tensorflow多层CNN代码分析

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tensorflow多层CNN代码分析

tf,reshape(tensor,shape,name=None) #其中shape为一个列表形式,特殊的一点是列表中可以存在-1.-1代表的含义是不用我们自己#指定这一维的大小,函数会自动计算,但列表中只能存在一个-1. #思想:将矩阵t变为一维矩阵,然后再对矩阵的形式更改 2. c = tf.truncated_normal(shape=[10,10], mean=0, stddev=1) #shape表示生成张量的维度,mean是均值,stddev是标准差,产生正态分布 #这个函数产生的…

tensorflow笔记：多层CNN代码分析

tensorflow笔记系列: (一) tensorflow笔记:流程,概念和简单代码注释 (二) tensorflow笔记:多层CNN代码分析 (三) tensorflow笔记:多层LSTM代码分析 (四) tensorflow笔记:常用函数说明 (五) tensorflow笔记:模型的保存与训练过程可视化 (六)tensorflow笔记:使用tf来实现word2vec 在之前的tensorflow笔记:流程,概念和简单代码注释文章中,已经大概解释了tensorflow的大概运行流程,并且提…

Tensorflow多层LSTM代码分析

1.tf.Graph() 你一旦开始你的任务,就已经有一个默认的图已经创建好了.而且可以通过调用tf.get_default_graph()来访问到. 添加一个操作到默认的图里面,只要简单的调用一个定义了新操作的函数就行.比如下面的例子展示的: import tensorflow as tf import numpy as np c=tf.constant(value=1) print(c.graph) print(tf.get_default_graph()) <tensorflow.pyth…

tensorflow笔记：多层LSTM代码分析

tensorflow笔记:多层LSTM代码分析标签(空格分隔): tensorflow笔记 tensorflow笔记系列: (一) tensorflow笔记:流程,概念和简单代码注释 (二) tensorflow笔记:多层CNN代码分析 (三) tensorflow笔记:多层LSTM代码分析 (四) tensorflow笔记:常用函数说明 (五) tensorflow笔记:模型的保存与训练过程可视化 (六)tensorflow笔记:使用tf来实现word2vec 之前讲过了tensorflow…

Tensorflow样例代码分析cifar10

github地址:https://github.com/tensorflow/models.git 本文分析tutorial/image/cifar10教程项目的cifar10_input.py代码. 给外部调用的方法是: distorted_inputs()和inputs()cifar10.py文件调用了此文件中定义的方法. """Routine for decoding the CIFAR-10 binary file format."""…

tensorflow faster rcnn 代码分析一 demo.py

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]=2 # 设置使用的GPU tfconfig=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True) # 如果分类的GPU没有,允许tf自动分配设备 tfconfig=tf.gpu_options.allow_growth=True # Gpu 按需增加 sess=tf.Session(config=tfconfig) 定义resnet 类 class resnetv1(Network):#…

Tensorflow的CNN教程解析

之前的博客我们已经对RNN模型有了个粗略的了解.作为一个时序性模型,RNN的强大不需要我在这里重复了.今天,让我们来看看除了RNN外另一个特殊的,同时也是广为人知的强大的神经网络模型,即CNN模型.今天的讨论主要是基于Tensorflow的CIFAR10教程,不过作为对比,我们也会对Tensorflow的MINST教程作解析以及对比.很快大家就会发现,逻辑上考虑,其实内容都是大同小异的.由于所对应的目标不一样,在数据处理方面可能存在着些许差异,这里我们以CIFAR10的为基准,有兴趣的朋友欢迎去…