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]],[...
2024-01-10Tensorflow实现部分参数梯度更新操作
在深度学习中，迁移学习经常被使用，在大数据集上预训练的模型迁移到特定的任务，往往需要保持模型参数不变，而微调与任务相关的模型层。本文主要介绍，使用tensorflow部分更新模型参数的方法。1. 根据Variable scope剔除需要固定参数的变量 def get_variable_via_scope(scope_lst): vars = [] for sc in scope_lst:...
2024-01-10tensorflow与numpy的版本兼容性问题的解决
在Python交互式窗口导入tensorflow出现了下面的错误：root@ubuntu:~# python3 Python 3.6.8 (default, Oct 7 2019, 12:59:55) [GCC 8.3.0] on linuxType "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.>>> import tensorflow as tf;/usr/local/lib/python3.6/dist-package...
2024-01-10tensorflow 固定部分参数训练,只训练部分参数的实例
在使用tensorflow来训练一个模型的时候，有时候需要依靠验证集来判断模型是否已经过拟合，是否需要停止训练。1.首先想到的是用tf.placeholder()载入不同的数据来进行计算，比如def inference(input_): """ this is where you put your graph. the following is just an example. """ conv1 = tf.layers.conv2d(input_) conv2 = tf.laye...
2024-01-10tensorflow:指定gpu 限制使用量百分比,设置最小使用量的实现
在Python代码中指定GPUimport osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"设置定量的GPU使用量：config = tf.ConfigProto()config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.9 # 占用GPU90%的显存session = tf.Session(config=config)设置最小的GPU使用量：config = tf.ConfigProto()config.gpu_op...
2024-01-10tensorflow自定义激活函数实例
前言：因为研究工作的需要，要更改激活函数以适应自己的网络模型，但是单纯的函数替换会训练导致不能收敛。这里还有些不清楚为什么，希望有人可以给出解释。查了一些博客，发现了解决之道。下面将解决过程贴出来供大家指正。1.背景之前听某位老师提到说tensorflow可以在不给梯度函数的基础...
2024-01-10tensorflow 获取模型所有参数总和数量的方法
实例如下所示：from functools import reducefrom operator import muldef get_num_params(): num_params = 0 for variable in tf.trainable_variables(): shape = variable.get_shape() num_params += reduce(mul, [dim.value for dim in shape], 1) return num_params以上这篇tensorf...
2024-01-10Tensorflow中的笛卡尔积
在Tensorflow中有什么简单的方法可以像itertools.product一样做笛卡尔积吗？我想获得两个张量（a和b）的元素组合，在Python中可以通过itertools作为list(product(a,b))。我正在Tensorflow中寻找替代方案。回答：我将在此假定a和b均为一维张量。为了得到两者的笛卡尔积，我会用的组合tf.expand_dims和tf.tile：a = tf.const...
2024-01-10Tensorflow实现在训练好的模型上进行测试
Tensorflow可以使用训练好的模型对新的数据进行测试，有两种方法：第一种方法是调用模型和训练在同一个py文件中，中情况比较简单；第二种是训练过程和调用模型过程分别在两个py文件中。本文将讲解第二种方法。模型的保存tensorflow提供可保存训练模型的接口，使用起来也不是很难，直接上代码讲...
2024-01-10基于Tensorflow一维卷积用法详解
我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧！import tensorflow as tfimport numpy as npinput = tf.constant(1,shape=(64,10,1),dtype=tf.float32,name='input')#shape=(batch,in_width,in_channels)w = tf.constant(3,shape=(3,1,32),dtype=tf.float32,name='w')#shape=(filter_width,in_channels,...
2024-01-10
Tensorflow学习笔记No.11
图像定位图像定位是指在图像中将我们需要识别的部分使用定位框进行定位标记，本次主要讲述如何使用tensorflow2.0实现简单的图像定位任务。我所使用的定位方法是训练神经网络使它输出定位框的四个顶点的坐标，通过这四个坐标来定位需要识别对象的位置。数据集：https://pan.baidu.com/s/1dv-r19KixYhA1CfX2...
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...
2024-01-10TensorFlow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...
2024-01-10
【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...
2024-01-10Python 学习教程之networkx
networkx是Python的一个包，用于构建和操作复杂的图结构，提供分析图的算法。图是由顶点、边和可选的属性构成的数据结构，顶点表示数据，边是由两个顶点唯一确定的，表示两个顶点之间的关系。顶点和边也可以拥有更多的属性，以存储更多的信息。对于networkx创建的无向图，允许一条边的两个顶点...
2024-01-10
lofter如何开通打赏功能?lofter开通打赏功能教程
lofter如何开通打赏功能？开通打赏功能也是粉丝们鼓励作者的一种方法，那么具体怎么设置？不妨来看看本期教程吧。网易轻博客lofter v6.9.2 最新安卓版类型：网络通讯大小：46.32MB语言：简体中文时间：2020-09-30查看详情lofter开通打赏功能教程1、打开LOFTER 。2、进入到主页。3、点击“我的”。4...
2024-01-10TensorFlow 高效编程
一、TensorFlow 基础TensorFlow 和其他数字计算库（如 numpy）之间最明显的区别在于 TensorFlow 中操作的是符号。这是一个强大的功能，这保证了 TensorFlow 可以做很多其他库（例如 numpy）不能完成的事情（例如自动区分）。这可能也是它更复杂的原因。今天我们来一步步探秘 TensorFlow，并为更有效地使用TensorFlo...
2024-01-10
coloros13启动动画设置教程
coloros13中，用户是可以自由修改软件启动动画的，但是很多朋友都不知道，也不清楚coloros13启动动画设置在哪里，其实和壁纸主题修改在同一个地方。 coloros13启动动画设置教程： 1、首先打开ColorOS13里的“设置” 2、接着打开设置上面的“桌面、锁屏与息屏”设置。 3、然后找到并打开“...
2024-01-10iOS开发教程之UIView和UIViewController的生命周期详解
前言iOS开发中，创建View常见的两种方式一个是纯代码，一个是借助于XIB；创建ViewController常见的也有两种方式一个是纯代码，一个是借助于StoryBoard。通过交流我发现很多童鞋对这些概念都很模糊，于是通过实验写一篇博客供参考。重写View的如下方法@implementation YFView-(instancetype)init{ self = [super in...
2024-01-10
offscreen怎么设置白名单?offscreen设置白名单教程
OffScreen 不仅可以帮你从更人性化的维度来分析你的屏幕使用时间，还可以通过自带的专注工具帮你集中注意力，防止沉迷手机，下面小编就教给大家怎么给offscreen设置白名单。OffScreen(自律番茄钟/不做手机控)for iPhone v3.6.4 苹果手机版类型：健康健美大小：109.6 MB语言：简体中文时间：2021-08-21查看详情...
2024-01-10
coloros系统升级教程
coloros系统非常的火爆也加入了很多的手机之中，不少的用户都想去升级，但是不知道coloros系统怎么升级，为此我们带来了详细教程帮助你们。 coloros系统怎么升级： 1、首先点击桌面的设置图标。 2、然后下拉找到“系统更新”。 3、此时会为你进行更新的检测。 4、最后即可成功的...
2024-01-10Tensorflow卷积实现原理+手写python代码实现卷积教程
从一个通道的图片进行卷积生成新的单通道图的过程很容易理解，对于多个通道卷积后生成多个通道的图理解起来有点抽象。本文以通俗易懂的方式讲述卷积，并辅以图片解释，能快速理解卷积的实现原理。最后手写python代码实现卷积过程，让Tensorflow卷积在我们面前不再是黑箱子！注意：本文只针对...
2024-01-10![restful设计方法[python高级教程]](/wp-content/uploads/thumbs2/2022/6/693264_thumbnail.jpg)
restful设计方法[python高级教程]
restful设计方法：1、域名应该尽量将API部署在专用域名之下。https://api.example.com如果确定API很简单，不会有进一步扩展，可以考虑放在主域名下。https://example.org/api/2、版本应该将API的版本号放入URL。http://www.example.com/api/1.0/foohttp://www.example.com/api/1.1/foohttp://www.example.com/api/2.0/foo另一种做法是，将版本号...
2024-01-10
