对于run()方法也是一样,如果想让默认会话在退出上下文管理器时关闭会话,可以调用sess.close()方法。
前言 前段时间因为课题需要使用了一段时间TensorFlow,感觉这种框架很有意思,除了可以搭建复杂的神经网络,也可以优化其他自己需要的计算模型,所以一直想自己学习一下写一个类似的图计算框架。前几天组会开完决定着手实现一个模仿TensorFlow接口的简陋版本图计算框架以学习计算图程序的编写以及前向传播和反向传播的实现。目前实现了前向传播和反向传播以及梯度下降优化器,并写了个优化线性模型的例子。 代码放在了GitHub上,取名SimpleFlow, 仓库链接: https://github.com/P
TensorFlow是Google在2015年开源的深度学习框架,是目前最主流的深度学习计算框架。代码库本身有高达100万+的代码量,分为前端代码和后端代码。如此庞大的代码量造成了很多人不理解TensorFlow到底如何工作。
这是当微信小程序遇上TensorFlow系列文章的第四篇文章,阅读本文,你将了解到:
首先,去tensorflow官网API上查询 tf.Graph() 会看到如下图所示的内容:
这是Tensorflow SavedModel模型系列文章的第三篇,也是终章。在《Tensorflow SavedModel模型的保存与加载》中,我们谈到了Tensorflow模型如何保存为SavedModel格式,以及如何加载之。在《如何查看tensorflow SavedModel格式模型的信息》中,我们演示了如何查看模型的signature和计算图结构。在本文中,我们将探讨如何合并两个模型,简单的说,就是将第一个模型的输出,作为第二个模型的输入,串联起来形成一个新模型。
【人工智能头条导读】昨天谷歌发布了 TensorFlow 的一个新工具 —— AutoGraph,可以将 Python 代码快速转化到 TensorFlow 的体系里。目前测试来看,这个工具简化了构图流程,加强了 TensorFlow 调用 Python 时的性能。昨天晚上 TensorFlow 又宣布了下一代移动视觉应用支持的新版本 —— MobileNetV2。TensorFlow 官方教程中又不断新增V 1.9 的 eager execution 实例。这几天 TensorFlow 可真是一点没闲着呢。
每次都必须要指定一个graph作为as_default,并只能在该graph中进行一切操作。
作者:Alex Wiltschko, Dan Moldovan, Wolff Dobson
在tensorflow中,为了 节约变量存储空间 ,我们常常需要通过共享 变量作用域(variable_scope) 来实现 共享变量 。
本文由腾讯云+社区自动同步,原文地址 https://stackoverflow.club/use-multiple-graphs-in-tensorflow/
我们在这里向你介绍一个名为“AutoGraph”的TensorFlow新功能。AutoGraph将Python代码(包括控制流print()和其他Python原生特性)转换为纯的TensorFlow图代码。
一个运行TensorFlow操作的类。会话对象封装了执行操作对象和计算张量对象的环境。
昨天,TensorFlow推出了一个新功能「AutoGraph」,可以将Python代码(包括控制流print()和其他Python原生特性)转换为TensorFlow的计算图(Graph)代码。
本篇内容介绍如何使用opencv,scipy,tensorflow来实现计算机人脸检测。(用一点也是用 =.=) 先声明一下,本篇内容是在图片中的人脸检测, 调动计算机摄像头的人脸识别链接: 链接:https://blog.csdn.net/weixin_43582101/article/details/88913164
原文链接:https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/Graph?hl=en 一个图包含一组tf.Operation对象,表示计算单位;和tf.T
TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。
法一: 循环打印 模板 for (x, y) in zip(tf.global_variables(), sess.run(tf.global_variables())): print '\n', x, y 实例 # coding=utf-8 import tensorflow as tf def func(in_put, layer_name, is_training=True): with tf.variable_scope(layer_name, reuse=tf.AUT
下面是测试Batch的总Loss和验证集上的准确率的收敛趋势图。由于我的电脑性能不好,所以我大幅度削减了待训练参数个数。尽管如此,2000轮训练之后,在验证集上5000个图片的预测正确率已达98.3%。如若不削减参数,准确率可达99.4%。
min(max(features, 0), 6)。即对 tf.nn.relu 的优化,防止 relu过后 某些 极端值 依然 大于6
作者:Alex Wiltschko、Dan Moldovan、Wolff Dobson
之前发过一篇关于对图片上人脸检测的博客。 链接:https://blog.csdn.net/weixin_43582101/article/details/88702254
计算图Graph是TensorFlow的核心对象,TensorFlow的运行流程基本都是围绕它进行的。包括图的构建、传递、剪枝、按worker分裂、按设备二次分裂、执行、注销等。因此理解计算图Graph对掌握TensorFlow运行尤为关键。
本文介绍如何从CKPT模型文件中提取网络结构图并实现可视化。
A class for running TensorFlow operations.
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。
本文介绍了如何使用TensorFlow进行模型训练和推理,并探讨了在训练和推理过程中可能遇到的错误和解决方法。
Tensorflow在深度学习模型研究中起到了很大的促进作用,灵活的框架免去了研究人员、开发者大量的自动求导代码工作。本文总结一下常用的模型代码和工程化需要的代码。有需求的同学收藏一下,以便日后查阅。
作者 | Chidume Nnamdi ???? 翻译 | linlh、余杭、通夜 编辑 | 王立鱼、约翰逊·李加薪 原文链接: https://blog.bitsrc.io/learn-t
这里硬件主要是指CPU和GPU, 计算机的计算能力主要依靠这两类硬件的支持, 下面以本地开发机的例子说明一下如何计算CPU和GPU的FLOPS。
最近在做一个数字手势识别的APP(关于这个项目,我会再写一篇博客仔细介绍,博客地址:一步步做一个数字手势识别APP,源代码已经开源在github上,地址:Chinese-number-gestures-recognition),要把在PC端训练好的模型放到Android APP上,调研了下,谷歌发布了TensorFlow Lite可以把TensorFlow训练好的模型迁移到Android APP上,百度也发布了移动端深度学习框架mobile-deep-learning(MDL),这个框架应该是paddlepaddle的手机版,具体的细节没有了解过。因为对TensorFlow稍微熟悉些,因此就决定用TensorFlow来做。
虽然这里是采用 TF-Slim 处理图像分类问题,还需要安装 TF-Slim 图像模型库 tensorflow/models/research/slim. 假设该库的安装路径为 TF_MODELS. 添加 TF_MODELS/research/slim 到 python path.
我们都知道,TensorFlow为我们提供了丰富的优化函数,例如GradientDescentOptimizer。这个方法会自动根据loss计算对应variable的导数。示例如下:
今天继续看 TensorFlow Mechanics 101: https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/mechanics 完整版教程可以看中文版tutorial: http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/tutorials/mnist_tf.html 这一节讲了使用 MNIST 数据集训练并评估一个简易前馈神经网络(feed-forward neural network) input,outp
01 前 言 Spark成功的实现了当年的承诺,让数据处理变得更容易,现在,雄心勃勃的Databricks公司展开了一个新的愿景:让深度学习变得更容易。 当然牛好吹,也是要做些实际行动的,所有便有了spark-deep-learning(https://github.com/databricks/spark-deep-learning)项目。这件事情已经有很多人尝试做了,但显然太浅了,DB公司则做的更深入些。 02 原 理 要做深度学习,肯定不能离开TensorFlow, MXNet之类的。 spark
本文介绍了如何使用 TensorFlow-3.0 和 Keras 在 Python 中构建一个简单的全连接神经网络,用于 MNIST 手写数字识别任务。首先,作者介绍了如何下载和安装 TensorFlow-3.0 和 Keras,然后描述了如何使用两个隐藏层实现一个具有 128 个神经元和 10 个输出节点的全连接神经网络。接下来,作者演示了如何将训练数据集划分为训练、验证和测试数据集,并使用交叉熵损失函数和梯度下降优化器进行训练。最后,作者使用测试数据集评估了模型的准确率。整个代码的 GitHub 地址为 https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/examples/tutorials/mnist。
Distribuited tensorflow Multiple GPUs 如何设置训练系统 (1)每个GPU上都会有model的副本 (2)对模型的参数进行同步更新 抽象名词 计算单个副本inf
可视化 batch normalization 过程中的 tensor演化(以输入一张[1, 4 , 4, 1]的图片为例)
Spark成功的实现了当年的承诺,让数据处理变得更容易,现在,雄心勃勃的Databricks公司展开了一个新的愿景:让深度学习变得更容易。 当然牛好吹,也是要做些实际行动的,所有便有了spark-deep-learning项目。这件事情已经有很多人尝试做了,但显然太浅了,DB公司则做的更深入些。
Tensorflow官方提供的Tensorboard可以可视化神经网络结构图,但是说实话,我几乎从来不用。主要是因为Tensorboard中查看到的图结构太混乱了,包含了网络中所有的计算节点(读取数据节点、网络节点、loss计算节点等等)。更可怕的是,如果一个计算节点是由多个基础计算(如加减乘除等)构成,那么在Tensorboard中会将基础计算节点显示而不是作为一个整体显示(典型的如Squeeze计算节点)。最近为了排查网络结构BUG花费一周时间,因此,狠下心来决定自己写一个工具,将Tensorflow中的图以最简单的方式显示最关键的网络结构。
经过了一年的休整,终于博客也要恢复原先坑着的系列了,《简明机器学习教程》也会恢复更新。说实在的,第二篇的原稿我其实在第一篇之后一星期就写出来了,但是后来因为原稿遗失与学业繁忙就一直拖了下来。历经一年,我对机器学习与这系列教程又有了些新的思考,所以我决定做出些许调整。首先,本系列不再单独分理论、实践篇,而是采用交织在一起的形式。其次,将matlab更换为tensorflow(python)。教程的定位依旧是面向初学者,所以会加入大篇幅的前置介绍。这篇就是为了之后内容而对tensorflow进行先行的介绍。
是骡子是马拉出来溜溜就知道,一个模型好还是坏,放在全新的测试集上去测试下就知道了,根据模型测试的结果我们才能衡量模型的泛化性、稳定性等指标如何,从而方便我们根据测试的反馈去进行调参优化模型。
在硬件设计领域,模块化设计是通用的设计准则,特别是大规模集成电路出现之后,硬件工程师并不需要从头设计,而是寻找合适的模块,将它们组合起来,完成所需的功能。软件设计领域也同样如此,比如Windows时代的COM组件、中间件,等等。当然,由于软件的灵活性和复杂性,无法做到像硬件领域集成度那么高,但这种思想始终会影响到软件设计方式。比如今天,做前端的软件设计人员,可能会在代码中用到JQuery、Bootstrap等框架。Android开发人员可能会使用Taurus、ActionBarSherlock、Android-Universal-Image-Loader之类的UI组件。
本文github源码地址: 在公众号 datadw 里 回复 图像 即可获取。 笔者将和大家分享一个结合了TensorFlow和slim库的小应用,来实现图像分类、图像标注以及图像分割的任务,围绕着slim展开,包括其理论知识和应用场景。 之前自己尝试过许多其它的库,比如Caffe、Matconvnet、Theano和Torch等。它们各有优劣,而我想要一个可靠灵活的、自带预训练模型的Python库。最近,新推出了一款名叫slim的库,slim自带了许多预训练的模型,比如ResNet、VGG、Ince
2. 使用tf.train.NewCheckpointReader直接读取ckpt文件里的变量,使用tools.inspect_checkpoint里的print_tensors_in_checkpoint_file函数打印ckpt里的东西
本博客实现将自己训练保存的ckpt模型转换为pb文件,该方法适用于任何ckpt模型,当然你需要确定ckpt模型输入/输出的节点名称。
探究 batch normalization 过程中的 decay 参数项 在 train 和 test 过程中的不同作用。
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