TensorFlow Lite使用.jpeg TensorFlow Lite 是用于移动设备和嵌入式设备的轻量级解决方案。...TensorFlow Lite 支持 Android、iOS 甚至树莓派等多种平台。...对于离线的场合，云端的 AI 就无法使用了，而此时可以在移动设备中使用 TensorFlow Lite。...总结 本文只是 TF Lite 的初探，很多细节并没有详细阐述。应该会在未来的文章中详细介绍。.../tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/lite/examples/android/app
从 Python到Tensorflow 学习之路(一) ---- 最近毕业设计题目是研究对抗样本,要用tensorflow来搭建神经网络,因此python必不可少,这个不是一个传统的Python学习教程只是把学习...Python过程中遇到的问题和经验记录下来(基于Python2.7),如果想要一步一步学习Python建议看下面的网站。...Python中的list和tuple list len()函数可以获取list的长度 friendlist = ['Alice','Bob','Clark'] print len(friendlist...) list的索引依旧是从0开始,可以用负数nn来取倒数第|n||n|个元素 friendlist = ['Alice','Bob','Clark'] print friendlist[-1], friendlist...cmp(2,1) print cmp(1,1) print cmp(1,2) Python中的函数可以起别名,函数名就是指向一个函数的引用,可以把函数名赋给一个变量 a = abs print a(-
2017 年 5 月，Kika 技术团队基于 TensorFlow Mobile 研发了 Kika AI Engine，将其应用于 Kika 的全系输入法产品中。...预测的内容包括：单词，词组，emoji 等等一切可能通过输入法发送的内容。从算法的原理上来讲，这是一个典型的 RNN 应用场景。 ?...在 Kika 将 TF Mobile 部署到移动端的过程中，除了 CPU 占用偏高，还有由于 TF Mobile 内存管理与内存保护设计的问题，导致： 内存保护机制不完善，在实际内存不是很充足的情况（尤其对于部分低端机型以及在内存消耗较大的应用...但是考虑到内存消耗和性能方面的提升，Kika 仍然建议投入一部分的研发力量，在移动端考虑采用 TF Lite 做为基于 RNN 深度学习模型的 inference 部署方案。 2..../kika bazel build -s -c dbg \ @org_tensorflow//tensorflow/contrib/lite/toco:toco \ //graph_tools/python
最近一直在考虑在Android系统上做一些AI的项目，但现在的AI项目大多数采用Python语言。在网上搜了一些移动端AI的例子，觉得Google的TensorFlow Lite比较适合。...TensorFlow Lite中使用MobileNet 例如，在这幅图像中，我将相机指向了我最喜爱的咖啡杯，可以看到它主要被分类为“杯子”。考虑到其形状，很容易理解！...构建TensorFlow Lite Android应用程序 要构建使用TensorFlow Lite的Android应用程序，您需要做的第一件事就是将tensorflow-lite库添加到应用程序中。...方法，将图像数据和标签数组传递给它，剩下的工作就完成了： tflite.run(imgData, labelProbArray); 详细讨论如何从相机中获取图像并准备给到tflite已经超出了本文的范围...深入到这个示例中，您可以看到它如何从相机中抓取、准备用于分类的数据，并通过将加权输出优先级列表映射模型到标签数组来处理输出。
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。
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...中设定了变量，那么初始化变量是最重要的！！...所以定义了变量以后, 一定要定义 init = tf.initialize_all_variables() .到这里变量还是没有被激活，需要再在 sess 里, sess.run(init) , 激活...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。
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
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。...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。...不知道大家注意到一点没有？每次 Iterator 切换时，数据都从头开始打印了。如果，不想这种情况发生，就需要接下来介绍的另外一种 Iterator。...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。
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。...为此计算图创建一个可执行节点队列，将哈希表中入度为0的节点加入该队列，并从节点哈希表中删除这些节点。...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。
coord.should_stop(): #不应该停止时计数 print('thread ID:',t_id, 'count =', count) count += 1 if(count == 5): #计到5...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。
安装及激活过程参见文章： Python环境搭建—安利Python小白的Python和Pycharm安装详细教程_pdcfighting的博客-CSDN博客 三、使用pip安装tensorflow 1....tensorflow是在机器学习的算法编程中要用到的包，如果有这方面需求的小伙伴可以提前装好，后期在进行代码调试时可以避免很多错误。...右键点击电脑左下角的开始按钮，点击搜索，输入cmd回车， 3. 在命令提示框中输入以下的命令，回车。开始下载。 pip install tensorflow-cpu==2.4.0 4....它会另外安装其他的包，这些包在机器学习中也会经常用到。如果出现红字，再安装一次。直到出现successfull installed …，表明已经成功安装好了tensorflow包。 5....如果在一个python文件中的包名出现了红色波浪线，左键单击出现红色波浪线的包名，然后等待左上角出现红色灯泡，单击灯泡，点击install package …进行下载。
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。...**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。...此函数实现权重初始化，从:Xavier Glorot和yobengio(2010):[了解深度前馈神经网络训练的难点]。...“FAN_IN”、“FAN_OUT’,‘FAN_AVG’uniform:是否使用均匀或正态分布随机初始化seed:一个Python整数。用于创建随机种子。看到“特遣部队。
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。...Experiment、Estimator和DataSet框架以及它们之间的交互。 我们在本文中将使用MNIST作为数据集。这是一个使用起来很简单的数据集，可以从TensorFlow官网获取到。...模型函数是一个Python函数，它根据给定的输入构建模型。 模型函数 模型函数是一个Python函数，并作为一级函数传递给Estimator。...钩子可用于保存或监视特定的内容，或者在图或会话中设置某些操作。例如，我们将其传入到操作中，帮助初始化数据加载器。 描述需要训练多久以及何时评估的各种参数。...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。
1、经典损失函数：分类问题和回归问题是监督学习的两大种类。这一节将分别介绍分类问题和回归问题中使用到的经典损失函数。分类问题希望解决的是将不同的样本分到事先定义到的经典损失函数。...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。...{e^{y_{i}}}{\sum_{j=1}^{n} e^{y_{i}}}从以上公式中可以看出，原始神经网络的输出使用北至新都来生成新的输出，而新的输出满足概率分布的所有要求。...从交叉熵的公式可以看到交叉熵函数时不对称的(H(p,q)不等于H(q,p))，它刻画的是通过来绿分布q来表达概率分布p的困难程度。...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)。
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