TensorFlow实现模型评估
我们需要评估模型预测值来评估训练的好坏。 模型评估是非常重要的，随后的每个模型都有模型评估方式。使用TensorFlow时，需要把模型评估加入到计算图中，然后在模型训练完后调用模型评估。在训练模型过程中，模型评估能洞察模型算法，给出提示信息来调试、提高或者改变整个模型。但是在模...
2024-01-10TensorFlow实现创建分类器
本文实例为大家分享了TensorFlow实现创建分类器的具体代码，供大家参考，具体内容如下创建一个iris数据集的分类器。 加载样本数据集，实现一个简单的二值分类器来预测一朵花是否为山鸢尾。iris数据集有三类花，但这里仅预测是否是山鸢尾。导入iris数据集和工具库，相应地对原数据集进行转换。...
2024-01-10TensorFlow损失函数专题详解
一、分类问题损失函数——交叉熵（crossentropy）交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离，是分类问题中使用广泛的损失函数。给定两个概率分布p和q，交叉熵刻画的是两个概率分布之间的距离：我们可以通过Softmax回归将神经网络前向传播得到的结果变成交叉熵要求的概率分布得分。在TensorFlow中，Softm...
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...
2024-01-10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...
2024-01-10
TensorFlow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...
2024-01-10TensorFlow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 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 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...
2024-01-10TensorFlow 合并/连接数组的方法
如下所示：import tensorflow as tfa = tf.Variable([4,5,6])b = tf.Variable([1,2,3])c = tf.concat(0,[a,b])init_op = tf.initialize_all_variables()with tf.Session() as sess: sess.run(init_op) print(sess.run(c))结果打印：[4 5 6 1 2 3]以上这篇TensorFlow 合并/连接数组的方法就是小编分享给大家的全部内...
2024-01-10
30秒轻松实现TensorFlow物体检测
Google发布了新的TensorFlow物体检测API，包含了预训练模型，一个发布模型的jupyter notebook，一些可用于使用自己数据集对模型进行重新训练的有用脚本。使用该API可以快速的构建一些图片中物体检测的应用。这里我们一步一步来看如何使用预训练模型来检测图像中的物体。首先我们载入一些会使用的库impo...
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中如何确定张量的形状实例
我们可以使用tf.shape()获取某张量的形状张量。import tensorflow as tfx = tf.reshape(tf.range(1000), [10, 10, 10])sess = tf.Session()sess.run(tf.shape(x)) Out[1]: array([10, 10, 10])我们可以使用tf.shape()在计算图中确定改变张量的形状。high = tf.shape(x)[0] // 2width = tf.shape(x)[1] * 2x_reshape =...
2024-01-10TensorFlow实现指数衰减学习率的方法
在TensorFlow中，tf.train.exponential_decay函数实现了指数衰减学习率，通过这个函数，可以先使用较大的学习率来快速得到一个比较优的解，然后随着迭代的继续逐步减小学习率，使得模型在训练后期更加稳定。tf.train.exponential_decay(learning_rate, global_step, decay_steps, decay_rate, staircase, name)函数会指数级地减小学...
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是否可以修改现有的TensorFlow计算图？
TensorFlow图通常从输入到输出逐渐构建，然后执行。查看Python代码，操作的输入列表是不可变的，这表明不应修改输入。这是否意味着无法更新/修改现有图形？回答：TensorFlowtf.Graph类是仅追加的数据结构，这意味着您可以在执行图的一部分后将节点添加到图，但不能删除或修改现有节点。由于TensorFlow...
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...
2024-01-10在TensorFlow中屏蔽warning的方式
TensorFlow的日志级别分为以下三种：TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL = 1 //默认设置，为显示所有信息 TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL = 2 //只显示error和warining信息 TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL = 3 //只显示error信息所以，当TensorFlow出现警告信息，又不想让警告信息显示时，可进行如下设置：一、python环境下通过在python文件中添加如下两行代码，...
2024-01-10
