TensorFlow C++与argmax的等价物是什么(轴=-1)_C# DateTime与C++代码的等价物是什么？_在Conv2D的tensorflow 2.x中，Pythorch版本与padding=0或1的等价物是什么？ - 腾讯云开发者社区

参考链接： Tensorflow 2.0的新功能来源：斯坦福大学cs231n Historical background on TensorFlow 1.x TF1.x的历史背景 TensorFlow...TensorFlow 1.x主要是用于处理静态计算图的框架。计算图中的节点是Tensors，当图形运行时，它将保持n维数组;图中的边表示在运行图以实际执行有用计算时将在张量上运行的函数。 ...在Tensorflow 2.0之前，我们必须将图表分为两个阶段：构建一个描述您要执行的计算的计算图。这个阶段实际上不执行任何计算;它只是建立了计算的符号表示。.../alpha/guide/migration_guide 现在，使用Tensorflow 2.0，我们可以简单地采用"更像python"的功能形式，与PyTorch和Numpy操作直接相似。...一个简单的例子：flatten功能 tf1.x def flatten(x): """ Input: - TensorFlow Tensor of shape (N,

1.3K0 0

tensorflow教程-基本函数使用1 tf.argmax()简介2 tf.reduce_mean()3 tf.reduce_sum()4 tf.equal()

本文主要介绍tf.argmax，tf.reduce_mean(),tf.reduce_sum()，tf.equal()的使用 1 tf.argmax()简介 tf.argmax(vector, 1)：...tf.argmax(input=tensor,dimention=axis) 找到给定的张量tensor中在指定轴axis上的最大值/最小值的位置。...sess.run(tf.argmax(A, 1))) print("A中沿Y轴最大值的索引为：", sess.run(tf.argmax(A, 0))) print("B中沿X轴最大值的索引为...：", sess.run(tf.argmax(B, 1))) print("B中沿Y轴最大值的索引为：", sess.run(tf.argmax(B, 0))) 结果 ?...)是对比这两个矩阵或者向量的相等的元素，如果是相等的那就返回True，反正返回False，返回的值的矩阵维度和real是一样的，我们会在求准确率的时候经常用到它实例 import tensorflow

1.2K6 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

Pytorch 与 Tensorflow：深度学习的主要区别（1）

尽管市面上有众多的深度学习框架，它们各自都有其独特的优势，但本文选择对比 PyTorch 和 TensorFlow，是因为这两大框架的对比特别引人入胜。 PyTorch 是什么？...值得注意的是，PyTorch 经过了彻底的重新设计和定制，以确保其运行速度和用户体验的原生性，它超越了仅仅是支持通用编程语言的接口层。 TensorFlow 是什么？...TensorFlow 因其在分布式学习、可扩展的运行和部署能力以及与包括 Android 设备在内的多种设备兼容方面的优势而广受推崇。...动态图与静态图的界定 TensorFlow 框架由两个核心组件构成：一个用于在多种硬件上执行计算图的运行环境。一个用于生成这些计算图的库。计算图是一种用于表达计算过程的有向图，它带来了多项优势。...在 TensorFlow 中，计算图是在代码执行过程中静态构建的。tf.Session 对象和 tf.Placeholder 用于在运行时接收外部数据，并且是与外部环境进行交互的关键。

1831 0

《python深度学习》可视化热力图

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from tensorflow.keras import...print('img.shape',img.shape) # plt.figure("Image") # 图像窗口名称 # plt.imshow(img) # plt.axis('on') # 关掉坐标轴为...(Predictions[0])] # 最大可能性类别的预测概率 grads = gtape.gradient(prob, conv_output) # 类别与卷积层的梯度 (1,14,14,512...) print('grads',grads) pooled_grads = K.mean(grads, axis=(0,1,2)) # 特征层梯度的全局平均代表每个特征层权重 heatmap...= tf.reduce_mean(tf.multiply(pooled_grads, conv_output), axis=-1) #权重与特征层相乘，512层求和平均 # print('heatmap

1.1K2 0

掌握TensorFlow1与TensorFlow2共存的秘密，一篇文章就够了

可能有很多同学想跃跃欲试安装TensorFlow2，不过安装完才发现，TensorFlow2与TensorFlow1的差别非常大，基本上是不兼容的。...也就是说，基于TensorFlow1的代码不能直接在TensorFlow2上运行，当然，一种方法是将基于TensorFlow1的代码转换为基于TensorFlow2的代码，尽管Google提供了转换工具...读者可以到下面的页面下载与您使用的平台对应的Anaconda版本，然后直接安装即可。 https://www.anaconda.com/distribution/ 1....tensorflow-gpu 与conda命令一样，使用pip命令在国内同样面临下载缓慢的问题，所以可以使用-i命令行参数指定pip的国内镜像，命令如下： pip install -i https...与第1类不同的是，如果选择已经存在的环境，会在Interpreter列表中列出已经在Anaconda中创建的虚拟环境，如下图所示。读者可以选择一个。例如，在前面创建的tf1和tf2。 ?

6.1K4 1

Tensortflow学习笔记

(logits=y, labels=tf.argmax(y_, 1)) cem = tf.reduce_mean(ce) √matplotlib 模块:Python 中的可视化工具模块，实现函数可视化...(), yy.ravel() #收集规定区域内所有的网格坐标点 √plt.contour()函数:告知 x、y 坐标和各点高度，用 levels 指定高度的点描上颜色 plt.contour (x 轴坐标值..., y 轴坐标值, 该点的高度, levels=等高线的高度) plt.show() NN优化三元素：正则化、滑动平均、学习率 √在 Tensorflow 中，正则化表示为: 首先，计算预测结果与标准答案的损失值...(logits=y, labels=tf.argmax(y, 1)) y 与 y_的差距(cem) = tf.reduce_mean(ce) 自定义:y 与 y_的差距其次，总损失值为预测结果与标准答案的损失值加上正则化项...loss = y 与 y_的差距 + tf.add_n(tf.get_collection('losses')) Python的with...as的用法紧跟with后面的语句被求值后，返回对象的_

4691 0

独家 | 一文读懂TensorFlow（附代码、学习资料）

TensorFlow简介 TensorFlow是什么 Tensorflow是一个Google开发的第二代机器学习系统，克服了第一代系统DistBelief仅能开发神经网络算法、难以配置、依赖Google...TensorFlow官方支持Python、C++、Go和Java接口，用户可以在硬件配置较好的机器中用Python进行实验，在资源较紧张或需要低延迟的环境中用C++进行部署。性能。...由于标签向量是由0,1组成，因此最大值1所在的索引位置就是类别标签，比如tf.argmax(y,1)返回的是模型对于任一输入x预测到的标签值，而 tf.argmax(y_,1) 代表正确的标签，我们可以用...correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1)) 这行代码会给我们一组布尔值。...Torch与TensorFlow一样，采用了底层C++加脚本语言调用的方式，不过Torch使用的是Lua，其性能非常优秀，常见的代码通过JIT优化可以到C的性能的80%，但是相对Python并不是那么主流

1.5K10 1

TensorFlow从0到1 - 12 - TensorFlow构建3层NN玩转MNIST

如果换个角度来理解，把TF的tensor的横坐标当作时间轴，那么n x 784就相当样本的时间序列，这样来看和Python方式在本质上几乎一样的。...在最后测试集上评估识别精度时，官方的sample code没有用真正的输出与标签进行比对： correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax...() print(tf.argmax(a).eval()) print(tf.argmax(a, 0).eval()) print(tf.argmax(a, 1).eval()) np.argmax(a...) np.argmax(a, 0) np.argmax(a, 1) 输出： [1 1 1] [1 1 1] [2 2] 5 [1 1 1] [2 2] 输出结果返回的是最大值的下标（从0开始）。...注意TensorFlow与NumPy有些许差别。代码分析熟悉了前面的基础知识点，再去看完整的NN实现，就会无比轻松了。

1K5 0

tensorflow机器学习模型的跨平台上线

1. tensorflow模型的跨平台上线的备选方案　　　　tensorflow模型的跨平台上线的备选方案一般有三种：即PMML方式，tensorflow serving方式，以及跨语言API方式。...跨语言API方式是本文要讨论的方式，它会用tensorflow自己的Python API生成模型文件，然后用tensorflow的客户端库比如Java或C++库来做模型的在线预测。...n_clusters_per_class=1, n_classes=3) 　　　　接着我们构建tensorflow的数据流图，这里要注意里面的两个名字，第一个是输入x的名字input,第二个是输出prediction_labels...correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(pred, 1), tf.argmax(y2, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast...模型文件在Java平台上线　　　　这里我们以Java平台的模型上线为例，C++的API上线我没有用过，这里就不写了。

1.2K2 0

TensorFlow从0到1 | 第十二章：TensorFlow构建3层NN玩转MNIST

如果换个角度来理解，把TF的tensor的横坐标当作时间轴，那么n x 784就相当样本的时间序列，这样来看和Python方式在本质上几乎一样的。...在最后测试集上评估识别精度时，官方的sample code没有用真正的输出与标签进行比对： correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax...() print(tf.argmax(a).eval()) print(tf.argmax(a, 0).eval()) print(tf.argmax(a, 1).eval()) np.argmax(a...) np.argmax(a, 0)np.argmax(a, 1) 输出： [1 1 1] [1 1 1] [2 2] 5 [1 1 1][2 2] 输出结果返回的是最大值的下标（从0开始）。...注意TensorFlow与NumPy有些许差别。代码分析熟悉了前面的基础知识点，再去看完整的NN实现，就会无比轻松了。

88513 0

使用opencv在PC端部署深度神经网络模型

其实Opencv在3.3版本之后就加入了深度神经网络模块的支持，可以导入caffe,tensorflow,pytorch等主流框架的模型。...我们大多项目都是在后台或者移动端部署的，这篇介绍下opencv_dnn模块的python和C++的使用，以及在PC端如何部署模型。...Opencv_dnn应用我的模型是使用tensorflow框架训练的，Opencv导入pb格式的模型，所以首先我们需要把ckpt转为pb。...C++版本：我使用的win10系统+VS2017+编译安装Opencv3.3以上版本 VS2017新建工程配置引用Opencv目录和库，可以看我opencv专栏文章配置处理流程和上面一样，上代码...; result = Mat::zeros(rows, cols, CV_8UC1); //get label result Mat maxVal(rows, cols, CV_32FC1

1.3K2 0

【Rust日报】2022-09-12 Bevy中测试游戏代码

Bevy中测试游戏代码大多数电子游戏都没有太多的测试方式，作者介绍了自己如何使用 Bevy来测试自己的代码。...原文链接: https://chadnauseam.com/coding/gamedev/automated-testing-in-bevy/ Rust和c++的并发库对比包含在Rust标准库中的并发特性与...c++ 11中的特性非常相似: 线程、原子、互斥体、条件变量等等。...然而，在过去的几年中，作为c++ 17和c++ 20的一部分，c++获得了相当多新的与并发相关的特性，未来的版本还会有更多的提议。...本来梳理了c++并发性特性，并且给出它们的Rust等价物是什么样子的，以及要达到这个效果需要做些什么。

2892 0

tensorflow笔记（五）之MNIST手写识别系列二

], padding='SAME') 说明： conv2d函数的输入参数是要进行卷积的图片x和卷积核W，函数内部strides是卷积核步长的设定，上面已进行标注，x轴，y轴都是每隔一个像素移动的，步长都为...1，padding是填充的意思，这里是SAME，意思是卷积后的图片与原图片一样，有填充。...max_pool_2X2函数的输入参数是卷积后的图片x，ksize是池化算子，由于是2x2max_pool，所以长度和宽度都为2，x轴和y轴的步长都为2，有填充。...size 14x14x32 说明：卷积核的大小是5x5的，由于输入size1，输出32，可见有32个不同的卷积核，然后将W_conv1与x_image送入conv2d函数后加入偏差，最后外围加上RELU...) correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_pre,1), tf.argmax(v_ys,1)) accuracy = tf.reduce_mean

2902 0

TensorFlow可视化之TensorBoard快速上手

本文转载自：David 9的博客 — 不怕"过拟合" 我们都知道tensorflow训练一般分两步走：第一步构建流图graph，第二步让流图真正“流”起来（即进行流图训练）。...tensorboard会对这两步都进行跟踪，启动这种跟踪你必须先初始化一个tensorflow的log文件writer对象： writer = tf.train.SummaryWriter(logs_path...GRAPHS中的每个方框代表tensorflow代码中的scope作用域，比如上图就定义了7个作用域：train, cross_entropy, Accuracy, softmax, input...scalar图标坐标中的x轴的值，summary对象计算出的标量是y轴的值： ?...(y,1), tf.argmax(y_,1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32)) # create

5222 0

小白也能懂的手写体识别

手写体识别与Tensorflow 如同所有语言的hello world一样，手写体识别就相当于深度学习里的hello world。...W是一个权重矩阵，W的每一行与整个图片像素相乘的结果是一个分数score，分数越高表示图片越接近该行代表的类别。因此，W x + b 的结果其实是一个列向量，每一行代表图片属于该类的评分。...• PCA/白化：用PCA降维；白化是对数据各个特征轴上的幅度归一化卷积层卷积神经网路中每层卷积层由若干卷积单元组成，每个卷积单元的参数都是通过反向传播算法优化得到的。...CNN的常用框架 Caffe • 源于Berkeley的主流CV工具包，支持C++,python,matlab • Model Zoo中有大量预训练好的模型供使用 ...(y_pre,1),tf.argmax(y,1)) accuracy=tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32))

1.6K6 0

【TensorFlow | TensorBoard】理解 TensorBoard

训练准确率： with tf.name_scope('accuracy'): correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(logits, 1), tf.argmax...全部 run 的 loss 每个图的右下角都有 3 个小图标，第一个是查看大图，第二个是是否对 y 轴对数化，第三个是如果你拖动或者缩放了坐标轴，再重新回到原始位置。 ?...IMAGES 如果你的模型输入是图像（的像素值），然后你想看看模型每次的输入图像是什么样的，以保证每次输入的图像没有问题（因为你可能在模型中对图像做了某种变换，而这种变换是很容易出问题的），IMAGES...很多时候我们的模型很复杂，包含很多层，我们想要总体上看下构建的网络到底是什么样的，这时候就用到 GRAPHS 面板了，在这里可以展示出你所构建的网络整体结构，显示数据流的方向和大小，也可以显示训练时每个节点的用时...与 DISTRIBUTIONS 不同的是，HISTOGRAMS 可以说是频数分布直方图的堆叠。 ? 权重分布横轴表示权重值，纵轴表示训练步数。

4.2K12 0

Reddit热议：为什么PyTorch比TensorFlow更快？

对于 {_resource} _apply_density 情况下的 TensorFlow (据我所知这是常见情况), TensorFlow 有一个专用的 C++ 实现。...因此，在这里，TensorFlow 不会在 Python 上花费额外的时间，而且它在 C++ 中有一个优化的实现。在这种情况下，为什么 TensorFlow 版本没有更快一些呢？...我听说 PyTorch 在 cuDNN 级别上进行了更好的优化。有人能提供更多细节吗？是什么阻止了 TensorFlow 做同样的事情？...huberloss (回复 SR2Z)： TF 构建了一个执行图，然后由 C++ 后端处理，这意味着你在 Python 中所做的唯一工作就是设置这个图 (至少在 TF1.x 中是这样)。...un_om_de_cal：根据我将项目从 PyTorch 转移到 TF 的经验，虽然 PyTorch 的基本训练操作 (前向传播、反向传播、更新参数) 更快，但是一些不寻常的操作 (包括 argmax

1.4K2 0

TensorFlow版本号升至1.0，正式版即将到来

2015年11月份，谷歌宣布开源了深度学习框架TensorFlow，一年之后，TensorFlow就已经成长为了GitHub上最受欢迎的深度学习框架，尽管那时候TensorFlow的版本号还是v0.11...现在，TensorFlow的一岁生日之后两个月，TensorFlow社区终于决定将TensorFlow的版本号升至1.x，并刚刚发布了TensorFlow 1.0.0-alpha，其新增了实验性的Java...--tf.reverse 现在是将轴的索引反转。例如，tf.reverse(a, [True, False, True]) 现在必须写成tf.reverse(a,[0, 2])。...--tf.argmax: dimension 变成axis --tf.argmin: dimension 变成axis --tf.count_nonzero: reduction_indices 变成axis...现在使用C++ 形状函数注册. --从Python API 弃用_ref dtypes. 漏洞修复和其它更改 --新指令： parallel_stack.

8639 0

Reddit热议：为什么PyTorch比TensorFlow更快？

2.5K3 0

tensorflow自定义op：梯度

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，官方文档对于...本文主要介绍在 python 端，和在 c++ 端对 op 的梯度进行定义。...1.使用python定义op的梯度第一个例子： from tensorflow.python.framework import ops from tensorflow.python.ops import...argmax = op.outputs[1] pooled_height = op.get_attr('pooled_height') pooled_width = op.get_attr...C++端定义op的梯度 c++ 定义 op 的梯度主要使用的 REGISTER_OP_GRADIENT 宏和 FDH (Function Define Helper) 先从最简单的看起 ReluGrad

2.3K7 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

Tensorflow1.x与Tensorflow2.0的区别

tensorflow教程-基本函数使用1 tf.argmax()简介2 tf.reduce_mean()3 tf.reduce_sum()4 tf.equal()

Pytorch 与 Tensorflow：深度学习的主要区别（1）

《python深度学习》可视化热力图

掌握TensorFlow1与TensorFlow2共存的秘密，一篇文章就够了

Tensortflow学习笔记

独家 | 一文读懂TensorFlow（附代码、学习资料）

TensorFlow从0到1 - 12 - TensorFlow构建3层NN玩转MNIST

tensorflow机器学习模型的跨平台上线

TensorFlow从0到1 | 第十二章：TensorFlow构建3层NN玩转MNIST

使用opencv在PC端部署深度神经网络模型

【Rust日报】2022-09-12 Bevy中测试游戏代码

tensorflow笔记（五）之MNIST手写识别系列二

TensorFlow可视化之TensorBoard快速上手

小白也能懂的手写体识别

【TensorFlow | TensorBoard】理解 TensorBoard

Reddit热议：为什么PyTorch比TensorFlow更快？

TensorFlow版本号升至1.0，正式版即将到来

Reddit热议：为什么PyTorch比TensorFlow更快？

tensorflow自定义op：梯度

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐