA) 9.run 模型(用v…

深度学习入门篇--手把手教你用 TensorFlow 训练模型

欢迎大家前往腾讯云技术社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:付越导语 Tensorflow在更新1.0版本之后多了很多新功能,其中放出了很多用tf框架写的深度网络结构(https://github.com/tensorflow/models ),大大降低了开发难度,利用现成的网络结构,无论fine-tuning还是重新训练方便了不少.最近笔者终于跑通TensorFlow Object Detection API的ssd_mobilenet_v1模型,这里记录下如何完整跑通数据准备到模型…

如何用Tensorflow训练模型成pb文件和和如何加载已经训练好的模型文件

这篇薄荷主要是讲了如何用tensorflow去训练好一个模型,然后生成相应的pb文件.最后会将如何重新加载这个pb文件. 首先先放出PO主的github: https://github.com/ppplinday/tensorflow-vgg16-train-and-test 其中的pitcute文件是狗和猫的图片分别15张一共30(别吐槽,只是为了练手学习的233333), train那个就是训练的文件,test这个就是测试的文件. 接着PO主会慢慢讲解相应的步骤. !!!ps:由于PO主也是…

TensorFlow——训练模型的保存和载入的方法介绍

我们在训练好模型的时候,通常是要将模型进行保存的,以便于下次能够直接的将训练好的模型进行载入. 1.保存模型首先需要建立一个saver,然后在session中通过saver的save即可将模型保存起来,具体的代码流程如下 # 前面的是定义好的模型结构 # 前面的代码是模型的定义代码 saver = tf.train.Saver() # 生成saver with tf.Session() as sess: sess.run(init) # 模型的初始化 # # 模型的训练代码,当模型训练完毕后,…

Window7安装tensorflow整套环境详细流程

安装tensorflow方式有好多种,为了方便编译环境以及包管理,这里采用Anaconda平台安装tensorflow. tensorflow官网:http://www.tensorflow.org/ tensorflow中文社区:http://www.tensorfly.cn/ 1.官网下载合适的tensorflow Anaconda下载地址:https://www.anaconda.com/download/ 2.安装Anaconda 安装时请勾选[Register Anaconda as…

tensorflow搭建神经网络基本流程

定义添加神经层的函数 1.训练的数据2.定义节点准备接收数据3.定义神经层:隐藏层和预测层4.定义 loss 表达式5.选择 optimizer 使 loss 达到最小然后对所有变量进行初始化,通过 sess.run optimizer,迭代 1000 次进行学习: import tensorflow as tf import numpy as np # 添加层 def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None)…

基于tensorflow训练模型的显存不足解决办法

import tensorflow as tfimport osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0' #指定第一块GPU可用config = tf.ConfigProto()config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.5 # 程序最多只能占用指定gpu50%的显存config.gpu_options.allow_growth = True #程序按需申请内存sess = tf.…

Tensorflow[架构流程]

1. tensorflow工作流程如官网所示: 根据整体架构或者代码功能可以分为: 图1.1 tensorflow架构如图所示,一层C的api接口将底层的核运行时部分与顶层的多语言接口分离开. 而根据整个的工作流程,又可以分为: 图1.2 不同系统组件之间的交互而图1.2也是tensorflow整个工作的流程,其中主要分为四个部分: 1.1. 客户端client 将整个计算过程转义成一个数据流graph 通过session,将graph传递给master执行 ps:假设我们使用的是pyth…

AI繁荣下的隐忧——Google Tensorflow安全风险剖析

本文由云+社区发表作者:[ Tencent Blade Team ] Cradmin 我们身处一个巨变的时代,各种新技术层出不穷,人工智能作为一个诞生于上世纪50年代的概念,近两年出现井喷式发展,得到各行各业的追捧,这背后来自于各种力量的推动,诸如深度学习算法的突破.硬件计算能力的提升.不断增长的大数据分析需求等.从2017年的迅猛发展,到2018年的持续火爆,国内外各个巨头公司如腾讯.阿里.百度.Google.微软.Facebook等均开始在人工智能领域投下重兵,毫无疑问,这一技术未来将会深…

TensorFlow机器学习实战指南之第一章

TensorFlow基础一.TensorFlow算法的一般流程 1.导入/生成样本数据集 2.转换和归一化数据:一般来讲,输入样本数据集并不符合TensorFlow期望的形状,所以需要转换数据格式以满足TensorFlow. 当数据集的维度或者类型不符合所用机器学习算法的要求时,需要在使用前进行数据转换.大部分机器学习算法期待的输入样本数据是归一化的数据. TensorFlow具有内建函数来归一化数据,如下: data = tf.nn.batch_norm_with_global_normal…

TensorFlow简要教程及线性回归算法示例

TensorFlow是谷歌推出的深度学习平台,目前在各大深度学习平台中使用的最广泛. 一.安装命令 pip3 install -U tensorflow --default-timeout=1800 -i https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple 上面是不支持GPU的版本,支持GPU版本的安装命令如下 pip3 install -U tensorflow-gpu --default-timeout=1800 -i https://mirrors.us…

（数据科学学习手札35）tensorflow初体验

一.简介 TensorFlow时谷歌于2015年11月宣布在Github上开源的第二代分布式机器学习系统,目前仍处于快速开发迭代中,有大量的新功能新特性在陆续研发中: TensorFlow既是一个实现机器学习算法的接口,同时也是执行机器学习算法的框架.它的前端支持Python.C++.Go.Java等多种开发语言,后端使用C++.CUDA等编写,其实现的算法可以在很多不同的系统上进行移植,虽然TensorFlow主要用来执行的是深度学习算法,但其也可以用来实现很多其他算法,诸如线性回归.逻辑回归…

1、TensorFlow如何工作？

TensorFlow特殊的张量计算引擎使得TensorFlow能够很好的满足机器学习的计算需要,从2015年开始发起本书基于TensorFlow0.12+和python3.0+ 环境安装要求 pip install -r requirements.txt TensorFlow计算的一般流程生成或者导入数据generate or import data 所有的机器学习算法都需要数据,在这里我们可以自己生成数据或者使用外部数据,有的时候可以更好地依赖于生成的数据,因为我们想知道期望的结果,有的时…

tensorflow ckpt文件转caffemodel时遇到的坑

p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 12.0px ".PingFang SC"; color: #454545 } p.p2 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 12.0px "Helvetica Neue"; color: #454545; min-height: 14.0px } p.p3 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; f…

TensorFlow实验环境搭建

初衷: 由于系统.平台的原因,网上有各种版本的tensorflow安装教程,基于linux的.mac的.windows的,各有不同,tensorflow的官网也给出了具体的安装命令.但实际上,即使tensorflow安装成功,还是会遇到需要安装其他辅助工具的情况,同时,换一台机器又要面临整个环境重新安装的问题.由于docker制作一次镜像,可以拷贝重复使用的原因,在这里探讨一下在docker上制作一套完整tensorflow实验环境的流程. 搭建过程: (1) docker安装: 既然是基于do…

tensorflow模型ckpt转pb以及其遇到的问题

使用tensorflow训练模型,ckpt作为tensorflow训练生成的模型,可以在tensorflow内部使用.但是如果想要永久保存,最好将其导出成pb的形式. tensorflow已经准备好ckpt转pb的脚本,直接使用tensorflow脚本就可以很方便地将文件类型转换掉. 在github下载tensorflow代码,https://github.com/tensorflow/models/tree/master,其中research/object_detection文件夹里,提供了名…

TensorFlow入门（一）

目录 TensorFlow简介 TensorFlow基本概念 Using TensorFlow Optimization & Linear Regression & Logistic Regression 1. TensorFlow简介 TensorFlow由Google的Brain Team创立,于2015年11月9日开源. TensorFlow中文社区网站:http://www.tensorfly.cn . TensorFlow, 其含义为 Tensor + Flow, 具…

ML.NET 示例：深度学习之集成TensorFlow

写在前面准备近期将微软的machinelearning-samples翻译成中文,水平有限,如有错漏,请大家多多指正. 如果有朋友对此感兴趣,可以加入我:https://github.com/feiyun0112/machinelearning-samples.zh-cn 图像分类 - 评分示例问题图像分类是许多业务场景中的常见情况. 对于这些情况,您可以使用预先训练的模型或训练自己的模型来对特定于自定义域的图像进行分类. 数据集有两个数据源:tsv文件和图像文件.tsv 文件包含2列…

tensorflow开发基本步骤

Tensorflow开发的基本步骤: 定义Tensorflow输入节点通过占位符定义: X = tf.placeholder("float") 2.通过字典类型定义: inputdict = { 'x': tf.placeholder("float"), 'y': tf.placeholder("float") } 3. 直接定义输入节点: train_x = np.float32(np.linspace(-1,1,100)) 定义“学习参数”…

【转载】史上最全：TensorFlow 好玩的技术、应用和你不知道的黑科技

[导读]TensorFlow 在 2015 年年底一出现就受到了极大的关注,经过一年多的发展,已经成为了在机器学习.深度学习项目中最受欢迎的框架之一.自发布以来,TensorFlow 不断在完善并增加新功能,直到在这次大会上发布了稳定版本的 TensorFlow V1.0.这次是谷歌第一次举办的TensorFlow开发者和爱好者大会,我们从主题演讲.有趣应用.技术生态.移动端和嵌入式应用多方面总结这次大会上的Submit,希望能对TensorFlow开发者有所帮助. TensorFlow:面向大…

[译]与TensorFlow的第一次接触（三）之聚类

转自 [译]与TensorFlow的第一次接触(三)之聚类 2016.08.09 16:58* 字数 4316 阅读 7916评论 5喜欢 18 前一章节中介绍的线性回归是一种监督学习算法,我们使用数据与输出值(标签)来建立模型拟合它们.但是我们并不总是有已经打标签的数据,却仍然想去分析它们.这种情况下,我们可以使用无监督的算法如聚类.因为聚类算法是一种很好的方法来对数据进行初步分析,所以它被广泛使用. 本章中,会讲解K-means聚类算法.该算法广泛用来自动将数据分类到相关子集合中,每个子集合…

Ubuntu18.04安装Tensorflow+cuda+cuDNN

本文写的比较简单,期间遇到的一些小麻烦,自己不认为成为阻碍,所以没有详细写. 如有疑问可以联系QQ:2922530320 Pycharm Pycharm使用Anaconda Pycharm 在新建项目的时候可以指定Conda环境,前提是已经安装了Conda. 如果创建项目的时候没有指定conda环境: Setting => Project => Project Interpreter 里面修改 Project Interpreter , 点击齿轮标志再点击Add Local为你某个环境的pyt…

深度学习框架之TensorFlow的概念及安装（ubuntu下基于pip的安装，IDE为Pycharm）

2015年11月9日,Google发布人工智能系统TensorFlow并宣布开源. 1.TensorFlow的概念 TensorFlow 是使用数据流图进行数值计算的开源软件库.也就是说,TensorFlow 使用图(graph)来表示计算任务.图中的节点表示数学运算,边表示运算之间用来交流的多维数组(也就是tensor,张量).TensorFlow 灵活的架构使得你可以将计算过程部署到一个或多个CPU或GPU上. TensorFlow 最初是由 Google Brain Team 的研究人员和…