如果抛开Keras,TensorLayer,tfLearn,tensroflow 能否写出简介的代码? 可以!slim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” 一.简介 slim被放在tensorflow.contrib这个库下面,导入的方法如下: import tensorflow.contrib.slim as slim 众所周知 tensorflow.contrib这个库,tensorflow官方对它的描述是:此目录中的任何代码未经官方支持,可能会随时更改或删除.每个…

转载  https://blog.csdn.net/duanlianvip/article/details/98626111 tf.reset_default_graph函数用于清除默认图形堆栈并重置全局默认图形. 1.无tf.reset_default_graph import tensorflow as tf # 执行完 with 里边的语句之后,这个 conv1/ 和 conv2/ 空间还是在内存中的.这时候如果再次执行此代码,就会再生成其他命名空间 with tf.name_scope(…

在分析训练代码的时候,遇到了,tf.contrib.crf.crf_log_likelihood,这个函数,于是想简单理解下: 函数的目的:使用crf 来计算损失,里面用到的优化方法是:最大似然估计 使用方法: tf.contrib.crf.crf_log_likelihood(inputs, tag_indices, sequence_lengths, transition_params=None) See the guide: CRF (contrib) Computes the log-l…

TensorFlow学习笔记2-性能分析工具 性能分析工具 在spyder中运行以下代码: import tensorflow as tf from tensorflow.python.client import timeline #构造计算图 x = tf.random_normal([1000, 1000]) y = tf.random_normal([1000, 1000]) res = tf.matmul(x, y) #运行计算图, 同时进行跟踪 with tf.Session() as…

前言: NLP工具有人推荐使用spacy,有人推荐使用tensorflow. tensorflow:中文译作:张量(超过3维的叫张量)详细资料参考:http://www.tensorfly.cn/ Jiagu:甲骨,语言处理工具,源码参考:https://github.com/ownthink/Jiagu jiagu的中文分词是基于 深度学习的方法的.看来甲骨的分词还是比较先进的.分词一般有3种,字典的,统计学的,深度学习的. 另:需要一点python知识,自行复习. 1. 环境准备  经过各种…

tf.nn.embedding_lookup TensorFlow embedding_lookup 函数最简单实例 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np params=np.random.normal(loc=0.0,scale=1.0,size=[10,10]) ids=[1,2,3] with tf.Session() as sess: print(s…

在计算loss的时候,最常见的一句话就是 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits ,那么它到底是怎么做的呢? 首先明确一点,loss是代价值,也就是我们要最小化的值 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None) 除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共两个参数: 第一个参数logits:就是神经网络最后一层的输出,如果有batch的话,它的大小就是[b…

max pooling是CNN当中的最大值池化操作,其实用法和卷积很类似 有些地方可以从卷积去参考[TensorFlow]tf.nn.conv2d是怎样实现卷积的? tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None) 参数是四个,和卷积很类似: 第一个参数value:需要池化的输入,一般池化层接在卷积层后面,所以输入通常是feature map,依然是[batch, height, width, channels]这样的shape…

一. Dropout原理简述: tf.nn.dropout是TensorFlow里面为了防止或减轻过拟合而使用的函数,它一般用在全连接层. Dropout就是在不同的训练过程中随机扔掉一部分神经元.也就是让某个神经元的激活值以一定的概率p,让其停止工作,这次训练过程中不更新权值,也不参加神经网络的计算.但是它的权重得保留下来(只是暂时不更新而已),因为下次样本输入时它可能又得工作了.示意图如下: 但在测试及验证中:每个神经元都要参加运算,但其输出要乘以概率p. 二.tf.nn.dropout函数…

tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None) 参数是四个,和卷积很类似: 第一个参数value:需要池化的输入,一般池化层接在卷积层后面,所以输入通常是feature map,依然是[batch, height, width, channels]这样的shape 第二个参数ksize:池化窗口的大小,取一个四维向量,一般是[1, height, width, 1],因为我们不想在batch和channels上做池化,所以这两个…