在深度学习的图像识别领域中,我们经常使用卷积神经网络CNN来对图像进行特征提取,当我们使用TensorFlow搭建自己的CNN时,一般会使用TensorFlow中的卷积函数和池化函数来对图像进行卷积和池化操作,而这两种函数中都存在参数padding,该参数的设置很容易引起错误,所以在此总结下. 1.为什么要使用padding 在弄懂padding规则前得先了解拥有padding参数的函数,在TensorFlow中,主要使用tf.nn.conv2d()进行(二维数据)卷积操作,tf.nn.max_

这个自定义损失函数的背景:(一般回归用的损失函数是MSE, 但要看实际遇到的情况而有所改变) 我们现在想要做一个回归,来预估某个商品的销量,现在我们知道,一件商品的成本是1元,售价是10元. 如果我们用均方差来算的话,如果预估多一个,则损失一块钱,预估少一个,则损失9元钱(少赚的). 显然,我宁愿预估多了,也不想预估少了. 所以,我们就自己定义一个损失函数,用来分段地看,当yhat 比 y大时怎么样,当yhat比y小时怎么样. (yhat沿用吴恩达课堂中的叫法)   import tensorf

本文承接上文 TensorFlow-slim 训练 CNN 分类模型(续),阐述通过 tf.contrib.slim 的函数 slim.learning.train 训练的模型,怎么通过人为的加入数据入口(即占位符)来克服无法用于图像推断的问题.要解决这个问题,最简单和最省时的方法是模仿.我们模仿的代码是 TensorFlow 实现的目标检测 API 中的文件 exporter.py,该文件的目的正是要将 TensorFlow-slim 训练的目标检测模型由 .ckpt 格式转化为.pb 格式,

git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning/tree/master/07_tensorflow/ import tensorflow as tf from numpy.random import RandomState ''' 模拟一个回归案例 自定义一个损失函数为: 当真实值y_更大的时候 loss = a(y_ - y) 当预测值y更大的时候 loss = b(y - y_) loss_less = 10 loss_more = 1 l

原文地址: https://blog.csdn.net/jasonzzj/article/details/53930074 --------------------------------------------------------------------------------------- SAME means that the output feature map has the same spatial dimensions as the input feature map. Zer

本文记录了在TensorFlow框架中自定义训练函数的模板并简述了使用自定义训练函数的优势与劣势. 首先需要说明的是,本文中所记录的训练函数模板参考自https://stackoverflow.com/questions/59438904/applying-callbacks-in-a-custom-training-loop-in-tensorflow-2-0中的回答以及Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and Tensor

1.keras卷积操作中border_mode的实现 def conv_output_length(input_length, filter_size, border_mode, stride): if input_length is None: return None assert border_mode in {'same', 'valid'} if border_mode == 'same': output_length = input_length elif border_mode ==

import tensorflow as tf from numpy.random import RandomState batch_size = 8 x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 2), name="x-input") y_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 1), name='y-input') w1= tf.Variable(tf.random_normal([2, 1],

根据tensorflow中的Conv2D函数,先定义几个基本符号: 输入矩阵W*W,这里只考虑输入宽高相等的情况,如果不相等,推导方法一样 filter矩阵F*F,卷积核 stride值S,步长 输出宽高为new_height,new_width 在tensorflow中padding的方式有两种,一种是valid,一种是same padding='valid' new_height = new_width = (W - F + 1) / S  (结果向上取整) 也就是说,Conv2D的vali

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/limiyudianzi/article/details/80697711 我主要分三篇文章给大家介绍tensorflow的损失函数,本篇为tensorflow自定义损失函数.  (一)tensorflow内置的四个损失函数  (二)其他损失函数  (三)自定义损失函数 自定义损失函数是损失函数章节的结尾,学习自定义损失函数,对于提高分类

参考: TensorFlow 自定义模型导出:将 .ckpt 格式转化为 .pb 格式 TensorFlow 模型保存与恢复 snpe tensorflow 模型前向传播 保存ckpt  tensorbard查看 ckpt转pb  pb 转snpe dlc 实例 log文件 输入节点 图像高度 图像宽度 图像通道数 input0 6,6,3 输出节点 --out_node add snpe-tensorflow-to-dlc --graph ./simple_snpe_log/model200.

tensorflow可以很方便的添加用户自定义的operator(如果不添加也可以采用sklearn的auc计算函数或者自己写一个 但是会在python执行,这里希望在graph中也就是c++端执行这个计算) 这里根据工作需要添加一个计算auc的operator,只给出最简单实现,后续高级功能还是参考官方wiki https://www.tensorflow.org/versions/r0.7/how_tos/adding_an_op/index.html 注意tensorflow现在和最初的官

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

0. 引言 通过源码方式安装,并进行一定程度的解读,有助于理解tensorflow源码,本文主要基于tensorflow v1.8源码,并借鉴于如何阅读TensorFlow源码. 首先,自然是需要去bazel官网了解下必备知识,如(1)什么是bazel; (2)bazel如何对cpp项目进行构建的; (3)bazel构建时候的函数大全.然后就是bazel官网的一些其他更细节部分了.下文中会给出超链接. ps: 找了很久,基本可以确定bazel除了官网是没有如书籍等资料出现的,所以只有官网和别人博

1.TensorFlow中padding的两种类型SAME和VALID 简而言之:padding='SAME'表示采用在两端填充0进行补全的方式,左右填充0的个数可能并不同. padding='VALID'表示采用丢弃的方式,多余的元素直接丢掉,不进行填充. 具体可以参考:http://blog.csdn.net/wuzqchom/article/details/74785643 2.TensorFlow和Numpy的区别? 首先:TensorFlow和Numpy非常相似.两者都是N维数组库,数

零.前言 一.机器学习概览 二.一个完整的机器学习项目 三.分类 四.训练模型 五.支持向量机 六.决策树 七.集成学习和随机森林 八.降维 十.使用 Keras 搭建人工神经网络 十一.训练深度神经网络 十二.使用 TensorFlow 自定义模型并训练 十三.使用 TensorFlow 加载和预处理数据 十四.使用卷积神经网络实现深度计算机视觉 十五.使用 RNN 和 CNN 处理序列 十六.使用 RNN 和注意力机制进行自然语言处理 十七.使用自编码器和 GAN 做表征学习和生成式学习 十

转载请说明原出处,谢谢~~ 花了两天时间把仿酷狗的选项设置窗体做出来了,当然了只是做了外观.现在开学了,写代码的时间减少,所以整个仿酷狗的工程开发速度减慢了.今天把仿酷狗的选项设置窗体的布局代码分享出来,给学习duilib布局的朋友做个demo.现在编写的仿酷狗选项设置窗体和原酷狗的窗体不细看几乎看不出差别,控件的布局位置和原酷狗最多只有几个像素的位置差别. 先来看一下原酷狗的选项设置窗体的其中一个页面: 如果还不太会布局的朋友可以先看我前些日子写的关于duilib布局的博客<duilib各种布

卷积神经网络(Convolutional Neural Network)的结构类似于神经网络,可以看做是对其的改进.它利用局部连接.权值共享.多核卷积.池化四个手段大大降低了参数的数目,使得网络的层数可以变得更深,并且能够合理的隐式的提取特征.CNN主要用来识别位移.缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形.由于其特征检测层通过训练数据进行学习,隐式地从训练数据中进行学习,避免了显式的特征抽取:再者由于同一特征映射面上的神经元权值相同,所以网络可以并行学习,这也是卷积网络相对于神经元彼此相连网络的一大

在 CNN 的一层中的 patch 中共享权重 w ,无论猫在图片的哪个位置都可以找到.   当我们试图识别一个猫的图片的时候,我们并不在意猫出现在哪个位置.无论是左上角,右下角,它在你眼里都是一只猫.我们希望 CNNs 能够无差别的识别,这如何做到呢? 如我们之前所见,一个给定的 patch 的分类,是由 patch 对应的权重和偏置项决定的. 如果我们想让左上角的猫与右下角的猫以同样的方式被识别,他们的权重和偏置项需要一样,这样他们才能以同一种方法识别. 这正是我们在 CNNs 中做的.一个

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (5) --- 融合框架 目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (5) --- 融合框架 0x00 摘要 0x01 架构图 0x02 统一层 0x03 Horovod OP 类体系 3.1 基类 HorovodOp 3.2 派生类 AllreduceOp 3.3 适配类 MPIAllreduce 3.4 后台线程如何使用 3.4.1 具体collective 操作 3.4.2 调用不同类型的OP 3.4.3 取一个适配层

很多正在入门或刚入门TensorFlow机器学习的同学希望能够通过自己指定图片源对模型进行训练,然后识别和分类自己指定的图片.但是,在TensorFlow官方入门教程中,并无明确给出如何把自定义数据输入训练模型的方法.现在,我们就参考官方入门课程<Deep MNIST for Experts>一节的内容(传送门:https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/pros),介绍如何将自定义图片输入到TensorFlow的训练模型. 在<Deep M