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
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
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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。
在训练深度网络时,为了减少需要训练参数的个数(比如具有simase结构的LSTM模型)、或是多机多卡并行化训练大数据大模型(比如数据并行化)等情况时,往往需要共享变量。另外一方面是当一个深度学习模型变得非常复杂的时候,往往存在大量的变量和操作,如何避免这些变量名和操作名的唯一不重复,同时维护一个条理清晰的graph非常重要。 ==因此,tensorflow中用tf.Variable(),tf.get_variable(),tf.Variable_scope(),tf.name_scope()几个函数来实现
---- 本文结构: 什么是 Language Model? 怎么实现?怎么应用? ---- cs224d Day 8: 项目2-用 RNN 建立 Language Model 生成文本 课程项目描
这篇文章主要讲讲TensorBoard的基本使用以及name_scope和variable_scope的区别
用于定义创建变量(层)的ops的上下文管理器。这个上下文管理器验证(可选的)值来自同一个图,确保图是默认图,并推入名称范围和变量范围。如果name_or_scope不为None,则按原样使用。如果name_or_scope为None,则使用default_name。在这种情况下,如果以前在相同的范围中使用过相同的名称,则通过在名称后面附加_N使其惟一。变量作用域允许您创建新变量并共享已创建的变量,同时提供检查以防止意外创建或共享。
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。
此篇笔记参考来源为《莫烦Python》 tensorflow安装 在命令行模式下进入到python安装目录中的Scripts下,例如我的安装路径为:D:\Program Files (x86)\Python\Scripts 安装CPU版本的: pip3 install --upgrade tensorflow GPU版本: pip3 install --upgrade tensorflow-gpu 心酸啊,一开始使用这种方法超时了,想想就试着装一个anaconda吧,成功安装好了之后,但是IDLE中导入错误
本文介绍了一种基于seq2seq模型的中国对联自动配对技术,该技术将给定的对联样本进行训练,并利用编码器和解码器进行学习。通过测试,该技术能够实现对联的自动配对,并具有较高的准确率。同时,该技术具有较好的泛化能力,能够应对多种对联样本。
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说对抗生成网络学习(七)——SRGAN生成超分辨率影像(tensorflow实现)「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
tf.name_scope()对tf.get_variable_scope().reuse_variables() 不起作用
语义解析作为自然语言处理的重要方面,其主要作用如下:在词的层次上,语义分析的基本任务是进行词义消歧;在句子层面上,语义角色标注是所关心的问题;在文章层次上,指代消解、篇章语义分析是重点。
在tensorflow中,为了 节约变量存储空间 ,我们常常需要通过共享 变量作用域(variable_scope) 来实现 共享变量 。
你可以在怎么使用变量中所描述的方式来创建,初始化,保存及加载单一的变量.但是当创建复杂的模块时,通常你需要共享大量变量集并且如果你还想在同一个地方初始化这所有的变量,我们又该怎么做呢.本教程就是演示如何使用tf.variable_scope() 和tf.get_variable()两个方法来实现这一点.
GAN,生成对抗网络,在2016年基本火爆深度学习,所有有必要学习一下。生成对抗网络直观的应用可以帮我们生成数据,图片。
TensorBoard中Word2Vec模型计算图表示如图,如果模型更复杂,计算图也越来越乱,我们可以使用name scope将相关的结点放到一个组里来方便运算图的理解。tf.name_scope使用如下:
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 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.
TensorFlow提供Variable Scope机制来控制变量的作用域,一定程度上类似于C++中的namespace,使得相同名称的变量可以同时存在。
Distribuited tensorflow Multiple GPUs 如何设置训练系统 (1)每个GPU上都会有model的副本 (2)对模型的参数进行同步更新 抽象名词 计算单个副本inf
在深度学习算法优化系列三 | Google CVPR2018 int8量化算法 这篇推文中已经详细介绍了Google提出的Min-Max量化方式,关于原理这一小节就不再赘述了,感兴趣的去看一下那篇推文即可。今天主要是利用tflite来跑一下这个量化算法,量化一个最简单的LeNet-5模型来说明一下量化的有效性。tflite全称为TensorFlow Lite,是一种用于设备端推断的开源深度学习框架。中文官方地址我放附录了,我们理解为这个框架可以把我们用tensorflow训练出来的模型转换到移动端进行部署即可,在这个转换过程中就可以自动调用算法执行模型剪枝,模型量化了。由于我并不熟悉将tflite模型放到Android端进行测试的过程,所以我将tflite模型直接在PC上进行了测试(包括精度,速度,模型大小)。
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猪年快乐之TensorFlow中实现word2vec及如何结构化TensorFlow模型
这里我们将建立 一个对抗生成网络 (GAN)训练MNIST,并在最后生成新的手写数字。
在深度学习算法优化系列三 | Google CVPR2018 int8量化算法 这篇推文中已经详细介绍了Google提出的Min-Max量化方式,关于原理这一小节就不再赘述了,感兴趣的去看一下那篇推文即可。昨天已经使用tflite测试了训练后量化,所以今天主要来看一下训练时量化时怎么做的。注意训练中的量化实际上是伪量化,伪量化是完全量化的第一步,它只是模拟了量化的过程,并没有实现量化,只是在训练过程中添加了伪量化节点,计算过程还是用float32计算。然后训练得出.pb文件,放到指令TFLiteConverter里去实现第二步完整的量化,最后生成tflite模型,实现int8计算。
random.sample的函数原型为:random.sample(sequence, k),从指定序列中随机获取指定长度的片断。sample函数不会修改原有序列
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。
可视化 batch normalization 过程中的 tensor演化(以输入一张[1, 4 , 4, 1]的图片为例)
法一: 循环打印 模板 for (x, y) in zip(tf.global_variables(), sess.run(tf.global_variables())): print '\n', x, y 实例 # coding=utf-8 import tensorflow as tf def func(in_put, layer_name, is_training=True): with tf.variable_scope(layer_name, reuse=tf.AUT
Adds a Batch Normalization layer from http://arxiv.org/abs/1502.03167
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变量(Variable)是 TensorFlow 中程序处理的共享持久状态的最佳方法。与常量不同的时,常量创建后,值便无法更改,但是变量创建后 可以修改。并且修改后的值在多个Session中都是可以看见的。
如果说两代 Tensorflow 有什么根本不同,那应该就是 Tensorflow 2.0 更注重使用的低门槛,旨在让每个人都能应用机器学习技术。考虑到它可能会成为机器学习框架的又一个重要里程碑,本文会介绍 1.x 和 2.x 版本之间的所有(已知)差异,重点关注它们之间的思维模式变化和利弊关系。
def fully_connected(inputs, num_outputs, activation_fn=nn.relu, normalizer_fn=None, normalizer_params=None, weights_initializer=initializers.xavier_initializer()
之前接触的强化学习算法都是单个智能体的强化学习算法,但是也有很多重要的应用场景牵涉到多个智能体之间的交互,比如说,多个机器人的控制,语言的交流,多玩家的游戏等等。本文,就带你简单了解一下Open-AI的MADDPG(Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)算法,来共同体验一下多智能体强化学习的魅力。
前言:主要介绍一下,TensorFlow变量作用域和可视化,变量作用域能更好底可视化展示数据流图 TensorFlow变量作用域 通过tf.Variable我们可以创建变量,但是当模型复杂的时候,需要构建大量的变 量集,这样会导致我们对于变量管理的复杂性,而且没法共享变量(存在多个相 似的变量)。针对这个问题,可以通过TensorFlow提供的变量作用域机制来解决, 在构建一个图的时候,就可以非常容易的使用共享命名过的变量。 变量作用域机制在TensorFlow中主要通过两部分组成: tf.get_va
MachineLP的Github(欢迎follow):https://github.com/MachineLP
作者:刘威威 编辑:田 旭 前 言 本文将详细介绍 tf 实现风格迁移的小demo,看完这篇就可以去实现自己的风格迁移了,复现的算法来自论文 Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution 本文分为以下部分: 第一节:深度学习在风格迁移上的背后原理; 第二节:风格迁移的代码详解 第三节:总结 图像风格迁移指的是将图像A的风格转换到图像B中去,得到新的图像,取个名字为new B,其中new B中既包含图像B的内容
我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ import tensorflow as tf import sys with tf.variable_scope('ha'): a1 = tf.get_variable('a', shape=[], dtype=tf.int32) with tf.variable_scope('haha'): a2 = tf.get_variable('a', shape=[], dtype=tf.int32) with tf.variable_scop
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DCGAN在GAN的基础上优化了网络结构,加入了 conv,batch_norm 等层,使得网络更容易训练,网络结构如下:
前面介绍了VAE-GAN 论文:Autoencoding beyond pixels usingALearnedSimilarityMmetric及视频
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
GradientDescentOptimizer_0.01.png
本篇使用TensorFlow框架,利用MNIST手写数字数据集来演示深度学习的入门概念。其训练集共有60000个样本(图片和标签),测试集有10000个样本。手写数字的图片都是尺寸为28*28的二值图:
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
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