TensorFlow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...
2024-01-10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 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...
2024-01-10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：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...
2024-01-10TensorFlow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，...
2024-01-10TensorFlow实现随机训练和批量训练的方法
TensorFlow更新模型变量。它能一次操作一个数据点，也可以一次操作大量数据。一个训练例子上的操作可能导致比较“古怪”的学习过程，但使用大批量的训练会造成计算成本昂贵。到底选用哪种训练类型对机器学习算法的收敛非常关键。 为了TensorFlow计算变量梯度来让反向传播工作，我们必须度量一...
2024-01-10TensorFlow2.X使用图片制作简单的数据集训练模型
Tensorflow内置了许多数据集，但是实际自己应用的时候还是需要使用自己的数据集，这里TensorFlow 官网也给介绍文档，官方文档。这里对整个流程做一个总结（以手势识别的数据集为例）。1、 收集手势图片数据集下载方法多种多样了。我通过摄像头自己采集了一些手势图片。保存成如下形式，以同...
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...
2024-01-10TensorFlow自定义损失函数来预测商品销售量
在预测商品销量时，如果预测多了（预测值比真实销量大），商家损失的是生产商品的成本；而如果预测少了（预测值比真实销量小），损失的则是商品的利润。因为一般商品的成本和商品的利润不会严格相等，比如如果一个商品的成本是1元，但是利润是10元，那么少预测一个就少挣10元；而多预测一...
2024-01-10TensorFlow基本的常量、变量和运算操作详解
简介深度学习需要熟悉使用一个框架，本人选择了TensorFlow，一边学习一边做项目，下面简要介绍TensorFlow中的基本常量、变量和运算操作，参考斯坦福大学的cs20si和TensorFlow官网API。常量tf.constant()tf.constant(value, dtype=None, shape=None, name='Const', verify_shape=False),value为值，dtype类型，shape为张量形状，name名称...
2024-01-10TensorFlow查看输入节点和输出节点名称方式
TensorFlow 定义输入节点名称input_name： with tf.name_scope('input'): bottleneck_input = tf.placeholder_with_default( bottleneck_tensor, shape=[batch_size, bottleneck_tensor_size], name='Mul')TensorFlow查看pb数据库里面的输入节点和输出节点：import tensorflow as tfimport os ...
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