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如何在TensorFlow上高效地使用Dataset

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’。...ow-Dataset- Tutorial/blob/master/dataset_tutorial.ipynb 注意：更新为TensorFlow 1.5 ▌概述： ---- ---- 为了使用Dataset...如，CIFAR-10 dataset的文件格式定义是：每条记录的长度都是固定的，一个字节的标签，后面是3072字节的图像数据。uint8的张量的标准操作就可以从中获取图像片并且根据需要进行重组。...标准TensorFlow格式：另一种保存记录的方法可以允许你讲任意的数据转换为TensorFlow所支持的格式， 这种方法可以使TensorFlow的数据集更容易与网络应用架构相匹配。

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如何在Ubuntu 16.04上安装和使用TensorFlow

对于想要在多用户系统上为每个人提供TensorFlow的人，建议使用此方法。此安装方法不会在包含的环境中隔离TensorFlow，并且可能会干扰其他Python安装或库。...在此方法中，您使用包含TensorFlow及其所有依赖项的Docker容器。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。...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。...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。

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深入理解Tensorflow中的masking和padding

声明： 需要读者对tensorflow和深度学习有一定了解 tf.boolean_mask实现类似numpy数组的mask操作 Python的numpy array可以使用boolean类型的数组作为索引...values=[1, 2], dense_shape=[3, 4])，转化成dense tensor的值为： [[1, 0, 0, 0] [0, 0, 2, 0] [0, 0, 0, 0]] 使用...padded_batch tf.Dataset中的padded_batch函数，根据输入序列中的最大长度，自动的pad一个batch的序列。...padded_batch( batch_size, padded_shapes, padding_values=None, drop_remainder=False ) 这个函数与tf.Dataset...中的batch函数对应，都是基于dataset构造batch，但是batch函数需要dataset中的所有样本形状相同，而padded_batch可以将不同形状的样本在构造batch时padding成一样的形状

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tensorflow 中dataset.padded_batch函数的个人理解过程

参考链接： Python中的numpy.empty_like 今天继续啃Tensorflow实战Google深度学习框架这本书，在250P的Seq2Seq模型代码理解时候有点困难，其中padded_batch...Returns:   A `Dataset`. """  结合W3school的中文解释，https://www.w3cschool.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-pqdr2cqn.html...而dataset_padded中的三个元素分别是  [[1 0 0]  [2 3 0]]  [[4 5 6]  [7 8 0]]  [[9 0 0]  [0 1 0]]  可见padded_batch(...padded_shapes)将原来dataset的元素[1 0 0] 和元素[2 3 0]   从新组合成为了一个新的元素  [[1 0 0]  [2 3 0]]    因为batch_size是2，所以是使用原来...下面再看一个例子，如何使用  padded_shapes = (     tf.TensorShape([None]),#表示长读未知的向量     tf.TensorShape([])#表示为单个数字

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TensorBoard的最全使用教程：看这篇就够了

TensorBoard 的主要功能包括： 可视化模型的网络架构 跟踪模型指标，如损失和准确性等 检查机器学习工作流程中权重、偏差和其他组件的直方图 显示非表格数据，包括图像、文本和音频 将高维嵌入投影到低维空间...如何安装 TensorBoard TensorBoard 包含在 TensorFlow 库中，所以如果我们成功安装了 TensorFlow，我们也可以使用 TensorBoard。...首先，使用 TensorFlow 创建一个简单的模型，并在 MNIST 数据集上对其进行训练。...在使用 TensorFlow 时，使用 Summary API 创建了将数据记录到 logdir 文件夹的对象。在使用 PyTorch 时，官方也提供了类似的API。...得到了与使用 TensorFlow 时相似的输出。

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数据管道Dataset

TensorFlow的中阶API主要包括: 数据管道(tf.data) 特征列(tf.feature_column) 激活函数(tf.nn) 模型层(tf.keras.layers) 损失函数(tf.keras.losses...padded_batch: 构建批次，类似batch, 但可以填充到相同的形状。 window :构建滑动窗口，返回Dataset of Dataset. shuffle: 数据顺序洗牌。...1，使用 prefetch 方法让数据准备和参数迭代两个过程相互并行。 2，使用 interleave 方法可以让数据读取过程多进程执行,并将不同来源数据夹在一起。...3，使用 map 时设置num_parallel_calls 让数据转换过程多进行执行。 4，使用 cache 方法让数据在第一个epoch后缓存到内存中，仅限于数据集不大情形。...5，使用 map转换时，先batch, 然后采用向量化的转换方法对每个batch进行转换。 1，使用 prefetch 方法让数据准备和参数迭代两个过程相互并行。 ? ? ?

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TensorFlow走过的坑之---数据读取和tf中batch的使用方法

首先介绍数据读取问题，现在TensorFlow官方推荐的数据读取方法是使用tf.data.Dataset，具体的细节不在这里赘述，看官方文档更清楚，这里主要记录一下官方文档没有提到的坑，以示"后人"。...原作者使用TensorFlow在cifar10上成功自动生成了网络结构，并取得了不错的效果。...Use tf.data.Dataset.batch(batch_size) (or padded_batch(...) if dynamic_pad=True)....III TensorFlow如何读取大数据集？ 这里的大数据集指的是稍微比较大的，像ImageNet这样的数据集还没尝试过。所以下面的方法不敢肯定是否使用于ImageNet。...要想读取大数据集，我找到的官方给出的方案有两种： 使用TFRecord格式进行数据读取。 使用tf.placeholder,本文将主要介绍这种方法。

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【阿星的学习笔记（1）】如何在windows安裝Theano +Keras +Tensorflow並使用GPU加速訓練神經網路

本篇文章介绍如何安装Theano 及Keras， Tensorflow深度学习的框架在windows环境上，并快速的使用Keras的内建范例来执行人工神经网络的训练。...但对于Linux环境不熟的人，使用windows环境仍然有它方便性存在，而对于Python程序语言来说，其程序码在Linux环境或windows环境做切换是很容易的，当然Theano ，Keras，Tensorflow...接下来开始正式介绍如何在一般常见的笔电上建构这个环境，在一般的笔电上也可以使用GPU加速训练人工神经网络的快感。...", line 1, in import tensorflow as tf ImportError: No module named 'tensorflow' ... } 原因是...Keras可以用tensorflow 或theano 当backend，预设是tensorflow 这时我需将它改成使用theano 当backend。

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TensorFlow走过的坑之---数据读取和tf中batch的使用方法

首先介绍数据读取问题，现在TensorFlow官方推荐的数据读取方法是使用tf.data.Dataset，具体的细节不在这里赘述，看官方文档更清楚，这里主要记录一下官方文档没有提到的坑，以示"后人"。...原作者使用TensorFlow在cifar10上成功自动生成了网络结构，并取得了不错的效果。...Use tf.data.Dataset.batch(batch_size) (or padded_batch(...) if dynamic_pad=True)....III TensorFlow如何读取大数据集？ 这里的大数据集指的是稍微比较大的，像ImageNet这样的数据集还没尝试过。所以下面的方法不敢肯定是否使用于ImageNet。...要想读取大数据集，我找到的官方给出的方案有两种： 使用TFRecord格式进行数据读取。 使用tf.placeholder,本文将主要介绍这种方法。

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使用Python实现深度学习模型：Transformer模型

在本文中，我们将详细介绍Transformer模型的基本原理，并使用Python和TensorFlow/Keras实现一个简单的Transformer模型。 1....使用Python和TensorFlow/Keras实现Transformer模型 下面我们将使用Python和TensorFlow/Keras实现一个简单的Transformer模型，用于机器翻译任务。...2.1 安装TensorFlow 首先，确保安装了TensorFlow： pip install tensorflow 2.2 数据准备 我们使用TensorFlow内置的英文-德文翻译数据集。...总结 在本文中，我们详细介绍了Transformer模型的基本原理，并使用Python和TensorFlow/Keras实现了一个简单的Transformer模型。...随着对Transformer模型的理解加深，你可以尝试实现更复杂的变种，如BERT和GPT等。

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tensorflow_cookbook--preface

第3章，线性回归，重点是使用TensorFlow来探索各种线性回归技术，如戴明，套索，脊，弹性网和逻辑回归。 我们演示如何在TensorFlow计算图中实现每个。        ...第6章，神经网络涵盖了如何在TensorFlow中实现神经网络，从操作门和激活功能概念开始。然后我们显示一个浅层神经网络，并展示如何建立各种不同类型的图层。...第8章，通过说明如何在具有卷积神经网络（CNN）的图像上使用神经网络来扩展我们对神经网络的知识。我们展示如何构建一个简单的CNN用于MNIST数字识别，并将其扩展到CIFAR-10任务中的彩色图像。...我们通过解释和展示TensorFlow中的stylenet /神经风格和深层梦想算法来结束本章。         第9章，循环神经网络解释了如何在TensorFlow中实现复发神经网络（RNN）。...第10章，采用TensorFlow进行生产，提供了将TensorFlow移植到生产环境以及如何利用多台处理设备（如GPU）和设置分布在多台机器上的TensorFlow的提示和示例。

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边缘智能：嵌入式系统中的神经网络应用开发实战

，通常需要使用深度学习框架，如TensorFlow Lite、TensorFlow Micro或MicroTVM等，以便在资源受限的环境中有效地运行神经网络模型。...以下是一些简单的代码案例，演示了如何在嵌入式系统上使用TensorFlow Lite来运行神经网络模型。4....TensorFlow Lite 语音识别示例以下示例演示了如何在嵌入式系统上使用TensorFlow Lite进行语音识别。需要一个TensorFlow Lite模型，该模型用于识别语音。...TensorFlow Lite 视觉感知示例以下示例演示了如何在嵌入式系统上使用TensorFlow Lite进行视觉感知任务，例如人体姿态估计。...以下示例演示了如何在嵌入式系统上使用Edge TPU加速神经网络推理。

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深度学习入门：理解神经网络和实践

在本文中，我们将深入探讨深度学习的核心概念和原理，以及如何使用Python和TensorFlow库构建和训练神经网络。...以下是一些可以增加到文章中的内容： 激活函数 介绍不同类型的激活函数（如ReLU、Sigmoid和Tanh），并解释它们在神经网络中的作用。 演示如何在TensorFlow中使用激活函数层。...演示如何在模型编译中选择适当的损失函数。...# 添加批量归一化层 model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization()) 预训练模型 介绍迁移学习的概念，以及如何使用预训练模型（如ImageNet上的模型）...30] } grid_search = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, cv=3) 深度学习框架选择 比较不同深度学习框架，如TensorFlow

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算法金 | 只需十四步：从零开始掌握Python机器学习（附资源）

深度学习框架介绍几个流行的深度学习框架，如TensorFlow、Keras、PyTorch等，并比较它们的优缺点。...实践案例通过具体的案例，展示如何使用Python实现深度学习模型，例如使用CNN进行图像分类或使用RNN进行时间序列预测。...多类分类问题介绍如何在Python中处理多类分类问题，使用如一对多（One-vs-All）或多对多（One-vs-One）等策略。...层次聚类介绍层次聚类算法，包括凝聚的和分裂的层次聚类方法，并展示如何在Python中实现它们。基于密度的聚类讨论基于密度的聚类算法，如DBSCAN，它们能够处理任意形状的聚类并识别噪声点。...梯度提升在Python中的实现展示如何在Python中使用Scikit-learn或其他库实现梯度提升，并讨论其应用场景。

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谷歌重磅推出TensorFlow Graphics：为3D图像任务打造的深度学习利器

【导读】TensorFlow重磅推出一个全新的图形工具TensorFlow Graphics，结合计算机图形学和计算机视觉技术，以无监督的方式解决复杂3D视觉任务。...在下面的Colab示例中，我们展示了如何在一个神经网络中训练旋转形式，该神经网络被训练来预测物体的旋转和平移。...下面的Colab示例提供了更多关于相机模型的细节，以及如何在TensorFlow中使用它们的具体示例。...例如，有些材料，如石膏，能均匀地向所有方向反射光线，而有些材料，如镜子，则纯粹是镜面反射。 准确地预测材料属性是许多视觉任务的基础。...在下面的Colab笔记本，可以学习如何使用Tensorflow Graphics生成如下的渲染。你也可以试验不同的材料和光的参数，了解它们如何相互作用。

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