如果你想运用神经网络解决现实生活中的问题，准备购买一些高端硬件吧！ 如何使用神经网络解决问题 神经网络是一种特殊的机器学习（ML）算法。...而最流行的深度学习库，仅举几例： Caffe DeepLearning4j TensorFlow Theano Torch 我们已经了解了图像是如何储存的以及有哪些常用的图像处理库，现在让我们来看看TensorFlow...我会给TensorFlow一个简单的定义。TensorFlow不过是对numpy（一个广为使用的Python数学运算库）做了一些变形而已。...如果你之前曾经有使用numpy的经历，那么了解TensorFlow的原理不过是小菜一碟！numpy和TensorFlow之间的主要区别在于，TensorFlow遵循一个惰性编程范例。...使用TensorFlow的优点是： 它有一个直观的结构， 顾名思义，TensorFlow有一个“张量流图”。 你可以很容易地看到图的每一个部分。
对抗学习训练为指导人工智能完成复杂任务提供了一个全新的思路，生成对抗图片能够非常轻松的愚弄之前训练好的分类器，因此如何利用生成对抗图片提高系统的鲁棒性是一个很有研究的热点问题。...在这篇文章中，将手把手带领读者利用TensorFlow实现一个简单的算法来合成对抗样本，之后使用这种技术建立一个鲁棒的对抗性例子。...使用tf.Variable而不是使用tf.placeholder，这是因为要确保它是可训练的。当我们需要时，仍然可以输入它。...那么，如何使得一个对抗样本对变换的分布是鲁棒的呢？给定一些变换分布T，我们可以最大化Et~TlogP(y'|t(X'))，约束条件为‖X- X'‖∞≤ε。...可以使用一个技巧让TensorFlow为我们做到这一点，而不是通过手动实现梯度采样得到：我们可以模拟基于采样的梯度下降，作为随机分类器的集合中的梯度下降，随机分类器从分布中随机抽取并在分类之前变换输入。
选自Medium 作者：DeviceHive 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、刘晓坤 本文介绍了一种使用 TensorFlow 将音频进行分类（包括种类、场景等）的实现方案，包括备选模型...、备选数据集、数据集准备、模型训练、结果提取等都有详细的引导，特别是作者还介绍了如何实现 web 接口并集成 IoT。...这篇文章具体描述了我们选择哪款工具、我们面临的挑战是什么、我们如何用 TensorFlow 训练模型，以及如何运行我们的开源项目。...训练模型 下一个任务就是了解 YouTube-8M 接口是如何运行的。它是被设计来处理视频的，但是幸运的是它也能够处理音频。这个库是相当方便的，但是它有固定的样本类别数。...这里我们使用 PyAudio，它提供了可以在很多平台上运行的简单接口。 音频准备 正如我们之前所提及的，我们要使用 TensorFlow 的 VGGish 模型作为特征提取器。
▌步骤一：使用TensorFlow创建模型 首先，我们需要在电脑或者服务器上先使用TensorFlow创建好一个模型。...因为本文是在手机上使用TensorFlow的教程，所以我就假设你已经熟练掌握创建模型这一步了。...没有掌握也没有关系，我推荐给你一个快速入门的教程如何利用用户图像在CPU上训练Inception模型 （https://towardsdatascience.com/training-inception-with-tensorflow-on-custom-images-using-cpu...好了，回到本文，我们现在就得到一个已经训练好的模型了。 我们以花为例，在训练模型时，使用的数据：包括郁金香、雏菊、向日葵、蒲公英和玫瑰。当然你也可以使用其它种类的数据对模型进行训练。...然后，从Tensorflow的根目录下载Inception v1，并使用以下步骤将标签和图文件提取到simple和camera示例中的数据文件夹中： mkdir -p ~/graphs curl -o
编者按：本文节选自图书《TensorFlow实战》第五章，本书将重点从实用的层面，为读者讲解如何使用TensorFlow实现全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络，乃至Deep Q-Network。...在早期的图像识别研究中，最大的挑战是如何组织特征，因为图像数据不像其他类型的数据那样可以通过人工理解来提取特征。...卷积的好处是，不管图片尺寸如何，我们需要训练的权值数量只跟卷积核大小、卷积核数量有关，我们可以使用非常少的参数量处理任意大小的图片。每一个卷积层提取的特征，在后面的层中都会抽象组合成更高阶的特征。...图5-4 LeNet-5结构示意图 TensorFlow实现简单的卷积网络 本节将讲解如何使用TensorFlow实现一个简单的卷积神经网络，使用的数据集依然是MNIST，预期可以达到99.2%左右的准确率...tf.nn.max_pool是TensorFlow中的最大池化函数，我们这里使用2×2的最大池化，即将一个2×2的像素块降为1×1的像素。
上一篇我介绍了Tensorflow中张量的静态和动态特性。这一篇我会说一说如何使用Scope来管理Tensorflow中的变量和张量。...1、使用tf.name_scope Tensorflow中的变量和张量是有名称属性的，用于在符号图中标识它们。我们如果在创建变量或张量时没有指定名称属性，Tensorflow会自动指定一个名称。 ?...现在我们看一下使用tf.name_scope来管理变量和张量的情况。 ? 注意：在Tensorflow中定义新变量有两种方法：创建tf.Variable对象或调用tf.get_variable。...2、使用tf.variable_scope 不同于tf.name_scope，tf.variable_scope是会修改由tf.get_variable创建变量的名称的。 ?...使用tf.name_scope和tf.variable_scope来管理Tensorflow变量和张量的益处我就不多说了，大家在实际项目中好好体会吧。
的内置API——Dataset，接下来就如何使用该API向模型中导入数据进行介绍。...How to use Dataset in TensorFlow 作者网址： https://francescozuppichini.carrd.co/ 经常使用TensorFlow的朋友可能知道，feed-dict...幸运的是，TensorFlow有一个内置的API——Dataset，它更容易完成这项任务，因此，使用内置的输入管道（Pipeline），不要使用‘feed-dict’。...在本教程中，我们将学习如何使用它创建输入管道，以及如何有效地将数据输入到模型中。 本文将解释Dataset的基本机制，涵盖最常见的用例。...▌创建迭代器（Iterator） ---- ---- 我们已经知道如何创建一个数据集，但是如何获取我们的数据呢？ 那就必须使用迭代器，它使我们能够遍历数据集并找到数据的实际值。 有四种类型的迭代器。
这是个很严峻的问题，每次跑代码，内存就炸了，gpu还没开始用呢，看一些博客上是这样说的： 方法一： import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2"#...这里的数字代表第几块显卡 查看有几块显卡及显卡的使用情况可以用命令 nvidia-smi 但是，我试了一下，不太ok。...方法二： 卸载cpu版本的tensorflow，重新安装gpu版本的 好不容易装上的，如果可以用其他的方法，那么我还是想试一下的。...方法三： 正在探讨中，找到了再补充在这个博客中 还有一个很有意思的是，你怎么知道你的某个环境用的是cpu还是gpu： 我引用一下，原文出自https://blog.csdn.net/weixin_37251044.../article/details/79790270 import numpy import tensorflow as tf a = tf.constant([1.0,
最近因为工作需要，准备使用TensorFlow框架，因为一直有使用pytorch的经验，所以以为不会很麻烦，但是看了几天官方文档之后，果断弃坑，去TMDSB Tensorflow，模块乱糟糟的像一锅粥，...我宁愿去用百度的paddlepaddle。
注意事项 注意graph 一定要用 sess.graph.finalize()，相当于把整个图冻住，使图变为只读的形式，不再允许增加节点。...() tf.assign() tf.train.Saver() 尽量在外部定义好之后使用 sess.run()的方法运行。...注意cache 要么不要使用 tf.data.Dataset.cache(filename)，要么就要记得添加filename参数。...因为cache函数的作用是将加载进来的数据存放到filename指定的地方。如果我们没有指定filename，数据就是一直存储在内存中。...随着迭代次数的增加，存储在内存中的数据越来越多，就会导致内存暴涨。
： 现在还不是最终版本，而且可能还不太稳定，不过大家都可以开始尝试，并提出建议和反馈，请查看如何提交报告: 本文结构： 从 TensorFlow 1.12 到 TensorFlow 2.0 preview...Keras 用户使用 TensorFlow 作为后端，所以 TensorFlow 的曲线可能会更高。...因为 TensorFlow 的代码比较麻烦 例如要计算 1 + ½ + ¼ + ⅛ + … ，使用 PyTorch 的代码明显比 TensorFlow 简单： ? 2....弃用 collections 以前训练模型，创建了一个优化器，要减少损失，但 TensorFlow 如何知道它应该按什么顺序来调整哪些变量？...删除杂乱无章的 API 之前 TensorFlow 包含很多重复的 API 或者不推荐使用的 API，杂乱无章， 例如，可以使用 tf.layers 或 tf.keras.layers 创建图层，这样会造成很多重复和混乱的代码
如何输入数据 刚才我们说把数据传进去，图片是如何传到模型中的那，首先我们知道图片是由像素点组成的，所以可以用二维数组去表示一个图片，二维数组中的每个位置是一个图片的像素点，将二维数组输入模型即可。...如何训练模型 刚才我们说要调整模型中的权重，如何调整个权重那，我们需要了解一下正向传播与反向传播。正向传播就是将这个图片与节点间的权重计算后生成结果。...模型保存： 作用：将训练好的模型保存起来。 7. 模型部署： 作用：将保存的模型部署到服务器或本地以便提供使用。 三、搭建开发环境 目前我学习的是Anaconda+tensorflow。 1....目前下载的Anaconda自带python为3.8，通过conda下载tensorflow2.3.0后可能无法使用gpu训练，除非自己使用pip下载tensorflow与CUDA，建议虚环境使用python3.7...，tensorflow使用tensorflow2.1.0。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...windows系统下： 1.按windows+r 2.输入cmd 3.输入 pip uninstall tensorflow 中间会提示输入Y 或者 N，输入Y后按回车即可。
TensorFlow 的话就比较好理解：我们是先定义一些计算图，这时候并不真正的传入数据，然后在训练的时候去执行这个计算图，也就是说这时候才开始将真正的数据穿进去。...定义 FeatureColumn TensorFlow 使用 FeatureColumn 来表示数据集中的一个的特征，我们需要根据特征类型（连续或者分类）把原来的特征都转换成 FeatureColumn...，说明你在使用 GPU 计算（默认行为）且你的 GPU 可用显存不足，TensorFlow 总是试图为自己分配全部显存，例如你的显存是 2GB，那么他就会试图为自己分配 2GB，但是一般情况下你的显存不会一点都不被其他程序占用的...，导致 TensorFlow 分配显存失败。...解决办法是在定义 regressor 的时候使用 config 参数中的 gpu_memory_fraction 来指定分配给 TensorFlow 的显存大小（比例）： # log_device_placement
此方法非常适合将TensorFlow合并到已使用Docker的更大应用程序体系结构中。但是，Docker镜像的大小会非常大。...完成安装后，您将通过运行简短的TensorFlow程序验证安装，然后使用TensorFlow进行图像识别。...第2步 - 验证安装 为了验证TensorFlow的安装，我们将在TensorFlow中以非root用户身份运行一个简单的程序。我们将使用规范初学者的例子“Hello，world！”...现在让我们使用TensorFlow的图像识别API来更熟悉TensorFlow。...第3步 - 使用TensorFlow进行图像识别 现在已经安装了TensorFlow并且您通过运行一个简单的程序验证了它，让我们来看看TensorFlow的图像识别功能。
在本文中，作者 Francesco Zuppichini 将教你使用 TensorFlow 的内建管道向模型传递数据的方法，从此远离「feed-dict」。...本文内容已更新至最新的 TensorFlow 1.5 版本。...经常使用神经网络框架的人都会知道，feed-dict 是向 TensorFlow 传递信息最慢的方式，应该尽量避免使用。...向模型提供数据的正确方式是使用输入管道，这样才能保证 GPU 在工作时永远无需等待新的数据。 幸运的是，TensorFlow 拥有一个名为 Dataset 的内建 API，它可以让我们的工作更加简单。...创建迭代器 我们已经学会创建数据集了，但如何从中获取数据呢？我们必须使用迭代器（Iterator），它会帮助我们遍历数据集中的内容并找到真值。有四种类型的迭代器。
上一篇我介绍了三种向Tensorflow提供数据的方式。这一篇我会说一说如何使用Tensorflow的重载操作。...虽然该操作很方便，但在使用此操作时请务必小心。切片操作非常低效，通常最好应该避免使用，特别是当切片数量很高时，效率非常低的。...2、重载算术和逻辑运算符 Tensorflow还会重载一系列算术和逻辑运算符。 ? 也可以使用这些操作的增强版本。例如x + = y和x ** = 2也是有效的。...3、不支持的重载操作 由于在Python中是不允许重载“and”，“or”和“not”关键字的，所以Tensorflow也不允许使用张量作为布尔值，因为它很容易出错。 ?...其他不支持的运算符：等于（==）和不等于（！=）运算符，它们在Numpy中可以重载，但在Tensorflow中是不可以的，而是用tf.equal和tf.not_equal来实现的。
幸运的是，在移动应用方面，有很多工具开发成可以简化深度学习模型的部署和管理。在这篇文章中，我将阐释如何使用 TensorFlow mobile 将 PyTorch 和 Keras 部署到移动设备。...用 TensorFlow mobile 部署模型到安卓设备分为三个步骤： 将你的训练模式转换到 TensorFlow 在安卓应用中添加 TensorFlow mobile 作为附加功能 在你的应用中使用...如果你使用的是 Keras，你可以跳到 “将 Keras 模式转成 TensorFlow 模式”章节。 首先我们要做的是将我们的 PyTorch 模式参数转成 Keras 中的同等参数。...因此，在这个教程里，我坚持用 TensorFlow Mobile。 如果没有现存项目的话，使用 Android Studio，创建一个新的安卓项目。...使用上述代码，你能轻松导出你训练的 PyTorch 和 Keras 模型到 TensorFlow。
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