原文地址:https://blog.csdn.net/mrr1ght/article/details/81006343. 本文有删减. MonitoredTrainingSession定义 首先,tf.train.MonitorSession()从单词的字面意思理解是用于监控训练的回话,返回值是tf.train.MonitorSession()类的一个实例Object, tf.train.MonitorSession()会在下面讲. MonitoredTrainingSession( maste

1.cv2.resize(image, (image_size, image_size), 0, 0, cv2.INTER_LINEAR) 参数说明:image表示输入图片,image_size表示变化后的图片大小,0, 0表示dx和dy, cv2.INTER_LINEAR表示插值的方式为线性插值 2.image.get_shape[1:4].num_elements() 获得最后三个维度的大小之和 参数说明:image表示输入的图片 3. saver.save(sess, path, glob

1. tf.nn.moments(x, axes=[0, 1, 2])  # 对前三个维度求平均值和标准差,结果为最后一个维度,即对每个feature_map求平均值和标准差 参数说明:x为输入的feature_map, axes=[0, 1, 2] 对三个维度求平均,即每一个feature_map都获得一个平均值和标准差 2.with tf.control_dependencies([train_mean, train_var]): 即执行with里面的操作时,会先执行train_mean 和

1.tf.train.batch(image, batch_size=batch_size, num_threads=1) # 获取一个batch的数据 参数说明:image表示输入图片,batch_size表示一个batch的大小,num_threads表示使用几个线程进行执行 import tensorflow as tf import numpy as np def generate_data(): num = 25 label = np.asarray(range(0, num)) im

1. tf.train.Saver() tf.train.Saver()是一个类,提供了变量.模型(也称图Graph)的保存和恢复模型方法. TensorFlow是通过构造Graph的方式进行深度学习,任何操作(如卷积.池化等)都需要operator,保存和恢复操作也不例外. 在tf.train.Saver()类初始化时,用于保存和恢复的save和restore operator会被加入Graph.所以,下列类初始化操作应在搭建Graph时完成. saver = tf.train.Saver()

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 移动平均法相关知识 移动平均法又称滑动平均法.滑动平均模型法(Moving average,MA) 什么是移动平均法 移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内公司产品的需求量.公司产能等的一种常用方法.移动平均法适用于即期预测.当产品需求既不快速增长也不快速下降,且不存在季节性因素时,移动平均法能有效地消除预测中的随机波动,是非常有用的.移动平均法根据预测时使用的各元素的权重不同 移动平均法是一种简单平滑预测技术,它的基本思

tf.train.shuffle_batch (tensor_list, batch_size, capacity, min_after_dequeue, num_threads=1, seed=None, enqueue_many=False, shapes=None, name=None) 原创文章,请勿转载哦~!! 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me Creates batches by randomly shuffling tensors. 通过随机打乱张量的顺序创建

import tensorflow as tf import tensorflow.contrib.slim as slim import rawpy import numpy as np import tensorflow as tf import struct import glob import os from PIL import Image import time __sony__ = 0 __huawei__ = 1 __blackberry__ = 2 __stage_raw2ra

1. 配套使用: tf.train.Examples将数据转换为二进制,提升IO效率和方便管理 对于int类型 : tf.train.Examples(features=tf.train.Features(feature=tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[value])))) 对于bytes类型: tf.train.Examples(features=tf.train.Features(feature=tf.train.F

1. tf.matmul(X, w) # 进行点乘操作 参数说明:X,w都表示输入的数据, 2.tf.equal(x, y) # 比较两个数据对应位置的数是否相等,返回值为True,或者False 参数说明:x,y表示需要比较的两组数 3.tf.cast(y, 'float') # 将布尔类型转换为数字类型 参数说明:y表示输入的数据,‘float’表示转换的数据类型 4.tf.argmax(y, 1) # 返回每一行的最大值的索引 参数说明:y表示输入数据,1表示每一行的最大值的索引,0表示每

tensorflow数据读取机制 tensorflow中为了充分利用GPU,减少GPU等待数据的空闲时间,使用了两个线程分别执行数据读入和数据计算. 具体来说就是使用一个线程源源不断的将硬盘中的图片数据读入到一个内存队列中,另一个线程负责计算任务,所需数据直接从内存队列中获取. tf在内存队列之前,还设立了一个文件名队列,文件名队列存放的是参与训练的文件名,要训练 N个epoch,则文件名队列中就含有N个批次的所有文件名. 示例图如下: 图片来至于 https://zhuanlan.zhihu.

exponential_decay(learning_rate, global_step, decay_steps, decay_rate, staircase=False, name=None) 使用方式为 tf.train.exponential_decay( ) 在 Tensorflow 中,exponential_decay()是应用于学习率的指数衰减函数(实现指数衰减学习率). 在训练模型时,通常建议随着训练的进行逐步降低学习率.该函数需要`global_step`值来计算衰减的学习速

1.保存 将训练好的模型参数保存起来,以便以后进行验证或测试.tf里面提供模型保存的是tf.train.Saver()模块. 模型保存,先要创建一个Saver对象:如 saver=tf.train.Saver() 在创建这个Saver对象的时候,有一个参数经常会用到,max_to_keep 参数,这个是用来设置保存模型的个数,默认为5,即 max_to_keep=5,保存最近的5个模型.如果想每训练一代(epoch)就想保存一次模型,则可以将 max_to_keep设置为None或者0,但是这样

tensorflow数据读取机制 tensorflow中为了充分利用GPU,减少GPU等待数据的空闲时间,使用了两个线程分别执行数据读入和数据计算. 具体来说就是使用一个线程源源不断的将硬盘中的图片数据读入到一个内存队列中,另一个线程负责计算任务,所需数据直接从内存队列中获取. tf在内存队列之前,还设立了一个文件名队列,文件名队列存放的是参与训练的文件名,要训练 N个epoch,则文件名队列中就含有N个批次的所有文件名. 示例图如下: 图片来至于 https://zhuanlan.zhihu.

将训练好的模型参数保存起来,以便以后进行验证或测试.tf里面提供模型保存的是tf.train.Saver()模块. 模型保存,先要创建一个Saver对象:如 saver=tf.train.Saver() 在创建这个Saver对象的时候,有一个参数我们经常会用到,就是 max_to_keep 参数,这个是用来设置保存模型的个数,默认为5,即 max_to_keep=5,保存最近的5个模型.如果你想每训练一代(epoch)就想保存一次模型,则可以将 max_to_keep设置为None或者0,如:

在采用随机梯度下降算法训练神经网络时,使用 tf.train.ExponentialMovingAverage 滑动平均操作的意义在于提高模型在测试数据上的健壮性(robustness). tensorflow 下的 tf.train.ExponentialMovingAverage 需要提供一个衰减率(decay).该衰减率用于控制模型更新的速度.该衰减率用于控制模型更新的速度,ExponentialMovingAverage 对每一个(待更新训练学习的)变量(variable)都会维护一个影

1. 实例化对象 saver = tf.train.Saver(max_to_keep=1) max_to_keep: 表明保存的最大checkpoint文件数.当一个新文件创建的时候,旧文件就会被删掉.如果值为None或0, 表示保存所有的checkpoint文件.默认值5(也就是说,保存最近的5个checkpoint文件). keep_checkpoint_every_n_hour: 除了保存最近的max_to_keep_checkpoint文件,你还可能想每训练N小时保存一个checkpo

原文地址: https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79776876 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ tensorflow数据读取机制 tensorflow中为了充分利用GPU,减少GPU等待数据的空闲时间,使用了两个线程分别执行数据读入和数据计算. 具

在 subclassed_model.py 中,通过对 tf.keras.Model 进行子类化,设计了两个自定义模型. import tensorflow as tf tf.enable_eager_execution() # parameters UNITS = 8 class Encoder(tf.keras.Model): def __init__(self): super(Encoder, self).__init__() self.fc1 = tf.keras.layers.Dens

#### ''' tf.train.slice_input_producer :定义样本放入文件名队列的方式[迭代次数,是否乱序],但此时文件名队列还没有真正写入数据 slice_input_producer(tensor_list, num_epochs=None, shuffle=True, seed=None,capacity=32, shared_name=None, name=None) tensor_list:如[images,labels] = [['img1','image2',