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tf34：从ckpt中读取权重值

tensorflow model 变量

在TensorFlow里，提供了tf.train.NewCheckpointReader来查看model.ckpt文件中保存的变量信息。

2022-05-09

1.1K0

anaconda + tensorflow +ubuntu

tensorflow python anaconda bash

用过一段时间的caffe后，对caffe有两点感受：1、速度确实快; 2、太不灵活了。

2022-05-09

3530

[python] python 虚拟环境构建 & GPU环境

https 网络安全 tensorflow bash bash 指令

（1）GPU加速型实例安装NVIDIA GPU驱动及CUDA工具包：https://support.huaweicloud.com/usermanual-ecs/zh-cn_topic_0149470468.html#ZH-CN_TOPIC_0149470468__section1034245773916

2020-10-29

1.1K0

tf46：再议tf.estimator之便利

https 网络安全 tensorflow github git

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。有问题可以加微信：lp9628(注明CSDN)。 https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/84381123

2019-05-26

1.1K0

tf43：tensorflow Serving gRPC 部署实例

tensorflow 容器镜像服务 https api 网络安全

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2019-05-26

2.5K1

tf API 研读4：Inputs and Readers

tensorflow中数据的读入相关类或函数：占位符（Placeholders） tf提供一种占位符操作，在执行时需要为其提供数据data。操作描述 tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None) 为一个tensor插入一个占位符 eg:x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(1024, 1024)) tf.placeholder_with_default(input, shape, name=None)

2018-01-09

1.5K0

tensorflow中的上采样(unpool)和反卷积(conv2d_transpose)

tensorflow numpy

本文介绍了一种用于生成式对抗网络（GAN）的迷你卷积神经网络（Mini-CNN）的代码和实现，该网络旨在提高图像分类任务的效率。该代码使用TensorFlow和Keras库实现，包括卷积层、池化层和全连接层。作者通过调整超参数和网络结构，在MNIST数据集上进行了测试，证明了该方法的有效性。

2018-01-09

8.2K0

tf API 研读1：tf.nn，tf.layers， tf.contrib概述

tensorflow 神经网络

本文介绍了tf API中tf.nn、tf.layers和tf.contrib三个模块的概述，并指出了在使用时需要注意的事项。

2018-01-09

9770

tf.contrib.rnn.static_rnn与tf.nn.dynamic_rnn区别

该文介绍了使用深度学习模型预测验证码的难度和可行性，并提出了基于编码器-解码器架构的解决方案。文章还介绍了两种处理序列数据的方法：使用RNN进行序列标注和用于字符级别的编码器-解码器架构。这些方法可以用于解决验证码预测问题中的字符级别分类和验证码结构预测任务。

2018-01-09

3.5K0

Tensorflow使用的预训练的resnet_v2_50，resnet_v2_101，resnet_v2_152等模型预测，训练

机器学习 tensorflow

本文介绍了如何通过超分辨率网络，针对极低分辨率的人脸图像进行超分辨率重建，并给出了详细的训练、评估方法和代码实现。

2018-01-09

3.2K0

tensorflow下设置使用某一块GPU、多GPU、CPU的情况

tensorflow下设置使用某一块GPU（从0开始编号）： import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1" 多GPU： num_gpus = 4 for i in range(num_gpus): with tf.device('/gpu:%d',%i): 。。。只是用cpu的情况 with tf.device("/cpu:0"):

2018-01-09

1.2K0

tf API 研读6：Running Graphs

该文介绍了TensorFlow API中Session的用途和用法，包括运行Graph、操作Session、变量、清理Session、TensorBoard可视化、分布式训练、变量持久化、模型保存与加载、自定义Operations和Session的上下文管理器。

2018-01-09

4980

tf API 研读3：Building Graphs

本文介绍了TensorFlow中的各种数据类型以及它们在TensorFlow中的使用方式，包括Tensor、TensorFlow、Keras等。同时，文章还介绍了TensorFlow中的各种API，包括Eager Execution、Graph Execution、Session等，并给出了相应的示例。此外，文章还介绍了TensorFlow中的图（Graph）和会话（Session）的概念，以及如何在TensorFlow中使用Keras构建深度学习模型。

2018-01-09

8320

01 TensorFlow入门（2）

数据处理 tensorflow

Working with Matrices：了解TensorFlow如何使用矩阵对于通过计算图理解数据流非常重要。 Getting ready：许多算法依赖矩阵运算。 Tens

2018-01-09

9510

02 The TensorFlow Way（3）

tensorflow 编程算法

该文对神经网络在计算机视觉领域的应用进行了分析，并介绍了如何使用Keras框架进行训练和部署。文章还讨论了神经网络在计算机视觉任务中的常见应用，包括图像分类、目标检测和图像分割等。

2018-01-09

7920

02 The TensorFlow Way（2）

tensorflow 线性回归

2018-01-09

8330

01 TensorFlow入门（1）

数据处理 tensorflow

文章主要讲述了如何利用TensorFlow进行深度学习，包括模型的搭建、训练、保存以及部署。同时，文章还介绍了如何使用TensorFlow进行图像分类和文本情感分析等具体应用。

2018-01-09

1.5K0

02 The TensorFlow Way（1）

tensorflow numpy 机器学习

该文介绍了如何使用TensorFlow创建一个简单的分类器，通过在输入中添加噪声来训练模型，并利用计算图对数据进行操作。文章还介绍了如何将操作连接在一起以创建更复杂的计算图，并演示了如何使用TensorBoard可视化计算图。

2018-01-09

9150

tensorflow使用BN—Batch Normalization

tensorflow numpy python

本文介绍了TensorFlow中的BN-Batch Normalization在卷积神经网络中的使用，包括训练和测试阶段。在训练阶段，使用BN层对数据进行归一化，可以加速网络的收敛，提高模型的泛化能力。在测试阶段，使用BN层对测试数据进行归一化，可以提高模型对数据的敏感性，从而更好地评估模型的性能。

2018-01-09

2.7K0

用 TensorFlow 创建自己的 Speech Recognizer

人工智能深度学习神经网络机器学习 tensorflow

本文介绍如何使用 TensorFlow 创建自己的语音识别器。首先，导入所需的库，然后定义一些参数和常量。接下来，导入语音数据并处理，然后建立模型。最后，使用训练数据对模型进行训练和预测。模型训练完成后，将其保存到文件中以供使用。

2018-01-09

1.1K0

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