书籍源码:https://github.com/hzy46/Deep-Learning-21-Examples CNN的发展已经很多了,ImageNet引发的一系列方法,LeNet,GoogLeNet,VGGNet,ResNet每个方法都有很多版本的衍生,tensorflow中带有封装好各方法和网络的函数,只要喂食自己的训练集就可以完成自己的模型,感觉超方便!!!激动!!!因为虽然原理流程了解了,但是要写出来真的....好难,臣妾做不到啊~~~~~~~~ START~~~~ 1.数据准备 首先了

程序来自博客: # https://www.cnblogs.com/felixwang2/p/9190740.html上面这个博客是一些列的,所以可以从前往后逐一练习. # https://www.cnblogs.com/felixwang2/p/9190740.html # TensorFlow(十五):使用inception-v3实现各种图像识别 import tensorflow as tf import os import numpy as np import re from PIL i

中文文档 TensorFlow 2 / 2.0 中文文档 知乎专栏 欢迎关注知乎专栏 https://zhuanlan.zhihu.com/geektutu 一.实战教程之强化学习 TensorFlow 2.0 (九) - 强化学习 70行代码实战 Policy Gradient TensorFlow 2.0 (八) - 强化学习 DQN 玩转 gym Mountain Car TensorFlow 2.0 (七) - 强化学习 Q-Learning 玩转 OpenAI gym TensorFl

windows中不能直接使用Tensorflow,所以得费点劲.(2016.11.29更新,TensorFlow 0.12 中已加入初步的 Windows 原生支持) 先是直接使用了<Deep Learning>中推荐的已经配置好Tensorflow和所有作业文件的Docker容器(貌似得翻-墙),这个方法其实很方便,用来学习Tensorflow和这个课程已经足够了,但是不够灵活. 最后在虚拟机ubuntu上安装了Tensorflow,安装配置远程jupyter notebook(以前都叫ip

今天遇到一个奇怪的现象,使用tensorflow-gpu的时候,出现内存超额~~如果我训练什么大型数据也就算了,关键我就写了一个y=W*x.......显示如下图所示: 程序如下: import tensorflow as tf w = tf.Variable([[1.0,2.0]]) b = tf.Variable([[2.],[3.]]) y = tf.multiply(w,b) init_op = tf.global_variables_initializer() with tf.Sess

原文地址:搭建 MobileNet-SSD 开发环境并使用 VOC 数据集训练 TensorFlow 模型 0x00 环境 OS: Ubuntu 1810 x64 Anaconda: 4.6.12 Python: 3.6.8 TensorFlow: 1.13.1 OpenCV: 3.4.1 0x01 基础环境配置 Anaconda 下载地址: Anaconda-4.6.12-Linux 本文中安装位置为 /usr/local/anaconda3 修改默认的 python 版本为 3.6 cond

第四百一十六节,Tensorflow简介与安装 TensorFlow是什么 Tensorflow是一个Google开发的第二代机器学习系统,克服了第一代系统DistBelief仅能开发神经网络算法.难以配置.依赖Google内部硬件等局限性,应用更加广泛,并且提高了灵活性和可移植性,速度和扩展性也有了大幅提高.字面上理解,TensorFlow就是以张量(Tensor)在计算图(Graph)上流动(Flow)的方式的实现和执行机器学习算法的框架.具有以下特点: 灵活性.TensorFlow不是一个

intel平台优化 TensorFlow *是深度学习领域中主要使用的机器学习框架,要求高效利用计算资源. 为了充分利用英特尔架构和提高性能,TensorFlow *库已经使用英特尔MKL-DNN原语进行了优化,该原语是深度学习应用的流行性能库. 已进行优化的平台 有三种安装方式. 1. 使用pip pip install -i https://pypi.anaconda.org/intel/simple tensorflow 2. anaconda 安装 video 3.  自己编译 前两种方

Windows10 64位下安装TensorFlow谷歌人工智能系统已官方原生支持 GitHub - tensorflow/tensorflow: Computation using data flow graphs for scalable machine learninghttps://github.com/tensorflow/tensorflow TensorFlow官方文档中文版_TensorFlow中文教程http://wiki.jikexueyuan.com/project/ten

随着近两年tensorflow越来越火,在一台新win10系统上装tensorflow并记录安装过程.华硕最近的 Geforce 940mx的机子. TensorFlow是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor).它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等.TensorF

一.计算模型----计算图 1.1 计算图的概念:TensorFlow就是通过图的形式绘制出张量节点的计算过程,例如下图执行了一个a+b的操作. 1.2 计算图的使用 TensorFlow程序一般分为两个阶段.第一个阶段定义计算图中的所有计算,第二个阶段执行计算(执行会话). 阶段一 >>> import tensorflow as tf >>> a = tf.constant([1,2],name = 'a') >>> b = tf.constant

简述] 我们在学习编程语言时,往往第一个程序就是打印“Hello World”,那么对于人工智能学习系统平台来说,他的“Hello World”小程序就是MNIST手写数字训练了.MNIST是一个手写数字的数据集,官网是Yann LeCun's website.数据集总共包含了60000行的训练数据集(mnist.train)和10000行的测试数据集(mnist.test),每一个数字的大小为28*28像素.通过利用Tensorflow人工智能平台,我们可以学习到人工智能学习平台是如何通过数据

作者  cnblog 修雨轩陈 我是按照 Tensorflow 下 https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/g3doc/get_started/os_setup.md#configure-the-installation 教程安装的, 通过源码安装之后出现以下问题: tensorboard 无法识别, 但是tensorflow API  却可以使用. 于是只能: python <tensorflow源码所在的

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/51280087 折腾了一下,给工作站配置了Tensorflow环境(虽然已经转战到caffe,但是由于之前体验了tensorflow,觉得有些地方还是很对我的口,两者的编译环境我都选择了python,如能珠联璧合甚好),以前使用基于Docker的安装配置,略微繁琐,而且没有记录下当时的安装步骤,使用基于pip安装后,觉得真心好简单啊,便记

我们看到,利用TensorFlow 和训练好的Googlenet 可以生成多尺度的pattern,那些pattern看起来比起单一通道的pattern你要更好,但是有一个问题就是多尺度的pattern里高频分量太多,显得图像的噪点很多,为了解决这个问题,可以进一步的引入一个先验平滑函数,这样每次迭代的时候可以对图像进行模糊,去除高频分量,这样一般来说需要更多的迭代次数,另一种方式就是每次迭代中增强低频分量的梯度,这种技术被称为: 拉普拉斯金字塔分解,这里我们就要用到这种技术,我们称为:Lapla

在前面一篇博客里,我们介绍了利用TensorFlow 和训练好的 Googlenet 来生成简单的单一通道的pattern,接下来,我们要进一步生成更为有趣的一些pattern,之前的简单的pattern都是基于单一通道,单一尺度的,现在我们来试试多尺度下生成的pattern # 这部分代码和之前单一通道的一样 # boilerplate code from __future__ import print_function import os from io import BytesIO imp

TensorFlow Hub 模型复用 TF Hub 网站 打开主页 https://tfhub.dev/ ,在左侧有 Text.Image.Video 和 Publishers 等选项,可以选取关注的类别,然后在顶部的搜索框输入关键字可以搜索模型. TF Hub 安装 是单独的一个库,需要单独安装,安装命令如下: pip install tensorflow-hub TF Hub 模型使用样例 import tensorflow_hub as hub hub_handle = 'https:/

近日,TensorFlow模型优化工具包又添一员大将,训练后的半精度浮点量化(float16 quantization)工具. 有了它,就能在几乎不损失模型精度的情况下,将模型压缩至一半大小,还能改善CPU和硬件加速器延迟. 这一套工具囊括混合量化,全整数量化和修剪. 如何量化模型,尽可任君挑选. 压缩大小,不减精度 双精度是64位,单精度是32位,所谓的半精度浮点数就是使用2个字节(16位)来存储. 比起8位或16位整数,半精度浮点数具有动态范围高的优点:而与单精度浮点数相比,它能节省一半的储

我一直觉得TensorFlow的深度神经网络代码非常困难且繁琐,对TensorFlow搭建模型也十分困惑,所以我近期阅读了大量的神经网络代码,终于找到了搭建神经网络的规律,各位要是觉得我的文章对你有帮助不妨点一个关注. 我个人把深度学习分为以下步骤:数据处理 --> 模型搭建 --> 构建损失 --> 模型训练 --> 模型评估 我先把代码放出来,然后一点一点来讲 # Author:凌逆战 # -*- encoding:utf-8 -*- # 修改时间:2020年5月31日 imp

转载请注明作者:梦里风林 Google Machine Learning Recipes 4 官方中文博客 - 视频地址 Github工程地址 https://github.com/ahangchen/GoogleML 欢迎Star,也欢迎到Issue区讨论 Recipes 4 Let's Write a Pipeline 复习与强化概念 监督学习基础套路 例子: 一个用于举报邮件的分类器 关键在于举报新的邮件 Train vs Test:隔离训练集,测试集以验证训练效果 f(x) = y fe

1. 前言 近些年来,随着以卷积神经网络(CNN)为代表的深度学习在图像识别领域的突破,越来越多的图像识别算法不断涌现.在去年,我们初步成功尝试了图像识别在测试领域的应用:将网站样式错乱问题.无线领域机型适配问题转换为"特定场景下的正常图片和异常图片的二分类问题",并借助Goolge开源的Inception V3网络进行迁移学习,重训练出对应场景下的图片分类模型,问题图片的准确率达到95%以上. 过去一年,我们在图片智能识别做的主要工作包括: 模型的落地和参数调优 模型的服务化 模型服