模块内的函数: tf.summary.audio(name, tensor, sample_rate, max_outputs=3, collections=None, family=None) 输出带有音频的summary协议缓冲区. tf.summary.get_summary_description(node_def) 根据给定的TensorSummary node_def检索对应的SummaryDescription.当summary op被实例化时,相关元数据的 SummaryDesc

tensorflow中slim模块api介绍 翻译 2017年08月29日 20:13:35   http://blog.csdn.net/guvcolie/article/details/77686555 最近需要使用slim模块,先把slim的github readme放在这里,后续会一点一点翻译 github:https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/slim TensorFlow-Sli

tf中 tensorboard 工具通过读取在网络训练过程中保存到本地的日志文件实现数据可视化,日志数据保存主要用到 tf.summary 中的方法. tf.summary中summary是tf中的一个py文件,位置在 '/tensorflow/python/summary/' 文件夹下,提供了像tf.summary.scalar.tf.summary.histogram 等方法,用来把graph图中的相关信息,如结构图.学习率.准确率.Loss等数据转换成 protocol buffer 数据

直接上过程图(平台为Anaconda): 默认已经配置完了tensorflow的3.5的环境 我这里已经安装完成 接下来,就可以在python文件中引入模块了 from PIL import Image

saved_model模块主要用于TensorFlow Serving.TF Serving是一个将训练好的模型部署至生产环境的系统,主要的优点在于可以保持Server端与API不变的情况下,部署新的算法或进行试验,同时还有很高的性能. 在模型的训练阶段,同时要保存tfs需要的saved_model该如何去做呢,就是在你模型训练已经完成,要保存成模型文件.pb或者.meta的形式,此时你就可以保存成tfs需要的文件格式.pbtxt,对应目录下生成saved_model.pbtxt和variabl

使用tensorflow时,会发现tf.nn,tf.layers, tf.contrib模块有很多功能是重复的,尤其是卷积操作,在使用的时候,我们可以根据需要现在不同的模块.但有些时候可以一起混用. 下面是对三个模块的简述: (1)tf.nn :提供神经网络相关操作的支持,包括卷积操作(conv).池化操作(pooling).归一化.loss.分类操作.embedding.RNN.Evaluation. (2)tf.layers:主要提供的高层的神经网络,主要和卷积相关的,个人感觉是对tf.nn

看过前面的例子,会发现实现深度神经网络需要使用 tensorflow.nn 这个核心模块.我们通过源码来一探究竟. # Copyright 2015 Google Inc. All Rights Reserved. # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file except in compliance with the License. #

辅助函数 slim.arg_scope() slim.arg_scope可以定义一些函数的默认参数值,在scope内,我们重复用到这些函数时可以不用把所有参数都写一遍,注意它没有tf.variable_scope()划分图结构的功能, with slim.arg_scope([slim.conv2d, slim.fully_connected], trainable=True, activation_fn=tf.nn.relu, weights_initializer=tf.truncated_

将数据转化成tfrecords的形式 import os import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.image as mpimg import matplotlib matplotlib.use('Agg') import matplotlib.pyplot as plt from scipy import misc #import driving_data imageFold = 'X' imageLabelFil

在ubuntu上安装tensorflow后导入模块显示Illegal instruction (core dumped) 服务器的版本是Ubuntu 16.04.5 降低版本,成功导入模块 pip3 install tensorflow==1.5

翻译自Build a Convolutional Neural Network using Estimators TensorFlow的layer模块提供了一个轻松构建神经网络的高端API,它提供了创建稠密(全连接)层和卷积层,添加激活函数,应用dropout regularization的方法.本教程将介绍如何使用layer来构建卷积神经网络来识别MNIST数据集中的手写数字. MNIST数据集由60,000训练样例和10,000测试样例组成,全部都是0-9的手写数字,每个样例由28x28大小

tf.summary模块的简介 在TensorFlow中,最常用的可视化方法有三种途径,分别为TensorFlow与OpenCv的混合编程.利用Matpltlib进行可视化.利用TensorFlow自带的可视化工具TensorBoard进行可视化.这三种方法,在前面博客中都有过比较详细的介绍.但是,TensorFlow中最重要的可视化方法是通过tensorBoard.tf.summary和tf.summary.FileWriter这三个模块相互合作来完成的. tf.summary模块的定义位于s

一.卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(deep learning)的代表算法之一 [1-2]  .卷积神经网络具有表征学习(representation learning)能力,能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类(shift-invariant classification),因此也被称为“平移不变人工神经网络(Shift

基于Python玩转人工智能最火框架  TensorFlow应用实践 随着 TensorFlow 在研究及产品中的应用日益广泛,很多开发者及研究者都希望能深入学习这一深度学习框架.而在昨天机器之心发起的框架投票中,2144 位参与者中有 1441 位都在使用 TensorFlow 框架,是所有框架中使用率最高的.但 TensorFlow 这种静态计算图有一定的学习成本,因此也阻挡了很多准备入坑的初学者.本文介绍了学习 TensorFlow 的系列教程,旨在通过简单的理论与实践帮助初学者一步步掌握

一.TensorBoard可视化工具 TensorBoard实现形式为web应用程序,这为提供分布式.跨系统的图形界面服务带来了便利. 1.使用流程 SummaryOps->Session--(input)-->FileWriter---(add)--->Event file---(load)-->TensorBoard import tensorflow as tf with tf.name_scope('graph') as scope: matrix1 = tf.consta

随着 TensorFlow 在研究及产品中的应用日益广泛,很多开发者及研究者都希望能深入学习这一深度学习框架.而在昨天机器之心发起的框架投票中,2144 位参与者中有 1441 位都在使用 TensorFlow 框架,是所有框架中使用率最高的.但 TensorFlow 这种静态计算图有一定的学习成本,因此也阻挡了很多准备入坑的初学者.本文介绍了学习 TensorFlow 的系列教程,旨在通过简单的理论与实践帮助初学者一步步掌握 TensorFlow 的编程技巧. 这一系列教程分为 6 部分,从为

网站可能会包含一些模块:像文章.产品.图片.留言等. 栏目模块主要实现功能,启用或禁用模块,模块权限设置,模块上传设置等. 权限设置和上传设置以后专门考虑,先来显示或禁用模块. 1.在顶部导航栏添加管理连接 打开Home/Header.cshtml,在<nav>添加代码 2.添加Module接口 using Ninesky.Models; using System.Linq; namespace Ninesky.Areas.Admin.Repository { /// <summary&

先谈谈简单的模块,日志.在系统中日志模块是必须的,什么系统日志,操作日志,调试日志.这里用的是log4net. 对log4net还不熟悉的小伙伴们赶快去搜索基础教程哦, 我这里就不温故了. 那么有人要问了,log4net确实很强大,而且我们也会用.还要单独写一篇文章来介绍,有必要吗? 我简单的举两个场景: 1:log4net写入DB 还需要在 log4net中配置数据库连接字符串,   我想log4net 和 我的 connectionStrings 用1个配置不行吗? 2:log4net写入参

在MVC中,我们可以通过在action或者controller上设置Authorize[Role="xxx"] 的方式来设置用户对action的访问权限.显然,这样并不能满足我们的需求, 对于一般的MVC系统来说,如果我们定义一个controller来处理一个模块的话,我们大致有以下需求: 一,单个action的访问权限.如果删除,列表action 二,一个action两种权限,如edit(int? id)如果id为null则添加,或者修改 三,在此cotroller验证其它模块权限,

在MVC中,我们可以通过在action或者controller上设置Authorize[Role="xxx"] 的方式来设置用户对action的访问权限.显然,这样并不能满足我们的需求,对于一般的MVC系统来说,如果我们定义一个controller来处理一个模块的话,我们大致有以下需求: 一,单个action的访问权限.如果删除,列表action 二,一个action两种权限,如edit(int? id)如果id为null则添加,或者修改三,在此cotroller验证其它模块权限,比如