简单运用这一次我们会讲到 Tensorflow 中的 placeholder , placeholder 是 Tensorflow 中的占位符,暂时储存变量.Tensorflow 如果想要从外部传入data..., 那就需要用到 tf.placeholder(), 然后以这种形式传输数据 sess.run(***, feed_dict={input: **}).import tensorflow as tf#在...Tensorflow 中需要定义 placeholder 的 type ,一般为 float32 形式input1 = tf.placeholder(tf.float32)input2 = tf.placeholder...tf.float32)# mul = multiply 是将input1和input2 做乘法运算,并输出为 output ouput = tf.multiply(input1, input2)接下来, 传值的工作交给了...sess.run(), 需要传入的值放在了feed_dict={}并一一对应每一个input.placeholder与feed_dict={}是绑定在一起出现的。
这一次我们会讲到 Tensorflow 中的 Session, Session 是 Tensorflow 为了控制,和输出文件的执行的语句....运行 session.run() 可以获得你要得知的运算结果, 或者是你所要运算的部分.首先,我们这次需要加载 Tensorflow ,然后建立两个 matrix ,输出两个 matrix 矩阵相乘的结果...import tensorflow as tf# create two matrixesmatrix1 = tf.constant([[3,3]])matrix2 = tf.constant([[2],...[2]])product = tf.matmul(matrix1,matrix2)因为product不是直接计算的步骤, 所以我们会要使用Session来激活...method 2with tf.Session() as sess: result2 = sess.run(product) print(result2)# [[12]]以上就是我们今天所学的两种
错误原因: tensorflow版本的问题: tensorflow1.0及以后api定义:(数字在后,tensors在前) tf.stack(tensors, axis=axis) For example...shape [2, 3] tf.shape(tf.concat([t3, t4], 0)) ==> [4, 3] tf.shape(tf.concat([t3, t4], 1)) ==> [2, 6] tensorflow
TensorFlow提供Variable Scope机制来控制变量的作用域,一定程度上类似于C++中的namespace,使得相同名称的变量可以同时存在。...变量作用域相关的函数: tf.variable_scope() tf.name_scope() 变量生成相关的函数 tf.get_variable...=None, variable_def=None, dtype=None, expected_shape=None, import_scope=None) 使用示例 如下所示,conv_block中创建了...变量的复用机制 当需要复用变量时,调用函数reuse_variables()。...; tf.name_scope具有类似的功能,但只限于tf.Variable生成的变量。
本文简单介绍梯度裁剪(gradient clipping)的方法及其作用,不管在 RNN 或者在其他网络都是可以使用的,比如博主最最近训练的 DNN 网络中就在用。...常见的 gradient clipping 有两种做法根据参数的 gradient 的值直接进行裁剪根据若干参数的 gradient 组成的 vector 的 L2 norm 进行裁剪第一种做法很容易理解...这样做是为了让 gradient vector 的 L2 norm 小于预设的 clip_norm。...而在一些的框架中,设置 gradient clipping 往往也是在 Optimizer 中设置,如 tensorflow 中设置如下optimizer = tf.train.AdamOptimizer...tf.clip_by_value(grad, -1., 1.), var) for grad, var in gvs]train_op = optimizer.apply_gradients(capped_gvs)Keras 中设置则更为简单
简单运用这节课我们学习如何在 Tensorflow 中使用 Variable .在 Tensorflow 中,定义了某字符串是变量,它才是变量,这一点是与 Python 所不同的。...定义语法: state = tf.Variable()import tensorflow as tfstate = tf.Variable(0, name='counter')# 定义常量 oneone...此步并没有直接计算)new_value = tf.add(state, one)# 将 State 更新成 new_valueupdate = tf.assign(state, new_value)如果你在 Tensorflow...中设定了变量,那么初始化变量是最重要的!!...一定要把 sess 的指针指向 state 再进行 print 才能得到想要的结果!以上就是我们今天所学的 Variable 打开模式。
各种不同的优化器本小节,我们会讲到Tensorflow里面的优化器。Tensorflow 中的优化器会有很多不同的种类。最基本, 也是最常用的一种就是GradientDescentOptimizer。...在 Tensofllow官网输入optimizer可以看到Tensorflow提供了多种优化器:图片TensorFlow官网提供的教程:TensorFlow Addons 优化器:LazyAdamhttps...://tensorflow.google.cn/addons/tutorials/optimizers_lazyadam?
Tensorflow 现在将 Dataset 作为首选的数据读取手段,而 Iterator 是 Dataset 中最重要的概念。...在 Tensorflow 的程序代码中,正是通过 Iterator 这根水管,才可以源源不断地从 Dataset 中取出数据。 但为了应付多变的环境,水管也需要变化,Iterator 也有许多种类。...然后, iterator 就完成了它的历史使命。单次的迭代器,不支持动态的数据集,它比较单纯,它不支持参数化。 什么是参数化呢?...Tensorflow 针对这种情况,提供了一个可以重新初始化的 Iterator,它的用法相对而言,比较复杂,但好在不是很难理解。...3、可重新初始化的 Iterator,它可以对接不同的 Dataset,也就是可以从不同的 Dataset 中读取数据。
TensorFlow提供两个类帮助实现多线程,一个是tf.train.Coordinator,另一个是tf.train.QueueRunner。...QueueRunner QueueRunner的作用是创建一些重复进行enqueue操作的线程,它们通过coordinator同时结束。...#encoding=utf-8 import numpy as np import tensorflow as tf batch_size = 2 #随机产生一个2*2的张量 example = tf.random_normal...总结 这两个类是实现TensorFlow pipeline的基础,能够高效地并行处理数据。个人认为在数据较大时,应该避免使用feed_dict。...因为,feed_dict是利用python读取数据,python读取数据的时候,tensorflow无法计算,而且会将数据再次拷贝一份。
作者 | stephenDC 来源 | 大数据与人工智能(ID:ai-big-data) 1 什么是计算图?...其中,前向过程由用户指定,包括模型定义,目标函数、损失函数、激活函数的选取等;后向的计算过程,包括计算梯度,更新梯度等,在优化器中已经由TensorFlow实现,用户不必关心。...3 计算图的运行 TensorFlow中可以定义多个计算图,不同计算图上的张量和运算相互独立,因此每一个计算图都是一个独立的计算逻辑。...依次执行队列中的每一个节点,执行成功之后将此节点输出指向的节点的入度减1,更新哈希表中对应节点的入度。 重复(2)和(3),直至可执行队列为空。...对于步骤(3)来说,可执行队列中的节点在资源允许的情况下,是可以并行执行。TensorFlow有灵活的硬件调度机制,来高效利用资源。
之前一直对tensorflow的padding一知半解,直到查阅了tensorflow/core/kernels/ops_util.cc中的Get2dOutputSizeVerbose函数,才恍然大悟,...下面是具体的介绍: 实际上tensorflow官方API里有介绍!!...根据tensorflow中的conv2d函数,我们先定义几个基本符号 1、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,不多解释。...我们知道,padding的方式在tensorflow里分两种,一种是VALID,一种是SAME,下面分别介绍这两种方式的实际操作方法。...pad_needed_width / 2 (结果取整) pad_right = pad_needed_width – pad_left 至此,关于tensorflow的卷积padding操作介绍完毕,
参数:作用域:筛选要返回的变量的可选作用域。后缀:用于过滤要返回的变量的可选后缀。返回值:集合中具有范围和后缀的变量列表。...参数:作用域:筛选要返回的变量的可选作用域。后缀:用于过滤要返回的变量的可选后缀。返回值:具有范围和后缀的可训练集合中的变量列表。...num_output:整数或长,层中输出单元的数量。activation_fn:激活函数。默认值是一个ReLU函数。显式地将其设置为None以跳过它并保持线性激活。...参数:scope:筛选要返回的变量的可选作用域suffix:用于过滤要返回的变量的可选后缀返回值:集合中具有范围和后缀的变量列表slim.get_or_create_global_step()get_or_create_global_step...**kwargs: keyword=value,它将为list_ops中的每个操作定义默认值。所有的ops都需要接受给定的一组参数。
tf.global_variables(), sess.run(tf.global_variables())): print '\n', x, y 实例 # coding=utf-8 import tensorflow...print '\n', x, y if __name__ == "__main__": main() 2017-09-29 10:10:22.714213: I tensorflow.../core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1052] Creating TensorFlow device (/device:GPU:0) -> (device: 0...指定变量名打印 模板 print 'my/BatchNorm/beta:0', (sess.run('my/BatchNorm/beta:0')) 实例 # coding=utf-8 import tensorflow.../core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1052] Creating TensorFlow device (/device:GPU:0) -> (device: 0
尽管Keras的API目前正在添加到TensorFlow中去,但TensorFlow本身就提供了一些高级构件,而且最新的1.3版本中也引入了一些新的构件。...在本示例中,我们将使用在Tensorflow中可用的MNIST数据,并为其构建一个Dataset包装。...我希望这篇文章能向你简要介绍一下这些框架是如何工作的,它们采用了什么样的抽象方法以及如何使用它们。如果你对使用这些框架感兴趣,下面我将介绍一些注意点和其他的文档。...在较新的Estimator框架中也有一个原型版本。在这个例子中我们不打算使用,因为它的开发非常不稳定。 本文使用了TensorFlow slim框架来定义模型的架构。...Slim是一个用于定义TensorFlow中复杂模型的轻量级库。它定义了预定义的架构和预先训练的模型。
Softmax回归本身就可以作为一个学习算法来优化分类结果,但在tensorflow中,softmax回归的参数被去掉了,它只是一层额外的处理层,将神经网络的输出变成一个概率分布。...这一行代码包含了4个不同的tensorflow运算。通过tf.clip_by_value函数可以将一个张量中的是数值限制在一个范围之内,这样就可以避免一些运算错误(比如log0是无效的)。...以下代码中给出一个简单的样例。...这三步计算得到的结果是一个nxm的二维矩阵,其中n为一个batch中样例的数量,m为分类的数量。根据交叉熵的公式,应该将每行中的m的结果得到所有样例的交叉熵。...在下面程序中实现一个拥有两个输入节点、一个输出节点,没有隐藏层的神经网络。
一、Python 原生类型 TensorFlow接受了Python自己的原生数据类型,例如Python中的布尔值类型,数值数据类型(整数,浮点数)和字符串类型。...原生类型就像Numpy一样,TensorFlow也有属于自己的数据类型,你会在TensorFlow中看到诸如tf.int32, tf.float32除了这些之外,还有一些很有意思的数据类型例如tf.bfloat..., tf.complex, tf.quint.下面是全部的TensorFlow数据类型,截图来自tf.DType?...三、Numpy数据类型 你可能已经注意到了Numpy和TensorFlow有很多相似之处。TensorFlow在设计之初就希望能够与Numpy有着很好的集成效果。...TensorFlow数据类型很多也是基于Numpy的,事实上,如果你令 np.int32==tf.int32将会返回True.你也可以直接传递Numpy数据类型直接给TensorFlow中的ops。
TensorFlow中的feed与fetch 一:占位符(placeholder)与feed 当我们构建一个模型的时候,有时候我们需要在运行时候输入一些初始数据,这个时候定义模型数据输入在tensorflow...(result) 其中feed_dict就是完成了feed数据功能,feed中文有喂饭的意思,这里还是很形象的,对定义的模型来说,数据就是最好的食物,所以就通过feeddict来实现。...代码演示如下: import tensorflow as tfa = tf.Variable(tf.random_normal([3, 3], stddev=3.0), dtype=tf.float32...sess.run(c) print(c_res) 2. fetch多个值 还是以feed中代码为例,我们把feed与fetch整合在一起,实现feed与fetch多个值,代码演示如下: import tensorflow...代码演示如下: import tensorflow as tfimport cv2 as cv# 通过opencv读取图像并显示src = cv.imread("D:/javaopencv/test.png
之前在TensorFlow中实现不同的神经网络,作为新手,发现经常会出现计算的loss中,出现Nan值的情况,总的来说,TensorFlow中出现Nan值的情况有两种,一种是在loss中计算后得到了Nan...值,另一种是在更新网络权重等等数据的时候出现了Nan值,本文接下来,首先解决计算loss中得到Nan值的问题,随后介绍更新网络时,出现Nan值的情况。...函数,然后计算得到的Nan,一般是输入的值中出现了负数值或者0值,在TensorFlow的官网上的教程中,使用其调试器调试Nan值的出现,也是查到了计算log的传参为0;而解决的办法也很简单,假设传参给...不过需要注意的是,在TensorFlow中,tf.nn.sigmoid函数,在输出的参数非常大,或者非常小的情况下,会给出边界值1或者0的输出,这就意味着,改造神经网络的过程,并不只是最后一层输出层的激活函数...举例说明就是TensorFlow的官网给的教程,其输出层使用的是softmax激活函数,其数值在[0,1],这在设计的时候,基本就确定了会出现Nan值的情况,只是发生的时间罢了。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 安装Pycharm 安装参考 Qt Designer的介绍 在PyQt中编写UI界面可以直接通过代码来实现,也可以通过Qt Designer来完成。...Qt Designer的设计符合MVC的架构,其实现了视图和逻辑的分离,从而实现了开发的便捷。Qt Designer中的操作方式十分灵活,其通过拖拽的方式放置控件可以随时查看控件效果。...Qt Designer生成的.ui文件(实质上是XML格式的文件)也可以通过pyuic5工具转换成.py文件。...下面以PyCharm为例,讲述PyCharm中Qt Designer的配置方法。...然后添加PyUIC(UI转换工具),PyUIC的Program为Python.exe,在Python的安装目录下面的Scripts目录下,Working directory同理设为我们的工作目录,Arguments
图中的节点代表数学运算,而图中的边则代表在这些节点之间传递的多维数组(张量)。借助这种灵活的架构,您可以通过一个 API 将计算工作部署到桌面设备、服务器或移动设备中的一个或多个 CPU 或 GPU。...TensorFlow 最初是由 Google Brain 团队(隶属于 Google 机器智能研究部门)中的研究人员和工程师开发的,旨在用于进行机器学习和深度神经网络研究。...中文官网 为什么选择tensorflow Python 接口 便捷性/灵活性:可以将计算模型部署到一个或多个桌面、服务器、移动等多种设备(CPUs or GPUs);适用于多种系统 Raspberry...然而Tensorflow主要的目的不是提供“开箱即用”的机器学习方法。而是,Tensorflow提供了一套强大的计算函数和类,允许用户从实验中定义自己的model。...什么是tensor tensor 看作是一个 n 维的数组或列表. ? 执行下面并不会输出8,而是输出tensor相关信息 ? 需要创建一个session,然后在session计算图,取出a的值 ?
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