上面列的是常见的变化。更多的了解,请看https://www.tensorflow.org/install/migration 官网给出了tensorflow更新到1.0后的变化。
返回初始化变量列表的Op。在会话中启动图形之后,可以运行返回的Op来初始化var_list中的所有变量。这个Op并行运行var_list中所有变量的初始化器。 调用initialize_variables()相当于将初始化器列表传递给Group()。但是,如果var_list为空,函数仍然返回一个可以运行的Op。那个行动没有效果。
tf.moving_average_variables tf.global_variables_initializer tf.local_variables_initializer tf.variables_initializer tf.is_variable_initialized tf.report_uninitialized_variables tf.assert_variables_initialized tf.assign tf.assign_add tf.assign_sub
本文翻译自Avoiding headaches with tf.metrics,原作者保留版权。
01 Variable a = tf.Variable(2, name="scalar") # create variable a with scalar value b = tf.Variable([2, 3], name="vector") # create variable b as a vector c = tf.Variable([[0, 1], [2, 3]], name="matrix") # create variable c as a 2x2 matrix # create varia
我们首先介绍一下TensorBoard的使用,然后介绍TensorFlow的基本ops,之后介绍张量的数据类型,最后介绍一下如何将自己的输入导入模型。
Python API Guides (仅记录日常用到的api) TensorFlow API 树 (Python) Tensor转换: Ref 生成tensor tf.string_to_number tf.to_double tf.to_float tf.to_bfloat16 tf.to_int32 tf.to_int64 tf.cast tensor形状op tf.shape tf.size tf.rank tf.reshape tf.squeeze tf.expand_di
作者:数据娃掘 来源:http://blog.csdn.net/jdbc/article/details/68957085 前言 目前,深度学习在计算机科学各领域的应用越来越多,各种新技术层出不穷,比如图像识别、图形定位与检测、语音识别这一系列的技术。这个领域,对于初入技术行业的同学来讲,吸引力十分足够:特别是在整个领域工资居高不下的时候。 说到深度学习,就不能不提一下开源框架tensorflow。不仅是因为这个框架最火、使用率最高,也是因为这个框架是非常适合初学者接触、学习的。 我们会讲到一些深度学习
看了faster rcnn的tensorflow代码,关于fix_variables的作用我不是很明白,所以写了以下代码,读取了预训练模型vgg16得fc6和fc7的参数,以及faster rcnn中heat_to_tail中的fc6和fc7,将它们做了对比,发现结果不一样,说明vgg16的fc6和fc7只是初始化了faster rcnn中heat_to_tail中的fc6和fc7,之后后者被训练。
本节学习来源斯坦福大学cs20课程,有关自学与组队学习笔记,将会放于github仓库与本公众号发布,欢迎大家star与转发,收藏!
1.Tensor介绍 Tensor(张量)是Tensorflow中最重要的数据结构,用来表示Tensorflow程序中的所有数据。Tensor本是广泛应用在物理、数学领域中的一个物理量。那么在Tensorflow中该如何理解Tensor的概念呢? 实际上,我们可以把Tensor理解成N维矩阵(N维数组)。其中零维张量表示的是一个标量,也就是一个数;一维张量表示的是一个向量,也可以看作是一个一维数组;二维张量表示的是一个矩阵;同理,N维张量也就是N维矩阵。 在计算图模型中,操作间所传递的数据都可以看做是Te
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
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tf.global_variables_initializer() 将在其创建时查看全局图并自动将依赖关系添加到图中的每个 tf.initializer。
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。
tf.global_variables_initializer()添加节点用于初始化所有的变量(GraphKeys.VARIABLES)。返回一个初始化所有全局变量的操作(Op)。在你构建完整个模型并在会话中加载模型后,运行这个节点。
min(max(features, 0), 6)。即对 tf.nn.relu 的优化,防止 relu过后 某些 极端值 依然 大于6
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)
tf.variable_scope可以让变量有相同的命名,包括tf.get_variable得到的变量,还有tf.Variable的变量
在学习TensorFlow的过程中,我们需要知道某个tensor的值是什么,这个很重要,尤其是在debug的时候。也许你会说,这个很容易啊,直接print就可以了。其实不然,print只能打印输出shape的信息,而要打印输出tensor的值,需要借助class tf.Session, class tf.InteractiveSession。因为我们在建立graph的时候,只建立tensor的结构形状信息,并没有执行数据的操作。
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.
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。
简单代码 # -*- coding: utf-8 -*- # @Author: yanqiang # @Date: 2018-05-13 10:37:40 # @Last Modified by: yanqiang # @Last Modified time: 2018-05-13 11:41:55 import os # 在tensorflow的log日志等级如下: # - 0:显示所有日志(默认等级) # - 1:显示info、warning和error日志 # - 2:显示warning
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
尝试过迁移学习的同学们都知道,Tensorflow的模型保存加载有不同格式,使用方法也不一样,新手会觉得乱七八糟,所以本文做一个梳理。从模型的保存到加载,再到使用,力求理清这个流程。
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
显然,tf.multiply()表示点积,因此维度要一样。而tf.matmul()表示普通的矩阵乘法。
该文章讲述了在TensorFlow中,sess.run(tf.global_variables_initializer())的作用。它初始化了模型的参数,具体实现是通过运行所有变量的初始化操作。文章还介绍了Variable类,它用于在计算图中定义变量,包括初始化方法和读取方法。
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
作者:刘光聪 原文:http://www.jianshu.com/p/bebcdfb74fb1?utm_campaign=hugo&utm_medium=reader_share&utm_conte
为什么我们单独讲解一个tensorflow的张量(矩阵)运算了?因为神经网络原理其实就是矩阵的运算。如图所示,我们有三个神经元,两个输出。其实背后的计算不过是:
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
本文介绍了TensorFlow中Saver的使用方法,包括如何创建Saver对象、如何恢复模型、如何保存和恢复变量等内容。同时,还提供了一些示例和代码,以帮助读者更好地理解Saver的使用。
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。
本文介绍了如何使用 TensorFlow 计算高阶导数,包括 TensorFlow 的高阶导数 API 和使用 tf.gradients() 函数计算高阶导数的方法,并通过示例代码进行了演示。同时,还介绍了如何使用 tf.stop_gradient() 函数在计算高阶导数时阻止节点更新。
[1]Tensorflow实战Google深度学习框架: https://github.com/caicloud/tensorflow-tutorial/tree/master/Deep_Learning_with_TensorFlow/1.4.0
本文介绍了tensorflow控制依赖的两种方式,分别是tf.control_dependencies和tf.assign。同时,本文还介绍了两种不适用于tf.control_dependencies的情况,分别是使用变量初始值作为控制依赖以及在一个Session中同时使用多个控制依赖。
tf.GraphKeys的点后可以跟很多类, 比如VARIABLES类(包含所有variables), 比如REGULARIZATION_LOSSES。
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
定义变量,初始化,一般初始化随机值,或者常值 weights = tf.Variable(tf.random_normal([784, 200],stddev=0.35), name='weights') from tensorflow.python.framework import ops ops.reset_default_graph() biases = tf.Variable(tf.zeros([200]), name='biases') init
一个线性拟合的例子,不懂可以问哈,我偶尔会登录看博客 import os import tensorflow as tf import numpy as np os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "0" # Specify visible gpus. tf.debugging.set_log_device_placement(True) # Show the devices when calculating. x0 = np.array([i * 1.0 fo
模型公式 y = softmax(Wx+b) 交叉熵loss函数,可以参考似然函数,y 是我们预测的概率分布, y' 是实际的分布(我们输入的one-hot vector) loss = -Σy'ilogyi import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist import re
本文介绍了如何使用TensorFlow进行图像分类,包括数据集准备、模型训练和评估以及部署。作者还介绍了如何使用TensorFlow进行图像字幕生成,并提供了示例代码。
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。
虽然这里是采用 TF-Slim 处理图像分类问题,还需要安装 TF-Slim 图像模型库 tensorflow/models/research/slim. 假设该库的安装路径为 TF_MODELS. 添加 TF_MODELS/research/slim 到 python path.
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
embedding大家都不陌生,在我们的模型中,只要存在离散变量,那么一般都会用到embedding操作。今天这篇,我们将按以下的章节来介绍TF中的embedding操作。
在上一篇文章中《Tensorflow加载预训练模型和保存模型》,我们学习到如何使用预训练的模型。但注意到,在上一篇文章中使用预训练模型,必须至少的要4个文件:
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