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,
一个类,初始化器,它生成具有常量值的张量。由新张量的期望shape后面的参数value指定。参数value可以是常量值,也可以是类型为dtype的值列表。如果value是一个列表,那么列表的长度必须小于或等于由张量的期望形状所暗示的元素的数量。如果值中的元素总数小于张量形状所需的元素数,则值中的最后一个元素将用于填充剩余的元素。如果值中元素的总数大于张量形状所需元素的总数,初始化器将产生一个ValueError。
前面都是基础零碎的知识,需要通过一个栗子来为大家把整个流程走一遍,从整体上对TensorFlow进行一个把握,大概分为四篇文章来说明吧(前期准备、前馈计算、模型训练、模型评价)。
tensorflow 为了更好的管理变量,提供了variable scope机制 官方解释: Variable scope object to carry defaults to provide to get_variable.
水平有限,如有错误,请指正! 在tensorflow中,有两个scope, 一个是name_scope一个是variable_scope,这两个scope到底有什么区别呢? 先看第一个程序: wit
如果initializer初始化方法是None(默认值),则会使用variable_scope()中定义的initializer,如果也为None,则默认使用glorot_uniform_initializer,也可以使用其他的tensor来初始化,value,和shape与此tensor相同
本文介绍了TensorFlow中的BN-Batch Normalization在卷积神经网络中的使用,包括训练和测试阶段。在训练阶段,使用BN层对数据进行归一化,可以加速网络的收敛,提高模型的泛化能力。在测试阶段,使用BN层对测试数据进行归一化,可以提高模型对数据的敏感性,从而更好地评估模型的性能。
variable_scope 使用tf.variable_scope定义的命名空间,只要空间名称不同,定义的变量互不干挠,即使函数name参数相同 如果是在相同命名空间下, 如果是不可重用的(reuse=False),tf. get_variable函数会查找在当前命名空间下是否存在由tf.get_variable定义的同名变量(而不是tf.Variable定义的),如果不存在,则新建对象,否则会报错 如果是可重用的(reuse=True),如果存在,则会返回之前的对象,否则报错, tf. V
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
tensorflow中有两个关于variable的op,tf.Variable()与tf.get_variable()下面介绍这两个的区别
1 简介 tf.Variable() tf.Variable(initial_value=None, trainable=True, collections=None, validate_shape=True, caching_device=None, name=None, variable_def=None, dtype=None, expected_shape=None, import_scope=None) tf.get_variable() tf.get_variable(name, shape
前言::LeNet是最早用于数字识别的CNN网络,本文就以数字识别为例,分析下这个最基本的CNN网络。 LeNet解析 网络结构如下图所示: C1层是一个卷积层 6个特征图,每个特征图中的每个神经元与
Global variables are variables that are shared across machines in a distributed environment. The Variable() constructor or get_variable() automatically adds new variables to the graph collection GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES. This convenience function returns the contents of that collection.An alternative to global variables are local variables. See tf.compat.v1.local_variables
如果你定义的变量名称在之前已被定义过,则TensorFlow 会引发异常。可使用tf.get_variable( ) 函数代替tf.Variable( )。如果变量存在,函数tf.get_variable( ) 会返回现有的变量。如果变量不存在,会根据给定形状和初始值创建变量。
这个是一个手写数字识别的问题。左边是一个图像,右边是一个二维矩阵(14*14),每一个矩阵对应的位置是一个像素值,在这里白色代表。那左边那个Y={0 1 0 0 0 0 0 0 0 0}表示一个向量,相当于一个答案,输入一个x对应一个标签Y,这个Y一般是一维数组,具体得看是几分类问题,就是几位数组,看属于哪个类别,属于哪个类别哪个类别等于1,其他的等于0。
Tensorflow 2.0版本中已经移除了Session这一模块,改换运行代码 tf.compat.v1.Session()
如果你在使用TensorFlow时遇到了"AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'"的错误,这意味着你正在使用的TensorFlow版本与你的代码不兼容。这个错误通常是因为在TensorFlow 2.0及更高版本中,'placeholder'被移除了。 为了解决这个问题,有几种方法可以尝试:
TensorFlow 是一款用于数值计算的强大的开源软件库,特别适用于大规模机器学习的微调。 它的基本原理很简单:首先在 Python 中定义要执行的计算图(例如图 9-1),然后 TensorFlow 使用该图,并使用优化的 C++ 代码高效运行该图。
【导读】主题链路知识是我们专知的核心功能之一,为用户提供AI领域系统性的知识学习服务,一站式学习人工智能的知识,包含人工智能( 机器学习、自然语言处理、计算机视觉等)、大数据、编程语言、系统架构。使用请访问专知 进行主题搜索查看 - 桌面电脑访问www.zhuanzhi.ai, 手机端访问www.zhuanzhi.ai 或关注微信公众号后台回复" 专知"进入专知,搜索主题查看。值国庆佳节,专知特别推出独家特刊-来自中科院自动化所专知小组博士生huaiwen和Jin创作的-PyTorch教程学习系列, 今日
本文介绍了 TensorFlow 2.x 版本中的一些新特性,包括 TensorFlow 的安装、使用、模型构建、以及模型部署等方面的内容。同时,文章还介绍了如何使用 TensorFlow 2.x 版本中的 Keras API 和 tf.keras 模块构建深度学习模型,并给出了一个例子。此外,文章还介绍了 TensorFlow 2.x 版本中的新性能优化,如自动微分、GPU 加速等。
第9章 启动并运行TensorFlow 来源:ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者:@akonwang @WilsonQu 校对:@Lis
1、使用tf.Variable时,如果检测到命名冲突,系统会自己处理。使用tf.get_variable()时,系统不会处理冲突,而会报错
之前已经提到过图像卷积的操作和意义,并且用OpenCV中的filter2D函数实现了一些例子。OpenCV中的filter2D函数仅仅是用一个卷积核去卷积单个的图像矩阵,而在TensorFlow中,卷积操作主要用于CNN中的卷积层,所以输入不再仅仅局限与三维或一维的矩阵,卷积核的个数不再是单个,输出的通道数=卷积核的个数,为此TensorFlow提供了tf.nn.conv2d函数实现了一个卷积层的卷积操作。定义如下:
本文介绍了如何使用卷积神经网络(CNN)进行图像分类。首先介绍了CNN的基本原理和结构,然后阐述了TensorFlow和Keras中实现CNN的代码示例。最后,通过一个具体的例子展示了如何使用卷积层和池化层进行图像分类。
上一期,我们一起学习了TensorFlow的基础知识,以及其在线性回归上的初体验,该期我们继续学习TensorFlow方面的相关知识。学习的路上,我们多多交流,共同进步。本期主要内容如下: 梯度下降TF实战 模型保存和恢复 TensorBoard可视化 模块与共享变量 一. 梯度下降TF实战 这里我们一起看下TensorFlow在梯度下降中的使用,通过TensorFlow来寻找使得损失函数最小化的系数,我们之前一起学过梯度下降方面的知识,这里不在赘述,可公众号回复“机器学习”进行查看。这里,我们从直接计算和
前言:前面介绍了最基本的Lenet,下面介绍几种其他的网络结构 CNN-AlexNet 网络结构如下图: 从图中可以看出,采用双gpu训练 增加LRN归一化层:本质上,这个层也是为了防止激活函数的饱
一种方式去使用TensorFlow做正则是加合适的正则项到损失函数,当一层的时候,可以如下定义:
这篇文章主要讲讲TensorBoard的基本使用以及name_scope和variable_scope的区别
在使用TensorFlow进行深度学习任务时,有时会遇到类似于"AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'reset_default_graph'"的错误信息。这个错误通常是由于代码中尝试调用已经被删除的TensorFlow方法或属性而导致的。本文将介绍如何解决这个错误。
当然还有一些像:torch.zeros()、torch.zeros_()、torch.ones()、torch.ones_()等函数;
而Autograph机制可以将动态图转换成静态计算图,兼收执行效率和编码效率之利。
TensorFlow中的变量一般就是模型的参数。当模型复杂的时候共享变量会无比复杂。
TensorFlow是什么意思?Tensor?Flow?这篇文章介绍TensorFlow一些最基础的知识。
本文从程序员的角度对CNTK和TensorFlow做高层次的对比。本文也不属于性能分析,而是编程模型分析。文中会夹杂着大量的代码。 原标题:当TensorFlow遇见CNTK CNTK是微软用于搭建深
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。
在 TensorFlow 之中,分布式变量是在多个设备上创建的变量。Mirrored variable 和 SyncOnRead variable 是两个例子。本文就对分布式变量进行分析。我们通过一系列问题来引导分析:
【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学
原文地址:https://stackoverflow.com/questions/37383812/tensorflow-module-object-has-no-attribute-placeholder
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/79066094 TensorFlow是谷歌开源的深度学习库。不多介绍,相信准备学习TensorFl
在使用TensorFlow进行深度学习开发时,如果你遇到了module 'tensorflow' has no attribute 'Session'的错误,那么本篇博客将会解释该错误的原因以及如何解决它。
1、 PyTorch 课替代NumPy 使用:PyTorch 本身主要构件是张量——和 NumPy 看起来差不多。使得 PyTorch 可支持大量相同的 API,有时候可以把它用作是 NumPy 的替代品。PyTorch 的开发者们这么做的原因是希望这种框架可以完全获得 GPU 加速带来的便利,以便你可以快速进行数据预处理,或其他任何机器学习任务。将张量从 NumPy 转换至 PyTorch 非常容易,反之亦然。看看如下代码: import torch import numpy as np numpy_t
选自Medium 作者:Illarion Khlestov 机器之心编译 参与:李泽南、黄小天 当我第一次尝试学习 PyTorch 时,没几天就放弃了。和 TensorFlow 相比,我很难弄清 Py
最近用了一点pytorch,想着稍稍理一下,这样一个和TensorFlow抗衡的一个框架,究竟是何方神圣?
datawhale8月组队学习 -基于transformers的自然语言处理(NLP)入门
由于在公众号上文本字数太长可能会影响阅读体验,因此过于长的文章,我会使用"[L1]"来进行分段。这个系列将主要借鉴《Tensorflow实战Google学习框架》这本书,主要介绍实现语言模型的一些前期准备,后期会出更详细的文章。
动态计算图易于调试,编码效率较高,但执行效率偏低。 静态计算图执行效率很高,但较难调试。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云