定义变量,初始化,一般初始化随机值,或者常值 weights = tf.Variable(tf.random_normal([784, 200],stddev=0.35), name='weights') from tensorflow.python.framework import ops ops.reset_default_graph() biases = tf.Variable(tf.zeros([200]), name='biases') init
使用tensorflow过程中,训练结束后我们需要用到模型文件。有时候,我们可能也需要用到别人训练好的模型,并在这个基础上再次训练。这时候我们需要掌握如何操作这些模型数据。看完本文,相信你一定会有收获!
在之前一篇文章里:使用CNN+ Auto-Encoder 实现无监督Sentence Embedding (代码基于Tensorflow),训练完成后,encode的参数也就被训练好了,这个时候我们利用这些参数对数据进行编码处理,从而得到一个向量。
在上一篇文章中《Tensorflow加载预训练模型和保存模型》,我们学习到如何使用预训练的模型。但注意到,在上一篇文章中使用预训练模型,必须至少的要4个文件:
import tensorflow as tf 常量的使用 # 定义常量 a = tf.constant(10) b = tf.constant(20) # 定义一种操作,建立一种关系 c = tf.add(a, b) # 通过会话真正执行代码操作 with tf.Session() as sess: ret = sess.run(c) print(ret) 变量的使用 # 定义变量 c = tf.Variable([2]) d = tf.Variable([3]) e = tf.ad
此篇笔记参考来源为《莫烦Python》 tensorflow安装 在命令行模式下进入到python安装目录中的Scripts下,例如我的安装路径为:D:\Program Files (x86)\Python\Scripts 安装CPU版本的: pip3 install --upgrade tensorflow GPU版本: pip3 install --upgrade tensorflow-gpu 心酸啊,一开始使用这种方法超时了,想想就试着装一个anaconda吧,成功安装好了之后,但是IDLE中导入错误
随着 TensorFlow 在研究及产品中的应用日益广泛,很多开发者及研究者都希望能深入学习这一深度学习框架。本文介绍了TensorFlow 基础,包括静态计算图、张量、TensorBoard 可视化和模型参数的保存等。
如果你是一个深度学习的初学者,那么我相信你应该会跟着教材或者视频敲上那么一遍代码,搭建最简单的神经网络去完成针对 MNIST 数据库的数字识别任务。通常,随意构建 3 层神经网络就可以很快地完成任务,得到比较高的准确率。这时候,你信心大增,准备挑战更难的任务。
TensorFlow 是一款用于数值计算的强大的开源软件库,特别适用于大规模机器学习的微调。 它的基本原理很简单:首先在 Python 中定义要执行的计算图(例如图 9-1),然后 TensorFlow 使用该图,并使用优化的 C++ 代码高效运行该图。
第9章 启动并运行TensorFlow 来源:ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者:@akonwang @WilsonQu 校对:@Lis
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。
安装Tensoflow1.0 Linux/ubuntu: python2.7: pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.0.1-cp27-none-linux_x86_64.whl python3.5: pip3 install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.0.1-cp35-cp35m-linu
本文介绍了TensorFlow中Saver的使用方法,包括如何创建Saver对象、如何恢复模型、如何保存和恢复变量等内容。同时,还提供了一些示例和代码,以帮助读者更好地理解Saver的使用。
原文:Implementing Batch Normalization in Tensorflow 来源:R2RT 译者注:本文基于一个最基础的全连接网络,演示如何构建Batch Norm层、
1.Tensor介绍 Tensor(张量)是Tensorflow中最重要的数据结构,用来表示Tensorflow程序中的所有数据。Tensor本是广泛应用在物理、数学领域中的一个物理量。那么在Tensorflow中该如何理解Tensor的概念呢? 实际上,我们可以把Tensor理解成N维矩阵(N维数组)。其中零维张量表示的是一个标量,也就是一个数;一维张量表示的是一个向量,也可以看作是一个一维数组;二维张量表示的是一个矩阵;同理,N维张量也就是N维矩阵。 在计算图模型中,操作间所传递的数据都可以看做是Te
原文:Implementing Batch Normalization in Tensorflow(https://r2rt.com/implementing-batch-normalization-in-tensorflow.html) 来源:R2RT 译者注:本文基于一个最基础的全连接网络,演示如何构建Batch Norm层、如何训练以及如何正确进行测试,玩转这份示例代码是理解Batch Norm的最好方式。 文中代码可在jupyter notebook环境下运行: nn_withBN.ipy
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/79066094 TensorFlow是谷歌开源的深度学习库。不多介绍,相信准备学习TensorFl
机器之心编译 参与:张倩、刘晓坤 随着 TensorFlow 在研究及产品中的应用日益广泛,很多开发者及研究者都希望能深入学习这一深度学习框架。而在昨天机器之心发起的框架投票中,2144 位参与者中有 1441 位都在使用 TensorFlow 框架,是所有框架中使用率最高的。但 TensorFlow 这种静态计算图有一定的学习成本,因此也阻挡了很多准备入坑的初学者。本文介绍了学习 TensorFlow 的系列教程,旨在通过简单的理论与实践帮助初学者一步步掌握 TensorFlow 的编程
这一系列教程分为 6 部分,从为什么选择 TensorFlow 到卷积神经网络的实现,介绍了初学者所需要的技能。机器之心在本文介绍了 PyTorch 和 Caffe 等深度学习框架的优缺点及 TensorFlow 基础,包括静态计算图、张量、TensorBoard 可视化和模型参数的保存等。
选自Github 机器之心编译 参与:Jane W、李泽南 TensorFlow 是一个由谷歌发布的机器学习框架,在这篇文章中,我们将阐述 TensorFlow 的一些本质概念。相信你不会找到比本文更
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