import tensorflow as tf from tensorflow.python.platform import gfile pb_file = ‘xxx/xxx/xxx.pb’ pb_log_dir
MachineLP的Github（欢迎follow）：https://github.com/MachineLP 我们在搭建模型的时候，受到一些收敛条件的限制，像wgan_loss需要讲权重设置在[-0.01... 其中，'Discriminator_dcgan' 是net的名字，其下一层包含很多变量的名字。...然后，遍历每一个变量，将其限定在一定的范围：即小于-1的值设定在-1，大于1的值设定在1。..._ = session.run(clip_disc_weights) 总结，wgan_loss不加入权重限制不会收敛，同时wgan时候经过严格的理论推导，当理论不充分时，在使用的时候需要多实验室...，实验出好的结果，可以再找理论支撑嘛，哈哈丷
TensorFlow提供了TFRecord的格式来统一存储数据，TFRecord格式是一种将图像数据和标签放在一起的二进制文件，能更好的利用内存，在tensorflow中快速的复制，移动，读取，存储 等等...将图片形式的数据生成多个TFRecord 当图片数据量很大时也可以生成多个TFRecord文件，根据TensorFlow官方的建议，一个TFRecord文件最好包含1024个左右的图片，我们可以根据一个文件内的图片个数控制最后的文件个数...可以将其转化为图片的形式再显示出来，并打印其在TFRecord中对应的标签，下面是一个例子，接上面生成单个TFRecord文件代码，在F:\testdata\show路径下显示解码后的图片，名称中包含标签...2.如果TFRecord文件不止一个时，也会用到tf.train.match_filenames_once函数来获取符合一定规则的文件列表。...文件，如mydata.tfrecords1，mydata.tfrecords2等。
TensorFlow的层次结构 TensorFlow中5个不同的层次结构： 硬件层，内核层，低阶API，中阶API，高阶API 最底层为硬件层，TensorFlow支持CPU、GPU或TPU加入计算资源池...第二层为C++实现的内核，kernel可以跨平台分布运行。 第三层为Python实现的操作符，提供了封装C++内核的低级API指令，主要包括各种张量操作算子、计算图、自动微分....第五层为Python实现的模型成品，一般为按照OOP方式封装的高级API，主要为tf.keras.models提供的模型的类接口。...的高阶API主要为tf.keras.models提供的模型的类接口。...(1)、使用Sequential按层顺序构建模型 python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import models,layers,optimizers
1、在新版的tensorflow2.x中，keras已经作为模块集成到tensorflow中了 ? 所以在导入包的时候需要按照以上形式导入。...参考：https://blog.csdn.net/weixin_40405758/article/details/88094405 2、tensorflow2.x新加了一些东西，比如：tf.keras.layers.advanced_activations...则可能需要更新tensorflow的版本。...pip install --upgrade tensorflow 同时需要注意的是不能直接导入anvanced_activations，需使用以下方式： from tensorflow.keras.layers...import LeakyReLU from tensorflow.keras.layers import BatchNormalization 3、还要注意版本问题 ?
感知机权重向量的更新 下面直接给出权重向量的更新表达式，然后通过可视化的方式来直观的展示权重向量的更新。...\ \ \ \ \ (f_w(x^{(i)}) = y^{(i)}) \end{cases} 图片 图片 图片 图片 w + y^{(i)}x^{(i)} = w +x^{(i)} 实际就是权重向量和训练数据的特征向量的加法运算...图片 图片 References： a.白话机器学习的数学》
如下图所示，从左到右，从上到下，依次是第1个到第4个隐藏层偏置bl上的梯度求模的值，曲线显示越靠前的层偏置向量b的模越小，所用代码tf_2-2_one_path.py。 ?...一旦出现权重w的标准差远远大于1，那么越靠前的隐藏层将获得很大的梯度（绝对值），导致权重更新幅度非常大，神经元很难学到稳定的概念。...如下式所示，输入xi恒为正，σ'(z)恒为正，神经元的任一权重wi上的梯度符号也不依赖权重自身（求导后消去），最终要么都为正，要么都为负： ? 2.神经元容易饱和，停止学习 ?...从图上看，当神经元加权和|z| > 2时，Sigmoid曲线趋于平缓，此时σ'(z) → 0，神经元趋于饱和，权重和偏置更新幅度非常小，学习几乎停滞。...如果某次权重大幅度更新后，导致ReLU神经元上的权重W非常小（绝对值很大的负数），使得整个数据集的输入都无法激活它，我们称这种情况为Dying ReLU Problem。
参考目录： 1 安装 2 标量可视化 3 权重直方图 4 特征图可视化 5 模型图的可视化 6 卷积核的可视化 本章节来初次使用tensorboard来可视化pytorch深度学习中的一些内容，主要可视化的内容包括...：标量变化（模型损失、准确率等）；权重值的直方图；特征图的可视化；模型图的可视化；卷积核的可视化。...3 权重直方图 增加部分代码，目的是在每一个epoch训练完成之后，记录一次模型每一层的参数直方图。...，我们在tensorboard中运行这个文件，展示出直方图变化，上面的代码是记录了一个网络中所有层的权重值直方图，在具体任务中，可以只需要输出某一些层的权重直方图即可。...，就是自己定义的模型结构会显示不出来。
实际上使用的是指定的 在tensorflow 中日志打印的是可见GPU的编号 如指定 1,2,3 ， 日志中是0,1,2 指定1 ，日志中的是0, 但实际使用的是自己指定的
每个图表显示数据的时间“切片”，其中每个切片是给定步骤处张量的直方图。它依据的是最古老的时间步原理，当前最近的时间步在最前面。...通过将直方图模式从“偏移”更改为“叠加”，如果是透视图就将其旋转，以便每个直方图切片都呈现为一条相互重叠的线。...Tensorboard是一个可视化工具，它能够以直方图、折线图等形式展示程序运行过程中各标量、张量随迭代轮数的变化趋势，它也可以显示高维度的向量、文本、图片和音频等形式的输入数据，用于对输入数据的校验。...tf.summary.scalar 显示tensorflow中的张量随迭代轮数的变化趋势 DISTRIBUTIONS tf.summary.histogram 显示tensorflow中张量的直方图...HISTOGRAMS tf.summary.histogram 显示tensorflow中张量的直方图（以另一种方式） IMAGES tf.summary.image 显示tensorflow中使用的图片
很多时候，我们想实现自动化报表，但是一般都会需要用中文，而reportlab天然是不支持中文的，所以我们需要让他支持，而办法其实很简单。...比如，笔者的路径是这样的。...2、什么pdf使用的字体 pdfmetrics.registerFont(TTFont('SimHei', 'SimHei.TTF')) 比如： from reportlab.pdfgen import...c = canvas.Canvas("hello.pdf") c.setFont('SimHei',12) hello(c) c.showPage() c.save() 这样运行之后就会生成一个有中文的pdf
Darknet-19与VGG16模型设计原则是一致的，主要采用3*3卷积，采用2*2的maxpooling层之后，特征图维度降低2倍，而同时将特征图的channles增加两倍。 ?...所以yolo2引入passthrough层：前面的特征图维度是后面的特征图的2倍，passthrough层抽取前面层的每个2*2的局部区域，然后将其转化为channel维度，对于26*26*512的特征图...4、Main.py：YOLO_v2主函数 对应程序有三个步骤： （1）输入图片进入darknet19网络得到特征图，并进行解码得到：xmin xmax表示的边界框、置信度、类别概率 （2）筛选解码后的回归边界框...——NMS （3）绘制筛选后的边界框 运行环境： Python3 + Tensorflow1.5 + OpenCV-python3.3.1 + Numpy1.13 windows和ubuntu环境都可以...darknet19网络得到特征图，并进行解码得到：xmin xmax表示的边界框、置信度、类别概率 （2）筛选解码后的回归边界框——NMS （3）绘制筛选后的边界框 6、Loss.py：Yolo_v2
MobileNetV2 作为 TensorFlow-Slim 图像分类库的一部分而推出，同时也已经集成到目标检测的包中，同时重要的是提供了预训练模型。...1、模型原理 从论文的名字《MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks》即可看出：MobileNetV2基于MobileNetV1的思想...（2）与上次mobilenetv1实验进行对比，见博客：tensorflow model中目标对象检测包的编译和测试 其中照片位置：https://worldtravelholics.files.wordpress.com.../2014/07/img_4720.jpg 下图为mobilenetv2的检测效果 ?...下图为mobilenetv1的检测效果 ? 可见mobilenetv2的检测效果比v1版本来得好！
参考：https://docs.floydhub.com/guides/environments/
模型的保存和恢复 1、保存整个模型 2、仅仅保存模型的架构（框架） 3、仅仅保存模型的权重 4、在训练期间保存检查点 1、保存整个模型 1）整个模型保存到一个文件中，其中包含权重值，模型配置以及优化器的配置...，这样，您就可以为模型设置检查点，并稍后从完全相同的状态进行训练，而无需访问原始代码 2）在keras中保存完全可以正常的使用模型非常有用，您可以在tensorflow.js中加载他们，然后在网络浏览器中训练和运行它们...3）keras中使用HDF5标准提供基本的保存格式 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt...，也就是他的权重，只是保存了网络的架构 3、仅仅保存模型的权重 时候我们只需要保存模型的状态（其权重值），而对模型的架构不感兴趣，在这种情况下，可以通过get_weights()来获取权重值，并通过set_weights..., 0.7975000143051147] 所谓保存在磁盘上的权重就是开机了之后能够直接调用的权重 model.save_weights("less_weight.h5") #直接保存在我们的磁盘上的权重
推文内容来自于链接 https://www.andrewheiss.com/blog/2021/12/18/bayesian-propensity-scores-weights/ 这个博文里的内容还挺多的...，我们只关注其中关于频率分布直方图的实现代码。...https://github.com/BlakeRMills/MetBrewer 这个用到的都是博物馆里的油画的配色，挺有意思的，大家可以试试 使用ggplot2作图 这里频率分布直方图用到的是geom_histogram...()函数，这里的代码多了一个weight参数，暂时没有想明白这个参数起到什么作用 还遇到一个新函数colorspace::lighten()操作颜色，看帮助文档是是颜色更亮。...("darkgreen",0.9)) p1+p2 频率分布直方图 ggplot() + geom_histogram(data = filter(nets_with_weights, net_num
2-6b4dc25ea51 。...Tensorflow只是一个将运算表示为计算图的框架。然后Tensorflow将图划分为许多彼此独立的子图，这些子图并行执行，当然这是TensorFlow的主要特性之一，它为其可扩展性做出了很大贡献。...例如，如果要为如下表达式构建计算图： e = a * b + c +（a / b） 那么e是复合图，因为它是2个子图a * b和（a / b）的组合（在Tensorflow术语中，表达式就是计算图...核心Tensorflow执行系统： 一旦构建并编译Tensorflow程序，语言绑定将调用包含核心执行系统的Tensorflow库。通过绑定发送到核心执行系统的数据采用容器的形式。...内核：Tensorflow的核心定义如下：“Tensorflow是一个用于异构平台上的机器学习和数学计算的库。”这里的异构平台意味着各种各样的设备具有不同的配置和不同的功能，具有不同的内存限制。
histogram_freq：频率（在epoch中），计算模型层的激活和权重直方图。如果设置为0，则不会计算直方图。必须为直方图可视化指定验证数据（或拆分）。...write_grads：是否在TensorBoard中可视化渐变直方图。histogram_freq必须大于0。 batch_size：用以直方图计算的传入神经元网络输入批的大小。...write_images：是否在TensorBoard中编写模型权重以显示为图像。 embeddings_freq：将保存所选嵌入层的频率（在epoch中）。如果设置为0，则不会计算嵌入。...要在TensorBoard的嵌入选项卡中显示的数据必须作为embeddings_data传递。 embeddings_layer_names：要关注的层名称列表。...https://github.com/ChenHuabin321/tensorflow2_tutorials ? ?
之后，它将图像转换成数组并循环遍历每种颜色，并绘制每种颜色（R，G 和 B）的直方图。 下图显示了汽车图像的直方图输出。...下图中显示的两个图像都具有图案并且看起来相似： 先前图像的直方图分析显示了相似的模式，使用 LBP 可以显示正确的匹配。 下图中显示的两个图像都具有图案并且看起来相似。...实际上，它们是从不同的方向和不同的阴影获取的同一张地毯图像： 先前图像的直方图分析显示了相似的模式，使用 LBP 可以显示正确的匹配。...最后一个 LBP 图片显示相似的图片，几乎没有图案： 在这里，LBP 预测似乎是正确的。 比较顶部直方图和底部直方图，以可视化直方图如何比较测试图像和训练图像。...L2 正则化：对于每个模型权重，w，附加参数1/2 λw^2被添加到模型目标 。 这种正则化使得权重因子在优化过程中扩散。 可以期望 L2 正则化比 L1 正则化具有更好的表现。
verbose：0：不打印任何内容，1：显示进度条，2：仅打印时期号 mode ： “auto” – 尝试从给定的指标中自动检测行为 “min” – 如果指标停止下降，则停止训练 “max” – 如果指标停止增加则停止训练...这允许我们在中间步骤保存权重，以便在需要时我们可以稍后加载权重。...：False：仅保存模型权重, True：同时保存模型权重和模型架构 例如，让我们看一个例子，保存具有最佳精度的模型 filePath = "models/Model1_weights....，如指标、训练图、激活函数直方图和其他梯度分布。...histogram_freq：计算直方图和梯度图的时期频率 write_graph：我们是否需要在Tensorboard中显示和可视化图形 编写自己的回调 除了内置的回调之外，我们还可以为不同的目的定义和使用我们自己的回调
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