本文介绍了一种用于多模态机器学习的手写识别系统,该系统基于深度学习技术,可以识别多种手写输入格式,包括素描、手写数字和手写字母等。该系统通过卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)的组合,可以在多个数据集上实现高效的识别和分类。
Inserts a placeholder for a tensor that will be always fed.
1.转换好之后可能会报类似于“tf.placeholder() is not compatible with eager execution”这样的错,只需要在正常import tensorflow后面加上这一句:
本文介绍了如何利用深度学习对图像进行风格迁移。首先介绍了基于卷积神经网络的生成对抗网络(GAN)和基于卷积神经网络的变分自编码器(VAE)两种方法,然后阐述了如何应用深度学习进行图像风格迁移,并给出了具体的实现步骤和代码示例。
TensorFlow入门的第一篇和大家聊了?graph图,op操作,node节点。对TensorFlow有了一个简单的认识,今天主要和大家分享的是TensorFlow中constant 常量, Variable变量,Placeholder占位符,Session启动图,fetches,feed等几个基本概念。 接下来我们通过一些简单的栗子分别来学习一下他们都是什么鬼。 # constant # 导入模块 import tensorflow as tf """ 怎么定义常量,常量的意思和我们平时理解的常量是一
这次来总结下这几天学习tensorflow的心得,包含了一些基本的函数,例如,加减乘除等,下面来一一介绍,并给出具体的例子。 两个小的tips 我的版本:anaconda 4.2 tensorflow 0.12.1 若是你不知道如何在windows下安装tensorflow,可以依照我的博客:http://blog.csdn.net/xxzhangx/article/details/54379255 ,遵循上面的顺序来做;若是安装过程中遇到问题,可以在博客下方留言,看到后会及时回答。 数值
最大似然函数 source coding # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' @Author: Yan Errol @Email:2681506@gmail.com @Date: 2019-06-03 16:12 @File: @Describe: @Evn: ''' import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import matp
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。python版本为python3,实例都是经过实际验证。 https://blog.csdn.net/jinxiaonian11/article/details/83105439
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:
当执行这些操作时,tf.Variable 的值将会改变,也即被修改,这也是其名称的来源(variable,变量)。
依次训练的方法主要有:Deep Knowledge-aware Network(DKN) 联合训练的方法主要有:Ripple Network 交替训练主要采用multi-task的思路,主要方法有:Multi-task Learning for KG enhanced Recommendation (MKR)
文章首先介绍了现有的点击率 (CTR) 预估模型大都满足相同的模式: 先将大量的稀疏类别特征 (Categorical Features) 通过 Embedding 技术映射到低维空间, 再将这些特征的低维表达按照特征的类别进行组合与变换 (文中采用 in a group-wise manner 来描述), 以形成固定长度的向量 (比如常用的 sum pooling / mean pooling), 最后将这些向量 concatenate 起来输入到一个 MLP (Multi-Layer Perceptron) 中, 从而学习这些特征间的非线性关系.
本文介绍了如何使用深度学习来做阅读理解+完形填空。首先介绍了TensorFlow的基本用法,然后详细讲解了如何使用TensorFlow来实现这个任务。主要包括两个部分:1. 使用深度学习来做阅读理解;2. 使用深度学习来做完形填空。最后还给出了一些实验结果和性能指标。
如果安装的是GPU版本,在运行的过程中TensorFlow能够自动检测。如果检测到GPU,TensorFlow会尽可能的利用找到的第一个GPU来执行操作。
TensorFlow 支持占位符placeholder。占位符并没有初始值,它只会分配必要的内存。在会话中,占位符可以使用 feed_dict 馈送数据。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。在训练神经网络时需要每次提供一个批量的训练样本,如果每次迭代选取的数据要通过常量表示,那么TensorFlow 的计算图会非常大。因为每增加一个常量,TensorFlow 都会在计算图中增加一个结点。所以说拥有几百万次迭代的神经网络会拥有极其庞大的计算图,而占位符却可以解决这一点,它只会拥有占位符这一个结点。
Tensorflow的设计理念称之为计算流图,在编写程序时,首先构筑整个系统的graph,代码并不会直接生效,这一点和python的其他数值计算库(如Numpy等)不同,graph为静态的,类似于docker中的镜像。然后,在实际的运行时,启动一个session,程序才会真正的运行。这样做的好处就是:避免反复地切换底层程序实际运行的上下文,tensorflow帮你优化整个系统的代码。我们知道,很多python程序的底层为C语言或者其他语言,执行一行脚本,就要切换一次,是有成本的,tensorflow通过计算流图的方式,帮你优化整个session需要执行的代码,还是很有优势的。
实战是学习一门技术最好的方式,也是深入了解一门技术唯一的方式。因此,NLP专栏计划推出一个实战专栏,让有兴趣的同学在看文章之余也可以自动动手试一试。
TensorFlow中的feed与fetch 一:占位符(placeholder)与feed 当我们构建一个模型的时候,有时候我们需要在运行时候输入一些初始数据,这个时候定义模型数据输入在tensorflow中就是用placeholder(占位符)来完成。它的定义如下: def placeholder(dtype, shape=None, name=None): 其中dtype表示数据类型,shape表示维度,name表示名称。它支持单个数值与任意维度的数组输入。 1. 单个数值占位符定义 a = tf.
周日 2016年4月24日 由弗朗索瓦Chollet 在教程中。
import tensorflow as tf matrix1=tf.constant([[3,3]]) matrix2=tf.constant([[2], [2]]) product=tf.matmul(matrix1,matrix2) with tf.Session() as sess:#打开Session以sess命名,不用管关不关Session,运行完with里的语句自动关Session result2=sess.run(product) p
本文介绍了如何通过超分辨率网络,针对极低分辨率的人脸图像进行超分辨率重建,并给出了详细的训练、评估方法和代码实现。
Created with Raphaël 2.1.0inputlstm1_1lstm2_1softmaxoutput
本篇是神经网络体系搭建的第四篇,解决体系搭建的TensorFlow相关问题,详见神经网络体系搭建(序) TensorFlow安装 建议用Anaconda。 - Mac & Linux con
这一次我们会讲到 Tensorflow 中的 placeholder , placeholder 是 Tensorflow 中的占位符,暂时储存变量.
專 欄 ❈那只猫,Python中文社区专栏作者,Python中文社区新Logo设计人,纯种非CS科班数据分析人,沉迷Keras。在Cambridge做了点小事,深度学习的小学生。 作者GitHub ID: @LimberenceCheng 本文Github项目地址: https://github.com/PyCN/ALI ❈ Abstract:Deep Learning是一个很大的领域,其中GAN是Deep Learning的明星,希望大家可以通过本文来简单的了解一下GAN这个模型以及这个模型的一些运用。
本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10755361.html
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。
必须在模型的其他操作运行之前先明确地完成变量初始化,最简单的方法是添加一个给所有变量初始化的操作,并在模型使用前首先运行该操作
tf.train.GradientDescentOptimizer是实现梯度下降算法的优化器。
1训练 建立py文件(我这里是shuzi.py) from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf mnist = input_data.read_data_sets('./', one_hot=True) #MNIST数据集所在路径 x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) y_ = tf.placeholder(tf.float32,
本文主要是使用tensorflow和mnist数据集来训练神经网络。 #!/usr/bin/env python # _*_ coding: utf-8 _*_ import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 下载mnist数据 mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) # 定义神经网络模型的评估
上一篇 第一个机器学习问题 其实是一个线性回归问题(Linear Regression),呈现了用数据来训练模型的具体方式。本篇从平行世界返回,利用TensorFlow,重新解决一遍该问题。 TensorFlow的API有低级和高级之分。 底层的API基于TensorFlow内核,它主要用于研究或需要对模型进行完全控制的场合。如果你想使用TF来辅助实现某个特定算法、呈现和控制算法的每个细节,那么就该使用低级的API。 高级API基于TensorFlow内核构建,屏蔽了繁杂的细节,适合大多数场景下使用。如果
这一章我们借着之前的NER的模型聊聊tensorflow serving,以及gRPC调用要注意的点。以下代码为了方便理解做了简化,完整代码详见Github-ChineseNER ,里面提供了训练好的包括bert_bilstm_crf, bilstm_crf_softlexcion,和CWS+NER多任务在内的4个模型,可以开箱即用。这里tensorflow模型用的是estimator框架,整个推理环节主要分成:模型export,warmup,serving, client request四步
本文主要是介绍tensorflow中的placeholder及用法。placeholder,中文意思是占位符,在tensorflow中类似于函数参数,运行时必须传入值。
需要注意的是,如下教程的tf.data的模块需要将tensorflow升级到1.4的版本,才可以支持,低于1.4的版本的导入数据教程,见之前的翻译教程,戳这里(https://www.jianshu.com/p/64bd6a49a94a) Dataset的API让你能从简单,可重用的模块中构建复杂的输入管道。例如一个图片模型的输入管道,可能要从分布式的文件系统中获得数据,对每张图片做随机扰动,以及将随机选取的图片合并到一个批次中用作训练。文本模型的输入管道可能涉及到从原始文本数据中提取符号,然后将其转换到查
上一篇Hello, TensorFlow!中的代码还未解释,本篇介绍TensorFlow核心编程的几个基本概念后,那些Python代码就很容易理解了。 与TensorFlow核心(Core)相对的是T
tensorflow是一个很流行的计算框架,目前主要用来做深度学习。但实际上,tensorflow不仅仅可以做深度学习,理论上说任何算法都可以用tensorflow来描述,就在于它做了计算流图这样的抽象,而tensorflow这个名字实际上很自然流。其实提到计算流图,这样的抽象并不是tensorflow首作,计算模型中经常会有图计算,编译器中离开了这玩意玩不转,乃至我们平时的工程涉及到大的规模乃至需要需求模板化的时候,可能都离不开计算流图或者类似这样的模型。所以,其实它对于我们每个人并不是什么新鲜的玩意。
1 搭建卷积神经网络 1.0 网络结构 [图1.0 卷积网络结构 ] 1.2 网络分析 序号 网络层 描述 1 卷积层 一张原始图像(28, 28, 1),batch=1,经过卷积处理,得到图像特征(28, 28, 32) 2 下采样 即池化层,最大池化后图像特征(14, 14, 32) 3 卷积层 将池化特征(14, 14, 32)卷积处理后,得到图像特征(14, 14, 64) 4 下采样 最大池化,得到图像特征(7, 7, 64) 5 全连接层 将上一层即池化层的图像特征经过矩阵内积计算,拉成一个向量
定义的公式只是 Computation Graph,在这执行这代码时计算还没发生,需要调用 run 方法并 feed 数据才真正执行。
下面给出一个图神经网络TensorFlow的实现,代码参考自:https://github.com/Ivan0131/gnn_demo。
生成三个文件,分别是checkpoint,.ckpt.data-00000-of-00001,.ckpt.index
源于工作需要,重新学习tensorflow,好久未使用,忘记的差不多了。 ---- tensorflow的基础框架 1 数据准备 2 定义placeholder容器 3 初始化参数权重 4 计算预测结果 5 计算损失函数值 6 初始化optimizer 7 在session里执行graph tensorflow的基础框架 tensorflow中是由Graph和Session组成,Graph负责将计算架构搭建起来,Session则负责将数据输入、执行模型、产出结果。分工明确,严格分割开来。 其中,Gr
tensorflow中是由Graph和Session组成,Graph负责将计算架构搭建起来,Session则负责将数据输入、执行模型、产出结果。分工明确,严格分割开来。
这个错误通常是由于输入数据的形状与定义的模型输入的形状不匹配所导致的。这篇文章将介绍如何解决这个错误,并对问题的背景和解决步骤进行详细说明。
协同过滤(collaborative filtering)算法一经发明便在推荐系统中取得了非凡的成果。许多知名的系统早期都采用了协同过滤算法,例如Google News,亚马逊、Hulu、Netfix等。协同过滤算法一般采用评分矩阵来表示用户和物品的交互,评分矩阵 R 中的每一个元素 rij 表示用户 i 对物品 j 的喜好评分。由于用户不能对大部分物品都有交互,所以在很多场景下评分矩阵都很稀疏,稀疏率在 90% 以上,稀疏度很高决定算法在优化和选取上有很多考量。
之前非稀疏矩阵版的解读:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13622283.html
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, graph=tf.get_default_graph()) 然后启动tensorboard服务: [root@c031
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