Pytorch Tensor详解
导语深度学习框架Pytorch发展势头惊人，这点小编也深有体会，翻翻Github上深度学习的开源代码，发现用Pytorch真的多了不少，所以小编最近也正在入坑Pytorch，顺便写写文章做些总结。认真看完这篇文章，你将收获：理解Tensor的创建理解Tensor的加速理解Tensor的常用属性理解Tensor的常用方法Tensor创建...
2024-01-10
根据tensor的名字获取变量的值方式
需求：有时候使用slim这种封装好的工具，或者是在做滑动平均时，系统会帮你自动建立一些变量，但是这些变量只有名字，而没有显式的变量名，所以这个时候我们需要使用那个名字来获取其对应的值。如下：input = np.random.randn(4,3)net = slim.fully_connected(input,2,weights_initializer=tf.ones_initializer(dtype = tf.flo...
2024-01-10Pytorch之扩充tensor的操作
我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~b = torch.zeros((3, 2, 6, 6))a = torch.zeros((3, 2, 1, 1))a.expand_as(b).size()Out[32]: torch.Size([3, 2, 6, 6])a = torch.zeros((3, 2, 2, 1))a.expand_as(b).size()Traceback (most recent call last): File "/home/lart/.conda/envs/pt/lib/pyt...
2024-01-10tensor和numpy的互相转换的实现示例
要对tensor进行操作，需要先启动一个Session,否则，我们无法对一个tensor比如一个tensor常量重新赋值或是做一些判断操作，所以如果将它转化为numpy数组就好处理了。下面一个小程序讲述了将tensor转化为numpy数组，以及又重新还原为tensor：import tensorflow as tfimg1 = tf.constant(value=[[[[1],[2],[3],[4]],[[1],[2],[3],[4]],[...
2024-01-10如何使用Tensorflow使用Python检查预测？
Tensorflow是Google提供的一种机器学习框架。它是一个开放源代码框架，可与Python结合使用，以实现算法，深度学习应用程序等等。它用于研究和生产目的。它具有优化技术，可帮助快速执行复杂的数学运算。这是因为它使用了NumPy和多维数组。这些多维数组也称为“张量”。该框架支持使用深度神经网络...
2024-01-10使用Tensorflow将自己的数据分割成batch训练实例
学习神经网络的时候，网上的数据集已经分割成了batch，训练的时候直接使用batch.next()就可以获取batch，但是有的时候需要使用自己的数据集，然而自己的数据集不是batch形式，就需要将其转换为batch形式，本文将介绍一个将数据打包成batch的方法。一、tf.slice_input_producer（）首先需要讲解两个函数,第一...
2024-01-10tensorflow之并行读入数据详解
最近研究了一下并行读入数据的方式，现在将自己的理解整理如下，理解比较浅，仅供参考。并行读入数据主要分1. 创建文件名列表2. 创建文件名队列3. 创建Reader和Decoder4. 创建样例列表5. 创建批列表（读取时可要可不要，一般情况下样例列表可以执行读取数据操作，但是在实际训练的时候往往需...
2024-01-10tensorflow 自定义损失函数示例代码
这个自定义损失函数的背景：（一般回归用的损失函数是MSE, 但要看实际遇到的情况而有所改变）我们现在想要做一个回归，来预估某个商品的销量，现在我们知道，一件商品的成本是1元，售价是10元。如果我们用均方差来算的话，如果预估多一个，则损失一块钱，预估少一个，则损失9元钱（少赚的...
2024-01-10喂养稀疏数据到Tensorflow估计的拟合
我转换标签成稀疏的稀疏标签元组（索引，值，形状）。但是，当我将它馈送给分类器时，我遇到此错误：喂养稀疏数据到Tensorflow估计的拟合Traceback (most recent call last): File ..., line 23, in <module> classifier.fit(x=x_train, y=sparse_y_train, batch_size=128, steps=10) File "...tensorflow\python\util\depreca...
2024-01-10Tensorflow训练模型越来越慢的2种解决方案
1 解决方案【方案一】载入模型结构放在全局，即tensorflow会话外层。'''载入模型结构:最关键的一步'''saver = tf.train.Saver()'''建立会话'''with tf.Session() as sess: for i in range(STEPS): '''开始训练''' _, loss_1, acc, summary = sess.run([train_op_1, train_loss, train_acc, summary_op], feed_dict=feed_dict)...
2024-01-10详解TensorFlow查看ckpt中变量的几种方法
查看TensorFlow中checkpoint内变量的几种方法查看ckpt中变量的方法有三种：在有model的情况下，使用tf.train.Saver进行restore使用tf.train.NewCheckpointReader直接读取ckpt文件，这种方法不需要model。使用tools里的freeze_graph来读取ckpt注意：如果模型保存为.ckpt的文件，则使用该文件就可以查看.ckpt文件里的变量。c...
2024-01-10将tensorflow模型打包成PB文件及PB文件读取方式
1. tensorflow模型文件打包成PB文件import tensorflow as tffrom tensorflow.python.tools import freeze_graph with tf.Graph().as_default(): with tf.device("/cpu:0"): config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True) with tf.Session(config=config).as_default() as...
2024-01-10执行模型后清除Tensorflow GPU内存
我已经训练了3个模型，现在正在运行代码，依次加载3个检查点中的每一个并使用它们运行预测。我正在使用GPU。加载第一个模型时，它会预先分配整个GPU内存（我希望通过它来处理第一批数据）。但是它不会在完成时卸载内存。当第二模型被加载，同时使用tf.reset_default_graph()和withtf.Graph().as_default()GPU...
2024-01-10对Tensorflow中的矩阵运算函数详解
tf.diag(diagonal,name=None) #生成对角矩阵import tensorflowas tf;diagonal=[1,1,1,1]with tf.Session() as sess: print(sess.run(tf.diag(diagonal))) #输出的结果为[[1 0 0 0] [0 1 0 0] [0 0 1 0] [0 0 0 1]]tf.diag_part(input,name=None) #功能与tf.diag函数相反,返回对角阵的对角元素imp...
2024-01-10TensorFlow模型保存/载入的两种方法
TensorFlow 模型保存/载入我们在上线使用一个算法模型的时候，首先必须将已经训练好的模型保存下来。tensorflow保存模型的方式与sklearn不太一样，sklearn很直接，一个sklearn.externals.joblib的dump与load方法就可以保存与载入使用。而tensorflow由于有graph, operation 这些概念，保存与载入模型稍显麻烦。一、基本...
2024-01-10Tensorflow 自定义loss的情况下初始化部分变量方式
一般情况下，tensorflow里面变量初始化过程为： #variables ........... #..................... init = tf.initialize_all_variables() sess.run(init)这里 tf.initialize_all_variables() 会初始化所有的变量。实际过程中，假设有a, b, c三个变量，其中a已经被初始化了，只想单独初始化b，c，那么： #variables ... ... init = tf.vari...
2024-01-10tensorflow 加载部分变量的实例讲解
tensorflow模型保存为saver = tf.train.Saver()函数,saver.save()保存模型，代码如下：import tensorflow as tf v1= tf.Variable(tf.random_normal([784, 200], stddev=0.35), name="v1")v2= tf.Variable(tf.zeros([200]), name="v2")saver = tf.train.Saver()with tf.Session() as sess: init_...
2024-01-10tensorflow实现加载mnist数据集
mnist作为最基础的图片数据集，在以后的cnn，rnn任务中都会用到import numpy as npimport tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as pltfrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data#数据集存放地址，采用0-1编码mnist = input_data.read_data_sets('F:/mnist/data/',one_hot = True)print(mni...
2024-01-10
如何解决这个问题呢，tensorflow下无法运行
import tensorflow as tfimport numpy as npimport osimport matplotlib.pyplot as pltos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"# In[3]:train_dir = "G:/苹果测试数据/"def get_files(file_dir): good = [] label_good = [] bad = [] label_bad = [] medium = [] ...
2024-01-10解决tensorflow模型参数保存和加载的问题
终于找到bug原因！记一下；还是不熟悉平台的原因造成的！ Q：为什么会出现两个模型对象在同一个文件中一起运行，当直接读取他们分开运行时训练出来的模型会出错，而且总是有一个正确，一个读取错误？ 而 直接在同一个文件又训练又重新加载模型预测不出错，而且更诡异的是此时用分文件里的...
2024-01-10TensorFlow 模型载入方法汇总(小结)
一、TensorFlow常规模型加载方法保存模型tf.train.Saver()类，.save(sess, ckpt文件目录)方法参数名称功能说明默认值var_listSaver中存储变量集合全局变量集合reshape加载时是否恢复变量形状Truesharded是否将变量轮循放在所有设备上Truemax_to_keep保留最近检查点个数5restore_sequentially是否按顺...
2024-01-10Tensorflow加载Vgg预训练模型操作
很多深度神经网络模型需要加载预训练过的Vgg参数，比如说：风格迁移、目标检测、图像标注等计算机视觉中常见的任务。那么到底如何加载Vgg模型呢？Vgg文件的参数到底有何意义呢？加载后的模型该如何使用呢？本文将以Vgg19为例子，详细说明Tensorflow如何加载Vgg预训练模型。实验环境GTX1050-ti, cuda9....
2024-01-10Tensorflow加载预训练模型和保存模型的实例
使用tensorflow过程中，训练结束后我们需要用到模型文件。有时候，我们可能也需要用到别人训练好的模型，并在这个基础上再次训练。这时候我们需要掌握如何操作这些模型数据。看完本文，相信你一定会有收获！1 Tensorflow模型文件我们在checkpoint_dir目录下保存的文件结构如下：|--checkpoint_dir| |--che...
2024-01-10Tensorflow 同时载入多个模型的实例讲解
有时我们希望在一个python的文件空间同时载入多个模型，例如 我们建立了10个CNN模型，然后我们又写了一个预测类Predict，这个类会从已经保存好的模型restore恢复相应的图结构以及模型参数。然后我们会创建10个Predict的对象Instance，每个Instance负责一个模型的预测。Predict的核心为：class Predict: def __init...
2024-01-10
Python教程：跳出多层循环for、while
for跳出多层循环break_flag = Falsefor i in range(10): print("爷爷层",i) for j in range(10): print("=爸爸层",j) if j == 3: break_flag = True break for k in range(10): print("===>孙子层",k ) if k == 2: ...
2024-01-10
Java MeteoInfo解析与绘图代码教程详解
最近太忙了,终于有时间继续写了,上文说到了基本上的绘图方法,但缺少色阶呈现,一般图叠加着地图上,后端不需要管色阶,但也要注意web页面色阶和我们的生成色阶一定要对的上对于后端导出图片的话,就需要添加色阶了,这一文很简单,就涉及色阶,名称,网格刻度线顺便对代码我进行了优化,看起来更直接...
2024-01-10![30秒轻松实现TensorFlow物体检测[python高级教程]](/wp-content/uploads/thumbs2/2022/6/692792_thumbnail.jpg)
30秒轻松实现TensorFlow物体检测[python高级教程]
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
【Nodejs教程精选】让Nodejs来管理定时任务later
从零开始nodejs系列文章，将介绍如何利Javascript做为服务端脚本，通过Nodejs框架web开发。Nodejs框架是基于V8的引擎，是目前速度最快的Javascript引擎。chrome浏览器就基于V8，同时打开20-30个网页都很流畅。Nodejs标准的web开发框架Express，可以帮助我们迅速建立web站点，比起PHP的开发效率更高，而且学习曲线更...
2024-01-10
toonme取消订阅教程
toonme是苹果手机上一款非常有意思的软件，它能够让用户使用各种卡通滤镜拍摄照片。但是很多朋友反映这款软件有时候会侵犯到用户的个人隐私，却不知道怎么取消订阅，那么下面就一起来看看教程吧。 toonme取消订阅教程 1、首先打开个人账户，选择“隐私中心”进入。 2、选择隐私中...
2024-01-10Tensorflow 多线程设置方式
一. 通过 ConfigProto 设置多线程 （具体参数功能及描述见 tensorflow/core/protobuf/config.proto）在进行 tf.ConfigProto() 初始化时，可以通过设置相应的参数，来控制每个操作符 op 并行计算的线程个数或 session 线程池的线程数。主要涉及的参数有以下三个:1. intra_op_parallelism_threads 控制运算符op内部的并行当运算...
2024-01-10
Go语言闭包（Closure）——引用了外部变量的匿名函数-Go语言教程
Go语言闭包（Closure）——引用了外部变量的匿名函数 Go语言中闭包是引用了自由变量的函数，被引用的自由变量和函数一同存在，即使已经离开了自由变量的环境也不会被释放或者删除，在闭包中可以继续使用这个自由变量，因此，简单的说：函数 + 引用环境 = ...
2024-01-10
【Nodejs教程精选】Truffle以太坊DApp开发框架
比特币吸金之道系列文章，由计算机黑客发明的网络货币，无国界，无政府，无中心。没有政府滥发货币，没有通货膨胀。在全球计算机网络中，自由的实现货币兑换和流通。本系列文章只讲程序和策略，不谈挖矿…关于作者：张丹(Conan), 程序员/Quant: Java,R,Nodejsblog: http://blog.fens.meemail: bsspirit@gmail....
2024-01-10基于Tensorflow高阶读写教程
前言tensorflow提供了多种读写方式，我们最常见的就是使用tf.placeholder()这种方法，使用这个方法需要我们提前处理好数据格式，不过这种处理方法也有缺陷：不便于存储和不利于分布式处理，因此，TensorFlow提供了一个标准的读写格式和存储协议，不仅如此，TensorFlow也提供了基于多线程队列的读取方式...
2024-01-10
【Nodejs教程精选】Browserify 跑在浏览器上的Node程序
从零开始nodejs系列文章，将介绍如何利Javascript做为服务端脚本，通过Nodejs框架web开发。Nodejs框架是基于V8的引擎，是目前速度最快的Javascript引擎。chrome浏览器就基于V8，同时打开20-30个网页都很流畅。Nodejs标准的web开发框架Express，可以帮助我们迅速建立web站点，比起PHP的开发效率更高，而且学习曲线更...
2024-01-10
