TensorFlow实现自定义Op方式
『写在前面』以CTC Beam search decoder为例,简单整理一下TensorFlow实现自定义Op的操作流程。基本的流程1. 定义Op接口#include "tensorflow/core/framework/op.h" REGISTER_OP("Custom") .Input("custom_input: int32") .Output("custom_output: int32");2. 为Op实现Compute操作(CPU)或实现kernel(GPU)#include "tens...
2024-01-10TensorFlow数据输入的方法示例
读取数据(Reading data)TensorFlow输入数据的方式有四种:tf.data API:可以很容易的构建一个复杂的输入通道(pipeline)(首选数据输入方式)(Eager模式必须使用该API来构建输入通道)Feeding:使用Python代码提供数据,然后将数据feeding到计算图中。QueueRunner:基于队列的输入通道(在计算图计算前从队列...
2024-01-10浅谈TensorFlow之稀疏张量表示
对于多维的稀疏数据,TensorFlow 支持 SparseTensor 表示。官方文档地址:https://tensorflow.google.cn/api_guides/python/sparse_ops构造稀疏张量SparseTensor(indices, values, dense_shape)indices是一个维度为(n, ndims)的2-D int64张量,指定非零元素的位置。比如indices=[[1,3], [2,4]]表示[1,3]和[2,4]位置的元素为非零元素。n表示非零元素...
2024-01-10关于TensorFlow形状排名的困惑
我知道已经有类似标题的问题,但是在您将此作为重复报告之前,请允许我说所有对这些问题的答案都是非常特殊的,并且不适用于我的问题。关于TensorFlow形状排名的困惑我很难理解为什么我不能在TensorFlow中使用两个张量的矩阵乘法(以及技术上的矩阵向量乘法)。我有形状(1000,1000)的张量v和形...
2024-01-10TensorFlow转Core ML模型问题?
问题描述通过tfcoreml工具转换出现不同的错误,感觉参数怎么填都会出错,对这方面的知识甚少,不知道从何下手,望有懂的大佬指点一二,文章所描述的代码只是其中的错误,不同的pb模型转换出现不同的错误,现在都不肯定是训练的模型不对,还是转换过程问题。问题出现的环境背景及自己尝试过...
2024-01-10基于TensorFlow中自定义梯度的2种方式
前言在深度学习中,有时候我们需要对某些节点的梯度进行一些定制,特别是该节点操作不可导(比如阶梯除法如 ),如果实在需要对这个节点进行操作,而且希望其可以反向传播,那么就需要对其进行自定义反向传播时的梯度。在有些场景,如[2]中介绍到的梯度反转(gradient inverse)中,就必须在某层...
2024-01-10TensorFlow 滑动平均的示例代码
滑动平均会为目标变量维护一个影子变量,影子变量不影响原变量的更新维护,但是在测试或者实际预测过程中(非训练时),使用影子变量代替原变量。1、滑动平均求解对象初始化ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(decay,num_updates) 参数decay`shadow_variable = decay * shadow_variable + (1 - decay) * variable`参数num_upda...
2024-01-10TensorFlow实现打印每一层的输出
在test.py中可以通过如下代码直接生成带weight的pb文件,也可以通过tf官方的freeze_graph.py将ckpt转为pb文件。constant_graph = graph_util.convert_variables_to_constants(sess, sess.graph_def,['net_loss/inference/encode/conv_output/conv_output'])with tf.gfile.FastGFile('net_model.pb', mode='wb') ...
2024-01-10TensorFlow模型保存和提取的方法
一、TensorFlow模型保存和提取方法1. TensorFlow通过tf.train.Saver类实现神经网络模型的保存和提取。tf.train.Saver对象saver的save方法将TensorFlow模型保存到指定路径中,saver.save(sess,"Model/model.ckpt") ,实际在这个文件目录下会生成4个人文件:checkpoint文件保存了一个录下多有的模型文件列表,model.ckpt.meta保存了Ten...
2024-01-10TensorFlow索引与切片的实现方法
索引与切片在Tensorflow中使用的频率极其高,可以用来提取部分数据。1.索引在 TensorFlow 中,支持基本的[????][????]…标准索引方式,也支持通过逗号分隔索引号的索引方式。假设创建四张大小为3*3的彩色图片。# 创建张量x = tf.random.normal([4, 32, 32, 3])# 提取出第一张图片x[0]<tf.Tensor: id=253, shape=(32, 3...
2024-01-10TensorFlow - 恢复(如果存在)
只有存在时才可以恢复变量吗?这样做的最习惯的方式是什么?TensorFlow - 恢复(如果存在)例如,考虑下面的小例子:import tensorflow as tf import glob import sys import os with tf.variable_scope('volatile'): x = tf.get_variable('x', initializer=0) with tf.variable_scope('persistent'): y = tf.get_varia...
2024-01-10TensorFlow 读取CSV数据的实例
TensorFlow 读取CSV数据原理在此就不做详细介绍,直接通过代码实现:方法一:详细读取tf_read.csv 代码#coding:utf-8 import tensorflow as tf filename_queue = tf.train.string_input_producer(["/home/yongcai/tf_read.csv"])reader = tf.TextLineReader()key, value = reader.read(filename_queue) record_def...
2024-01-10用TensorFlow实现戴明回归算法的示例
如果最小二乘线性回归算法最小化到回归直线的竖直距离(即,平行于y轴方向),则戴明回归最小化到回归直线的总距离(即,垂直于回归直线)。其最小化x值和y值两个方向的误差,具体的对比图如下图。 线性回归算法和戴明回归算法的区别。左边的线性回归最小化到回归直线的竖直距离;右边...
2024-01-10使用TensorFlow实现简单线性回归模型
本文使用TensorFlow实现最简单的线性回归模型,供大家参考,具体内容如下线性拟合y=2.7x+0.6,代码如下:import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt n = 201 # x点数X = np.linspace(-1, 1, n)[:,np.newaxis] # 等差数列构建X,[:,np.newaxis]这个是shape,这一行构建了一个n维列向量([1,n]的矩阵)noise = np.ra...
2024-01-10如何在TensorFlow中选择交叉熵损失?
分类问题(例如逻辑回归或多项式逻辑回归)可优化 损失。通常,交叉熵层跟随 层,从而产生概率分布。在张量流中,至少有 :tf.losses.softmax_cross_entropytf.losses.sparse_softmax_cross_entropytf.losses.sigmoid_cross_entropytf.contrib.losses.softmax_cross_entropytf.contrib.losses.sigmoid_cross_entropytf.nn.softmax_cr...
2024-01-10使用TensorFlow实现二分类的方法示例
使用TensorFlow构建一个神经网络来实现二分类,主要包括输入数据格式、隐藏层数的定义、损失函数的选择、优化函数的选择、输出层。下面通过numpy来随机生成一组数据,通过定义一种正负样本的区别,通过TensorFlow来构造一个神经网络来实现二分类。一、神经网络结构输入数据:定义输入一个二维数...
2024-01-10TensorFlow实现MLP多层感知机模型
一、多层感知机简介Softmax回归可以算是多分类问题logistic回归,它和神经网络的最大区别是没有隐含层。理论上只要隐含节点足够多,即时只有一个隐含层的神经网络也可以拟合任意函数,同时隐含层越多,越容易拟合复杂结构。为了拟合复杂函数需要的隐含节点的数目,基本上随着隐含层的数量增...
2024-01-10TensorFlow中权重的随机初始化的方法
一开始没看懂stddev是什么参数,找了一下,在tensorflow/python/ops里有random_ops,其中是这么写的:def random_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=types.float32, seed=None, name=None): """Outputs random values from a normal distribution. Args: shape: A 1-D integer Tensor or ...
2024-01-10TensorFlow实现批量归一化操作的示例
批量归一化在对神经网络的优化方法中,有一种使用十分广泛的方法——批量归一化,使得神经网络的识别准确度得到了极大的提升。在网络的前向计算过程中,当输出的数据不再同一分布时,可能会使得loss的值非常大,使得网络无法进行计算。产生梯度爆炸的原因是因为网络的内部协变量转移,即...
2024-01-10TensorFlow设置日志级别的几种方式小结
TensorFlow中的log共有INFO、WARN、ERROR、FATAL 4种级别。有以下几种设置方式。1. 通过设置环境变量控制log级别可以通过环境变量TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL进行设置,TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL的不同值的含义分别如下:LevelLevel for HumansLevel Description0DEBUGall messages are logged (Default)1INFOINFO messages are not printed2WARNING...
2024-01-10TensorFlow:将float64张量转换为float32
我正在尝试使用:train =optimizer.minimize(loss)但是标准优化器无法使用tf.float64。因此,我想截断loss从fromtf.float64到onlytf.float32。Traceback (most recent call last): File "q4.py", line 85, in <module> train = optimizer.minimize(loss) File "/Library/Python/2.7/site-packages/tenso...
2024-01-10关于TensorFlow新旧版本函数接口变化详解
TensorFlow版本更新太快 了,所以导致一些以前接口函数不一致,会报错。这里总结了一下自己犯的错,以防以后再碰到,也可以给别人参考。首先我的cifar10的代码都是找到当前最新的tf官网给的,所以后面还有新的tf出来改动了的话,可能又会失效了。1.python3:(unicode error) 'utf-8' codec can't decode刚开始...
2024-01-10TensorFlow后端的Keras不使用GPU
我使用keras版本2.0.0和tensorflow版本0.12.1构建了docker镜像的gpu版本https://github.com/floydhub/dl-docker。然后,我运行了mnist教程https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/mnist_cnn.py,但意识到keras没有使用GPU。以下是我的输出root@b79b8a57fb1f:~/sharedfolder# python test.pyUsing TensorF...
2024-01-10TensorFlow使用Graph的基本操作的实现
1.创建图在tensorflow中,一个程序默认是建立一个图的,除了系统自动建立图以外,我们还可以手动建立图,并做一些其他的操作。下面我们使用tf.Graph函数建立图,使用tf.get_default_graph函数来获取图,使用reset_default_graph对图进行重置。import tensorflow as tfimport numpy as npc = tf.constant(1.5)g = tf.Graph()with ...
2024-01-10终端命令查看TensorFlow版本号及路径的方法
如图,简单易懂,先激活tensorflow,然后进入python,输入python语句执行查询:需要注意的是一定要在激活tensorflow环境后再输入python命令,否则会识别不到tensorflow,可以看到在使用python前后命令前面都是有“(tensorflow)”的。以上这篇终端命令查看TensorFlow版本号及路径的方法就是小编分享给大家的全部...
2024-01-10