问题 INFO:tensorflow:Restoring parameters from /tmp/mnist_convnet_model\model.ckpt-1619 2018-04-10 16:02:17.996575: W c:\l\tensorflow_1501918863922\work\tensorflow-1.2.1\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:1158] Not found: Key conv___1/bias not found in c
在计算图中,节点表示计算单位,边表示计算用到和产生的数据。 例如,在TensorFlow图中,tf.matmul操作将对应于具有两个输入边(要乘以的矩阵)和一个输出边(乘法的结果)的单个节点。
磐创AI 专注分享原创AI技术文章 翻译 | fendouai 编辑 | 磐石 【磐创AI导读】:本文编译自tensorflow官方网站,详细介绍了Tensorflow中多GPU的使用。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。 目录: 介绍 记录设备状态 手动分配状态 允许GPU内存增长 在多GPU系统是使用单个GPU 使用多个 GPU 一. 介绍 在一个典型的系统中,有多个计算设备。在 TensorFlow 中支持的设备类型包括 CPU 和 GPU。他们用字符串来表达,例如: •"/cpu:0":
该文章介绍了如何使用多个GPU进行训练,包括TensorFlow、PyTorch和MXNet等框架。文章首先介绍了多GPU训练的基础知识和技术,然后详细讲解了如何配置和管理多GPU训练环境,并通过实际案例演示了如何使用多GPU进行训练。
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。 01 Loss计算中出现Nan值 在搜索以后,找到StackOverflow上找到大致的一个解决办法(原文地址:这里),大致的解决办法就是,在出现Nan值的
看了pascal_voc.py代码,可以把代码的jpg拼接改成png,这样可以不做上一步.
Defined in tensorflow/python/framework/errors_impl.py.
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。
本文介绍了如何利用深度学习对图像进行风格迁移。首先介绍了基于卷积神经网络的生成对抗网络(GAN)和基于卷积神经网络的变分自编码器(VAE)两种方法,然后阐述了如何应用深度学习进行图像风格迁移,并给出了具体的实现步骤和代码示例。
设置神经网络参数的过程就是神经网络的训练过程。只有经过有效训练的神经网络模型才可以真正地解决分类或者回归问题使用监督学习的方式设置神经网络参数需要有一个标注好的训练数据集。监督学习最重要的思想是,在一直答案的标注数据集上,模拟给出预测结果要尽量逼近真实的答案。通过调整神经网络中地参数对训练数据进行拟合,可以使得模块对未知的样本提供预测的能力在神经网络优化算法中,最常用的方法是反向传播算法(backpropagation)。反向传播算法的具体工作原理如下图
【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。
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。
选自GitHub 机器之心编译 机器之心编辑部 昨天,谷歌在 GitHub 上正式发布了 TensorFlow 的最新版本 1.5.0,并开源了其代码。支持 CUDA 9 和 cuDNN 7 被认为是本次更新的最重要部分。机器之心对这次更新的重大改变以及主要功能和提升进行了编译介绍,原文请见文中链接。 GitHub 地址:https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.5.0 源代码(zip):https://github.com/tenso
作者:数据娃掘 来源:http://blog.csdn.net/jdbc/article/details/68957085 前言 目前,深度学习在计算机科学各领域的应用越来越多,各种新技术层出不穷,比如图像识别、图形定位与检测、语音识别这一系列的技术。这个领域,对于初入技术行业的同学来讲,吸引力十分足够:特别是在整个领域工资居高不下的时候。 说到深度学习,就不能不提一下开源框架tensorflow。不仅是因为这个框架最火、使用率最高,也是因为这个框架是非常适合初学者接触、学习的。 我们会讲到一些深度学习
记录一下安装win10+GeForce GTX1060+CUDA 9.0+cuDNN7.3+tensorflow-gpu 1.12.0+python3.5.5
softmax函数的返回结果和输入的tensor有相同的shape,既然没有改变tensor的形状,那么softmax究竟对tensor做了什么?
我们首先介绍一下TensorBoard的使用,然后介绍TensorFlow的基本ops,之后介绍张量的数据类型,最后介绍一下如何将自己的输入导入模型。
我叫 Jacob,是 Google AI Resident 项目的研究学者。我是在 2017 年夏天加入该项目的,尽管已经拥有了丰富的编程经验,并且对机器学习的理解也很深刻,但此前我从未使用过 TensorFlow。当时我觉得凭我的能力应该很快就能上手。但让我没想到的是,学习曲线相当的陡峭,甚至在加入该项目几个月后,我还偶尔对如何使用 TensorFlow 代码来实现想法感到困惑。我把这篇博文当作瓶中信写给过去的自己:一篇我希望在学习之初能被给予的入门介绍。我希望这篇博文也能帮助到其他人。
TensorFlow程序可以通过tf.device函数来指定运行每一个操作的设备,这个设备可以是本地的CPU或者GPU,也可以是某一台远程的服务器。但在本文中只关心本地的设备。TensorFlow会给每一个可用的设备一个名称,tf.device函数可以通过设备的名称来指定执行运算的设备。比如CPU在TensorFlow中的名称为/cpu:0。在默认情况下,即使机器有多个CPU,TensorFlow也不会区分它们,所有的CPU都使用/cpu:0作为名称。而一台机器上不同GPU的名称是不同的,第n个GPU在TensorFlow中的名称为/gpu:n。比如第一个GPU的名称为/gpu:0,第二个GPU名称为/gpu:1,以此类推。
导读:虽然对于大多数人来说 TensorFlow 的开发语言是 Python,但它并不是一个标准的 Python 库。这个神经网络框架通过构建「计算图」来运行,对于很多新手来说,在理解其逻辑时会遇到很多困难。本文中,来自谷歌大脑的工程师 Jacob Buckman 将试图帮你解决初遇 TensorFlow 时你会遇到的麻烦。
安装conda 下载地址:https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh 下载完成后执行: bash Miniconda2-latest-Linux-x86_64.sh 安装地址:xlz/Miniconda 刷新一下配置文件:source /home/xlz/.bashrc #这里是管理员权限吼 创建实验环境:conda create -n stackGan python=2.7 #我们创建一个虚拟2.7环
来源:Github 编译:费欣欣 【新智元导读】TensorFlow今天正式发布了1.5.0版本,支持CUDA 9和cuDNN 7,进一步提速。并且,从1.6版本开始,预编译二进制文件将使用AVX指令,这可能会破坏老式CPU上的TF。 刚刚,TensorFlow发布了1.5.0正式版,很多人都期待已久,最重大的改动是支持CUDA 9和cuDNN 7,这承诺将使Volta GPUs/FP16上的训练速度翻倍。 此外,Eager execution预览版可用,也将吸引不少初学者。 下面是这次更新的重大变动及错误
TensorFlow 模型还可用于在移动和嵌入式平台上运行的应用。 TensorFlow Lite 和 TensorFlow Mobile 是资源受限移动设备的两种 TensorFlow。与 TensorFlow Mobile 相比,TensorFlow Lite 支持功能的子集。由于较小的二进制大小和较少的依赖项,TensorFlow Lite 可以获得更好的表现。
剖析第一个例子 学习《机器学习》,很多IT高手是直接去翻看TensorFlow文档,但碰壁的很多。究其原因,TensorFlow的文档跨度太大了,它首先假设你已经对“机器学习”和人工智能非常熟悉,所有的文档和样例,都是用于帮助你从以前的计算平台迁移至TensorFlow,而并不是一份入门教程。 所以本文尽力保持一个比较缓慢的节奏和阶梯,希望弥合这种距离。本文定位并非取代TensorFlow文档,而是希望通过对照本文和TensorFlow文档,帮助你更顺利的进入Google的机器学习世界。 基于这个思路,
希望时间的流逝不仅仅丰富了我们的阅历,更重要的是通过提炼让我们得以升华,走向卓越。 1Tags 排序算法 链表 树 图 动态规划 Leetcode Python Numpy Pandas Matplotlib 数学分析 线性代数 概率论 数据预处理 机器学习 回归算法 分类算法 聚类算法 集成算法 推荐算法 自然语言处理 Kaggle Tensorflow
本文介绍了如何使用深度学习模型进行图像分类,并探讨了在训练和评估模型时出现的问题及解决方案。
作者:才云科技Caicloud,郑泽宇,顾思宇 要将深度学习应用到实际问题中,一个非常大的问题在于训练深度学习模型需要的计算量太大。比如Inception-v3模型在单机上训练到78%的正确率需要将近半年的时间 ,这样的训练速度是完全无法应用到实际生产中的。为了加速训练过程,本章将介绍如何通过TensorFlow利用GPU或/和分布式计算进行模型训练。本文节选自《TensorFlow:实战Google深度学习框架》第十章。 本文将介绍如何在TensorFlow中使用单个GPU进行计算加速,也将介绍生成Ten
探究 batch normalization 过程中的 decay 参数项 在 train 和 test 过程中的不同作用。
TensorFlow的计算图粒度比较细,由节点和有向边组成(后来也加入了层)。相比之下,腾讯的开源机器学习平台Angel,其计算图的粒度较粗,由层(Layer)组成。很明显,粒度越细,灵活性越好;粒度越粗,开发效率越高。用Angel手动搭建模型,层层堆叠,几行代码就够了(事实上,Angel借鉴了Caffe的方式,可以直接读取Json文件,生成深度网络);但限制在于,只能使用官方已经实现的Layer,因此诸如RNN和DNN,Angel目前是不支持的,开发者也无法自己实现。因此,开发者可以根据自己的不同需求,选择相应的平台。
梯度下降法是一个一阶最优化算法,通常也称为最速下降法。要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值,必须响函数上当前对于梯度(或者近似梯度)的反方向的规定步长居里点进行迭代搜索。所以梯度下降法可以帮助我们求解某个函数的极小值或者最小值。对于n为问题就是最优解,梯度下降法是最常用的方法之一。
来源商业新知网,原文标题:NeurIPS18最佳论文NeuralODE,现在有了TensorFlow实现 | 附56页讲解PPT
本文为雷锋字幕组编译的技术博客,原标题 The 5 Deep Learning Frameworks Every Serious Machine Learner Should Be Familiar With,作者为James Le。
TensorFlow时谷歌于2015年11月宣布在Github上开源的第二代分布式机器学习系统,目前仍处于快速开发迭代中,有大量的新功能新特性在陆续研发中;
大家好,本人使用Tensorflow已经有一年多时间,在此期间看了很多相关书籍和博客,我也总结了一些Tensorflow实际使用知识点,我会陆续分享给大家。今天本文先介绍Tensorflow基础知识。
windows10 tensorflow(二)原理实战之回归分析,深度学习框架(梯度下降法求解回归参数) TF数据生成方式:参考TF数据生成12法 TF基本原理与概念理解: tensorflow(一)windows 10 64位安装tensorflow1.4与基本概念解读tf.global_variables_initializer 模型: 一个简单的线性回归y = W * x + b,采用numpy构建完整回归数据,并增加干扰噪声 import numpy as np #建立一个一元线性回归方程y
TensorFlow是一个由Google创建的开源软件库,用于实现机器学习和深度学习系统。这两个名称包含一系列强大的算法,它们共享一个共同的挑战——让计算机学习如何自动识别复杂模式和/或做出最佳决策。
01 引言 欢迎关注 算法channel ! 交流思想,分享知识,找到迈入机器学习大门的系统学习方法,并在这条道路上不断攀登,这是小编创办本公众号的初衷。 本公众号会系统地推送基础算法及机器学习/深度学习相关的全栈内容,包括但不限于:经典算法,LeetCode题目分析,机器学习数据预处理,算法原理,例子解析,部分重要算法的不调包源码实现(现已整理到Github上),并且带有实战分析,包括使用开源库和框架:Python, Numpy,Pandas,Matplotlib,Sklearn,Tensorflow等
主要包括计算机科学中基本的算法与数据结构,结合算法思想和Leetcode实战,总结介绍。
TensorFlow is a software library for designing and deploying numerical computations, with a key focus on applications in machine learning. The library allows algorithms to be described as a graph of connected operations that can be executed on various GPU-enabled platforms ranging from portable devices to desktops to high-end servers.
源于工作需要,重新学习tensorflow,好久未使用,忘记的差不多了。 ---- tensorflow的基础框架 1 数据准备 2 定义placeholder容器 3 初始化参数权重 4 计算预测结果 5 计算损失函数值 6 初始化optimizer 7 在session里执行graph tensorflow的基础框架 tensorflow中是由Graph和Session组成,Graph负责将计算架构搭建起来,Session则负责将数据输入、执行模型、产出结果。分工明确,严格分割开来。 其中,Gr
TensorFlow是一个用于人工智能的开源神器,是一个采用数据流图(data flow graphs)用于数值计算的开源软件库。数据流图使用节点(nodes)和边线(edges)的有向图来描述数学计算,图中的节点表示数学操作,也可以表示数据输入的起点或者数据输出的终点,而边线表示在节点之间的输入/输出关系,用来运输大小可动态调整的多维数据数组,也就是张量(tensor)。TensorFlow可以在普通计算机、服务器和移动设备的CPU和GPU上展开计算,具有很强的可移植性,并且支持C++、Python等多种
tensorflow中是由Graph和Session组成,Graph负责将计算架构搭建起来,Session则负责将数据输入、执行模型、产出结果。分工明确,严格分割开来。
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。
整理了斯坦福大学的cs224n,自然语言处理与深度学习课程的所有18个PPT完整版,提供下载,供大家学习参考。
A Simple JavaScript Library to make it easy for people to use KMeans algorithms with Tensorflow JS.
因为Android Demo里的模型是已经训练好的,模型保存的label都是固定的,所以我们在使用的时候会发现还有很多东西它识别不出来。那么我们就需要用它来训练我们自己的数据。下面就是使用SSD-MobileNet训练模型的方法。
CV领域中,在完成数据准备工作和设计定义好模型之后,我们就可以去迭代训练模型了,通过设置调节不同的超参数(这需要理论知识和丰富的经验)来使得损失(loss)和准确率(accuracy)这两个常用的指标达到最优。一般在训练完成之后,都需要通过损失曲线图和准确率曲线图来衡量整个训练过程。
tf.GradientTape定义在tensorflow/python/eager/backprop.py文件中,从文件路径也可以大概看出,GradientTape是eager模式下计算梯度用的,而eager模式(eager模式的具体介绍请参考文末链接)是TensorFlow 2.0的默认模式,因此tf.GradientTape是官方大力推荐的用法。下面就来具体介绍GradientTape的原理和使用。
在深度学习分类任务中,我们经常会使用到损失函数,今天我们就来总结一下深度学习中常见的损失函数。
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