在训练并保存模型时遇到的错误,解决方法是在ckpt目录前面加个点就可以解决,如下图:
Defined in tensorflow/python/framework/errors_impl.py.
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
随着互联网的快速发展,越来越多的图片和视频出现在网络,特别是UCG产品,激发人们上传图片和视频的热情,比如微信每天上传的图片就高达10亿多张。每个人都可以上传,这就带来监管问题,如果没有内容审核,色情图片和视频就会泛滥。前不久,一向以开放著称的tumblr,就迫于压力,开始限制人们分享色情图片。更别提国内,内容审核是UCG绕不过去的坎。还记得前几年出现的职业鉴黄师这一职业么?传说百万年薪,每天看黄片看得想吐,但最近又很少有人提及这一职业,这个应监管而生的职业,因人工智能的出现又快速消亡。(当然也不是完全消亡,毕竟判断是否色情是一个主观的事情,有些艺术和色情之间的边界比较模糊,需要人工加以判断)
ERROR: Cannot uninstall ‘wrapt’. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately determine which files belong to it which would lead to only a partial uninstall.
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.
https://blog.csdn.net/ccbrid/article/details/103491467
Tensorflow 2.0发布已经有一段时间了,各种基于新API的教程看上去的确简单易用,一个简单的mnist手写识别只需要下面不到20行代码就OK了,
由于历史原因,python长期存在两个版本,python 2和python 3,而且存在兼容问题。虽然经过开发者不断的努力,普遍转向Python 3,但Python 2仍然像打不死的小强,顽强的存在着。比如大多数Linux发行版本,python 2依然是默认版本。再加上python社区非常活跃,各种python库也在不停的向前发展,不同版本python库之间不兼容的情况一直存在。有时开发者也很尴尬,比如发布了一个项目到github,会有读者过来问,为什么代码在我这儿出错?
此文为交流群「TensorFlow群」呵呵哒贡献,自己在win10中安装时踩过的坑,希望还被这些问题困扰的小伙伴,看完此文后能豁然开朗,同时没有安装过的以后可能会用到的小伙伴,可以收藏下,以备后用。
Python API Guides (仅记录日常用到的api) TensorFlow API 树 (Python) Tensor转换: Ref 生成tensor tf.string_to_number tf.to_double tf.to_float tf.to_bfloat16 tf.to_int32 tf.to_int64 tf.cast tensor形状op tf.shape tf.size tf.rank tf.reshape tf.squeeze tf.expand_di
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。
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
之前写过几篇关于tensorflow object detection API使用的相关文章分享,收到不少关注与鼓励,所以决定再写一篇感谢大家肯定与支持。在具体介绍与解释之前,首先简单说一下本人测试与运行的系统与软件环境与版本
tensorflow自定义op,梯度 tensorflow 是 自动微分的,但是如果你不给它定义微分方程的话,它啥也干不了 在使用 tensorflow 的时候,有时不可避免的会需要自定义 op,官
今天说一下tensorflow的变量共享机制,首先为什么会有变量共享机制? 这个还是要扯一下生成对抗网络GAN,我们知道GAN由两个网络组成,一个是生成器网络G,一个是判别器网络D。G的任务是由输入的隐变量z生成一张图像G(z)出来,D的任务是区分G(z)和训练数据中的真实的图像(real images)。所以这里D的输入就有2个,但是这两个输入是共享D网络的参数的,简单说,也就是权重和偏置。而TensorFlow的变量共享机制,正好可以解决这个问题。但是我现在不能确定,TF的这个机制是不是因为GAN的提出
文章作者:Tyan 博客:noahsnail.com | CSDN | 简书
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。
Horovod 是Uber于2017年发布的一个易于使用的高性能的分布式训练框架,在业界得到了广泛应用。
tensorflow提供了一个非常简单的API来保存和还原一个神经网络模型。这个API就是tf.train.Saver类。以下代码给出了保存tensorflow计算图的方法。
在具体介绍 TensorFlow 分布式的各种 Strategy 之前,我们首先需要看看分布式的基础:分布式环境。只有把基础打扎实了,才能在以后的分析工作之中最大程度的扫清障碍,事半功倍。本文梳理下 Master 的静态逻辑。
error 是一个带有 Error 方法的接口类型,这意味着你可以自己去实现这个接口:
选自GitHub 作者:Matthew Rahtz 机器之心编译 通过多 GPU 并行的方式可以有很好的加速效果,然而一台机器上所支持的 GPU 是有限的,因此本文介绍了分布式 TensorFlow。分布式 TensorFlow 允许我们在多台机器上运行一个模型,所以训练速度或加速效果能显著地提升。本文简要概述了分布式 TensorFlow 的原理与实践,希望能为准备入坑分布式训练的读者提供一些介绍。 不幸的是,关于分布式 TensorFlow 的官方文档过于简略。我们需要一个稍微易懂的介绍,即通过 Jup
在具体介绍 TensorFlow 分布式的各种 Strategy 之前,我们首先需要看看分布式的基础:分布式环境。只有把基础打扎实了,才能在以后的分析工作之中最大程度的扫清障碍,事半功倍。
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。
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。
现在,你可以开发深度学习与应用谷歌Colaboratory -on的免费特斯拉K80 GPU -使用Keras,Tensorflow和PyTorch。
Tensorflow激发开发人员在几乎任何想到的领域中尝试他们令人兴奋的AI创意。ML社区中有三个众所周知的因素构成了一个好的深度神经网络模型做了一些神奇的事情。
Using TensorFlow backend.D:\Anaconda install\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:516: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) /
其中tf.shape(tensor)使用的是动态的,即必须要在session中运行后才能显示出来,但是tensor.shape()是静态的,即通过定义的shape可以惊天的运行出来。
本文介绍了如何在Windows系统上安装TensorFlow,通过使用Anaconda Navigator创建虚拟环境,下载TensorFlow并安装。通过创建虚拟环境,可以避免TensorFlow对Python版本的要求,方便地安装和使用TensorFlow。
选自GitHub 机器之心编译 参与:林川、刘晓坤 作者简单用 TensorFlow 中的计算图解释了机器学习的背后原理,然后列举了数个使用 C++实现 TensorFlow 的好处,如线性代数库的使用,运算符重载等等。 在开始之前,首先看一下最终成型的代码: 1. 分支与特征后端(https://github.com/OneRaynyDay/autodiff/tree/eigen) 2. 仅支持标量的分支(https://github.com/OneRaynyDay/autodiff/tree/maste
自动化代码生成这种能减少工作量的事情一直是程序员们的最爱。如果某些代码片段不断重复自身,我们会用宏替换来减少这种重复,但如果涉及到大规模,架构级别的重复,那么我们倾向于用代码生成来解决这种重复。日常工作中,大家使用得比较多的代码生成工具有 gRPC(或者其衍生的一系列 xRPC),用于把微服务的描述生成不同语言的代码。此外还有 GraphQL,用于把 GraphQL schema 生成服务端和客户端的代码。
TensorFlow 1.9.0正式版发布了,下面是更新和改进的细节,更详细的信息请到网站查阅:github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.9.0
激活函数概念 From TensorFlow - Activation_Functions: 在神经网络中,我们有很多的 非线性函数 来作为 激活函数 连续 、平滑 tf.sigmoid(x, name = None) == 1 / (1 + exp(-x)) import numpy as np import tensorflow as tf sess = tf.Session() bn = np.random.normal(0, 5, [3, 5]) print bn.shape,
原文链接:https://tensorflow.google.cn/beta/tutorials/load_data/csv?hl=zh_cn 这篇教程使用的是泰坦尼克号乘客的数据。模型会根据乘客的
1、Mac上安装tensorflow首先需要配置python环境,虽然Mac自带python2.7,但是做开发还是不够的,需要安装更高的版本,我这里安装的是python3.6.4,系统自带的版本最好不要去修改。
本文介绍了如何利用 TensorFlow 自定义 Op 扩展运算,介绍了自定义 Op 的注册、实现、编译和调用过程,并通过示例展示了如何使用自定义 Op。
golang-learning-seven.png 7.png 大家好,我叫谢伟,是一名程序员。 我们已经研究了: Golang 环境的搭建、设置GOPATH、GOROOT 参数,Govendor 包管理, Goland 集成开发环境 Golang 语言学习专栏 -- 第一期 Golang 的基础知识:变量声明、基本数据类型、基本数据结构(map、数组、切片、结构体)、流程控制、循环操作等 Golang 语言学习专栏 -- 第二期 Golang 函数:入参、返回值、匿名函数、函数作为参数、函数作为返回值
The code attempts to download the data files from the MNIST web site, and assumes it’s properly downloaded if the file is present locally on your system. You might have a corrupted file, in which case deleting it and retrying might help. Otherwise, try to get the data via your browser directly from:
Damien Neil and Jonathan Amsterdam 17 October 2019
非监督学习 非监督学习的特点:只有特征值没有目标值。 当没有目标值时,只能把相似的特征归为一个类别。 这种分析方法叫做聚类。 聚类的过程: 如果知道可以划分为多少个类别: 这里以划分x个类别为例: 1、随即在数据中抽取x个样本,当做x个类别的中心点 2、计算其他点分别到这三个点的距离(欧氏距离),距离那个中心点近就划分为那个类别 3、计算每个类别的平均值,这个这个值于中心点相同,结束聚类。 如果不相同,以计算出的平均值为中心点,再次重复2,3步。 如果不知道需要划分为几类,就需要当做超参数处理。 模块: s
This tutorial showcases the features of TensorFlow Debugger (tfdbg) command-line interface. It contains an example of how to debug a frequently encountered problem in TensorFlow model development: bad numerical values (nans and infs) causing training to fail.
本文介绍了在Tensorflow中使用protobuf时遇到的报错问题,通过升级protobuf库版本以及使用默认的pool来解决这个问题。同时,文章也介绍了一些可能的原因和解决方法。
安装 cuda 9.0; https://www.cnblogs.com/xuyaowen/p/nvidia-driver-cuda-installation.html
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。
在上一个教程中,我们介绍了 "张量"(Tensor)及其操作。本教程涉及自动微分(automatic differentitation),它是优化机器学习模型的关键技巧之一。
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