如果在构造会话时没有指定图形参数，则会话中将启动缺省图形。如果在同一过程中使用多个图(使用tf.Graph()创建)，则必须为每个图使用不同的会话，但是每个图可以在多个会话中使用。...在这种情况下，将要显式启动的图形传递给会话构造函数通常更清楚。参数:target: (可选)。要连接到的执行引擎。默认使用进程内引擎。有关更多示例，请参见分布式TensorFlow。...如果您创建了一个新线程，并且希望在该线程中使用默认会话，则必须在该线程的函数中显式地添加一个带有ses .as_default():的会话。...图形元素可以是以下类型之一:一个tf.Operation。对应的获取值将为None。tf.Tensor。相应的获取值将是一个包含该张量值的numpy ndarray。tf.SparseTensor。...对应的获取值将是tf。包含稀疏张量的值。一个get_tensor_handle操作符。相应的获取值将是一个包含该张量句柄的numpy ndarray。一个字符串，它是图中张量或运算的名称。
这样对于深度框架的调试就特别容易，如果你使用TensorFlow或者Keras，底层的实现都是C/C++，无法很好地进行底层的调试；第二，PyTorch使用动态图，而TensorFlow这样的框架使用静态图...下面记录的是我在使用PyTorch遇到的一些问题及其解决方案： In-place operation 这个问题是在我设计一个残差网络（ResNet）的时候遇到的，报错如下：RuntimeError: one...这是因为官方的ResNet中forward()函数中进行相加赋值操作以后就是一个relu激活函数，而激活函数层不需要反向传播，所以是没问题的；而我自己设计的网络中后面还有别的层，所以就不能这样写了。...注：在调试程序的时候怎么查看模型是否在GPU上呢？...使用如下函数可以进行测试：next(model.parameters()).is_cuda 我后来发现，是我在设计ResNet的时候使用了list存储我的残差层导致的。
()函数9、tf.summary.tensor_summary()函数10、tf.summary.text()函数----一、类和函数在TensorFlow中，最常用的可视化方法有三种途径，分别为TensorFlow...如果你将图形传递给构造函数，它将被添加到事件文件中。(这相当于稍后调用add_graph())。...协议缓冲区描述的图形将由TensorBoard显示。大多数用户在构造函数中传递一个图。参数：graph: 图形对象，如ses .graph。global_step: 号码。...可能产生的异常：RuntimeError: If called with eager mode enabled.7、tf.summary.merge_all()函数合并默认图中收集的所有摘要。...可能产生的异常：RuntimeError: If called with eager execution enabled.8、tf.summary.scalar()函数用来显示标量信息，其格式为：tf.summary.scalar
我们可以得出这样的结论： Go API不会在每次调用函数来定义操作的时候自动生成新的名字：操作的名字是固定的，我们无法修改。 提问时间： 关于Tensorflow架构，我们学到了哪些东西？...如果命名空间与作用域内现有的命名空间冲突，则会添加一个后缀。...使用后缀的冲突管理与C++的WithOpName不同：WithOpName是在操作名之后添加后缀，但还是在同一作用域内（因此占位符变为了Placeholder_1），而Go的SubScope是在作用域名称后添加后缀...我们可以从教程中阅读到，即使在使用模板T时，我们也必须对每个支持的重载显式地注册内核。内核是以CUDA方式对C/C++函数进行的引用，这些函数将会并行执行。...从图形中获取值时，必须做同样的事情。 执行go run attempt3.go。结果： ? 万岁！ 提问时间 关于Tensorflow的架构，我们学到了什么？每个操作都与自己的一组内核相关联。
图 3：左：生成的图在 Tensorboard 中可视化；右：生成的变量（在 debug 模式下运行时从 PyCharm 调试器获取的屏幕截图） 为了实际评估节点，必须在会话内运行计算图。...feed_dict 是一个字典，在字典中需要给出每一个用到的占位符的取值。...tf.clip_by_value(yhat,1e-10,1.0) 这一语句代表的是截断 yhat 的值，因为这一语句是嵌套在 tf.log() 函数内的，所以我们需要确保 yhat 的取值不会导致对数无穷大...图形可视化 2. 编写摘要（或可视化学习） 在本教程中，我们将介绍 TensorBoard 的上述两项主要用法。...可视化图形有助于理解并对其进行调试。这是一个在 TensorFlow 网站工作的可视化示例。 ? 为了激活 TensorFlow 程序 TensorBoard，需要向其中添加几行代码。
这允许在较低级别的TensorFlow实现中嵌入高级API使用信息，以便以后可以替换其他实现。...在调用此函数之前，请确保设置输入大小、分配张量和填充值。另外，请注意，这个函数释放了GIL，因此在Python解释器继续运行时，可以在后台完成繁重的计算。...(默认没有)dump_graphviz_video:布尔值，指示是否在每次图形转换之后转储图形。(默认错误)target_ops:实验标志，可能会更改。一组OpsSet选项，指示要使用哪个转换器。...仅当图无法加载到TensorFlow中，且input_tensors和output_tensors为空时才使用。(默认没有)output_arrays:用于冻结图形的输出张量列表。...仅当图无法加载到TensorFlow中，且input_tensors和output_tensors为空时才使用。
计算图一经定义，无法改变。TensorFlow 2.0 以前以静态图为主。...我们看同样的例子在 TensorFlow 2.0 以前是怎么搭建的： import tensorflow as tf first_counter = tf.constant(0) # 定义变量 second_counter...所以 TensorFlow 2.0 开始默认使用动态图。...张量的反向传播 ---- 张量的求导函数为： tensor.backward(gradient=None, retain_graph=None, create_graph=False) 4.1 运算结果为...张量的显式求导 torch.augograd.grad ---- 虽然我们可以通过 b.backward() 来计算 a.grad 的值，下面这个函数可以直接求得导数。
TensorFlow会给每一个可用的设备一个名称，tf.device函数可以通过设备的名称来指定执行运算的设备。比如CPU在TensorFlow中的名称为/cpu:0。...在TensorFlow中，不是所有的操作都可以被放在GPU上，如果强行将无法放在GPU上的操作指定到GPU上，那么程序将会报错。以下代码给出了一个报错的样例。...在每一轮迭代中，前向传播算法会根据当前参数的取值计算出在一小部分训练数据上的预测值，然后反向传播算法再根据损失函数计算参数的梯度并更新参数。...从图10-2中可以看到，在每一轮迭代时，不同设备会读取参数最新的取值，但因为不同设备读取参数取值的时间不一样，所以得到的值也有可能不一样。...其中黑色曲线展示了模型的损失函数，黑色小球表示了在t0时刻参数所对应的损失函数的大小。假设两个设备d0和d1在时间t0同时读取了参数的取值，那么设备d0和d1计算出来的梯度都会将小黑球向左移动。
中可视化；右：生成的变量（在 debug 模式下运行时从 PyCharm 调试器获取的屏幕截图） 为了实际评估节点，必须在会话内运行计算图。...feed_dict 是一个字典，在字典中需要给出每一个用到的占位符的取值。...tf.clip_by_value(yhat,1e-10,1.0) 这一语句代表的是截断 yhat 的值，因为这一语句是嵌套在 tf.log() 函数内的，所以我们需要确保 yhat 的取值不会导致对数无穷大...图形可视化 2. 编写摘要（或可视化学习） 在本教程中，我们将介绍 TensorBoard 的上述两项主要用法。...可视化图形有助于理解并对其进行调试。这是一个在 TensorFlow 网站工作的可视化示例。 为了激活 TensorFlow 程序 TensorBoard，需要向其中添加几行代码。
在包含多个张量和张量运算的复杂表达式中，张量的维数很容易忘了。即使只是将数据输入到预定义的 TensorFlow 网络层，维度也要弄对。当你要求进行错误的计算时，通常会得到一些没啥用的异常消息。...它可以兼容 TensorFlow、PyTorch 和 Numpy以及 Keras 和 fastai 等高级库。 ? 在张量代码中定位问题令人抓狂！...此外，这个异常也无法区分在 Python 的一行中的多个矩阵乘法。 接下来，让我们看看 TensorSensor 如何使调试语句更加容易的。...如果没有增强的错误消息或可视化，我们就无法知道是哪个操作符或操作对象导致了异常。...在库函数中触发的异常会产生消息，消息标示了函数和任何张量参数的维数。 更多的功能比如不抛异常的情况下解释张量代码，可视化3D及更高维度张量，以及可视化子表达式张量形状等请浏览官方Blog。
量子位获授权转载如下： TensorFlow 2.0 将包含许多 API 变更，例如，对参数进行重新排序、重新命名符号和更改参数的默认值。手动执行所有这些变更不仅枯燥乏味，而且容易出错。...我们已尝试自动化处理尽可能多的升级任务，但脚本仍无法处理一些句法和风格方面的变更。 某些 API 符号可能无法仅使用字符串替代方案简单升级。...此外，由于我们弃用了某些模块（例如 tf.flags 和 tf.contrib)，您将无法通过切换至 compat.v1 来实现 TensorFlow 2.0 中的某些变更。...在 tf_upgrade_v2 运行升级后的脚本并将其导出后，您便可运行模型并进行检查，以确保您的输出与 TensorFlow 1.13 类似： ? 注意： 在运行此脚本前，请勿手动升级部分代码。...相反，此脚本会将关键字参数添加至对自身参数进行重新排序的函数中 如要报告升级脚本错误或发出功能请求，请在 GitHub 上提交问题。如果您正在测试 TensorFlow 2.0，请提供您的反馈！
在算法上，掌握神经网络的数学原理，手动实现简单的神经网络结构，在应用上熟练掌握TensorFlow框架使用，掌握神经网络图像相关案例。...9 章，60 子模块TensorFlow介绍说明TensorFlow的数据流图结构应用TensorFlow操作图说明会话在TensorFlow程序中的作用应用TensorFlow实现张量的创建、形状类型修改操作应用...查看默认图的两种方法：通过调用tf.get_default_graph()访问 ，要将操作添加到默认图形中，直接创建OP即可。.../tmp/tensorflow/summary/test/"在浏览器中打开 TensorBoard 的图页面 127.0.0.1:6006，会看到与以下图形类似的图,在GRAPHS模块我们可以看到以下图结构...其中tf.matmul()是函数，在执行matmul函数的过程中会通过MatMul类创建一个与之对应的对象# 实现一个加法运算 con_a = tf.constant(3.0)con_b = tf.constant
TensorFlow从诞生以来就一直在深度学习框架中稳居老大的位置，虽然自从2018年12月PyTorch 1.0 stable版本正式发布以来，很快减小了差距，但是也难以超越。 ?...TensorFlow的强项在于部署（包括TensorFlow Lite在移动端部署）和运行效率，另外对各种operation的支持特别齐全，基本上你能想到的算子都已经实现好了，直接调用就好。...由于TensorFlow静态图的设计（eager模式除外，这个后面单独讨论），设置断点根本无法获取实际tensor的值，具体取值都在后台以C++的方式执行。那print呢？...在老版本的TensorFlow中可以这么用，非常方便： x = tf.Print(x,[x, x,shape, x[0], …], message=“x debug info”, summarize=100...第二个输入在方括号内表示需要打印的东西，可以是tensor x的具体值，或者是其shape，slice，甚至是函数。 第三个输入message用来标识这一处打印，可以自定义字符串。
tensorflow还提供了 # tf.image.decode_png 函数对png格式的图像进行解码。解码之后的结果为一个 # 张量，在使用它的取值之前需要明确调用运行的过程。 ...于是在训练图像识别的神经网络模型时，可以随机地翻转训练图像，这样训练得到的模型可以识别不同角度的实体。比如假设在训练模型中所有的猫头都是向右的，那么训练出来的模型就无法很好地识别猫头向左的猫。...# 将其值截断在0.0-1.0范围区间，否则不仅图像无法正常可视化，以此为输入的神经网络# 的训练质量也可能受到影响。...# 假如对图像一次提高亮度和减少对比度，那么第二个操作可能将第一个操作生成的部分# 过亮的像素回到不超过1.0的范围内，因此在第一个操作后不应该立即截断。...max_delta的取值在[0, 0.5]之间adjusted = tf.image.random_hue(image, max_delta)以下代码显示了如何调整图像的饱和度。
关于张量 现在，顾名思义，它提供了在张量上定义函数并自动计算其导数的原语。 张量是一种高维数组，用于计算机编程，以数字的形式表示大量的数据。...在互联网上还有其他n - d数组库，就像Numpy一样，但TensorFlow是独立的，因为它提供了创建张量函数并自动计算导数的方法。 ?...TensorBoard TensorBoard是一套可视化工具，是TensorFlow的一种简单解决方案，它由创建者提供，允许您可视化图形，并使用其他数据(如图像)来绘制图形的定量度量。 ?...TensorFlow局限性 如果在相同的范围内导入GPU内存，则会与Theano发生冲突。 不支持OpenCL 需要有高级微积分和线性代数知识以及对机器学习的了解。...结论 TensorFlow是一个很好的库，可以在创建深度学习网络时对数据进行数值和图形计算，是谷歌Search、谷歌Translate Translate、谷歌Photos等应用最广泛的库。
tensorflow中的tf.name_scope和 variable_scope也是个作为上下文管理器的角色 variable_scope tensorflow怎么实现variable_scope上下文管理器这个机制呢...VariableScope): var_store.variable_scopes_count = old_subscopes default_varscope[0] = old # 在yield...except StopIteration: raise RuntimeError("generator didn't yield") from None...语句后面的部分 except StopIteration: return else: raise RuntimeError...在实现上下文管理器机制的时候，大量的使用了 yield，通过将 包含yield的函数包装在一个对象中，然后利用 python with block的机制。
这里多次强调sigmoid激活函数，是因为在多目标或者多分类的问题下有些函数是不可用的，而TensorFlow本身也提供了多种交叉熵算法的实现。...可以看到这就是标准的Cross Entropy算法实现，对W * X得到的值进行sigmoid激活，保证取值在0到1之间，然后放在交叉熵的函数中计算Loss。...对于二分类问题这样做没问题，但对于前面提到的多分类，例如年轻取值范围在0~4，目标值也在0~4，这里如果经过sigmoid后预测值就限制在0到1之间，而且公式中的1 - z就会出现负数，仔细想一下0到4...如果是多目标问题，经过softmax就不会得到多个和为1的概率，而且label有多个1也无法计算交叉熵，因此这个函数只适合单目标的二分类或者多分类问题，TensorFlow函数定义如下。 ?...TensorFlow提供的Cross Entropy函数基本cover了多目标和多分类的问题，但如果同时是多目标多分类的场景，肯定是无法使用softmax_cross_entropy_with_logits
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
