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 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: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,...
2024-01-10Tensorflow如何用于导出模型以便以后使用？
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。可以使用下面的代码行在Windows上安装'tensorflow'软件包-pip install tensorflowTensor是TensorFlow中使用的数据结构。它有助于连接流程图中的边缘。该流程图...
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...
2024-01-10TensorFlow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![基于Promethues与Grafana的Greenplum分布式数据库监控的实现
[数据库教程]](/wp-content/uploads/thumbs/688054_thumbnail.jpg)
基于Promethues与Grafana的Greenplum分布式数据库监控的实现 [数据库教程]
基于Promethues与Grafana的Greenplum分布式数据库监控的实现标签（空格分隔）： greenplum系列[toc]一：前言Greenplum是面向数据仓库应用的分布式关系型MPP数据库，基于PostgreSQL开发，跟PostgreSQL的兼容性非常好，大部分PostgreSQL客户端工具及PostgreSQL应用都能运行在Greenplum...
2024-01-10VMware下仅主机模式(host-only)下的ip配置教程分享
在编程学习中，很多时候，我们希望将数据库和软件的运行进行分离，比如软件通过ip地址连接到数据库进行存储操作，但由于学习成本有限，我们通常的办法是将数据库装在虚拟机上，在主机（host）上模拟一个远程连接的操作，此时就需要主机通过ip可以访问到VMware上安装的虚拟机。VMware的网络配置...
2024-01-10
lofter怎么屏蔽标签?lofter屏蔽标签教程
在LOFTER，小伙伴可以随时随地、便捷地发布图片、文字、视频和自己的文章，我们还可以屏蔽标签，屏蔽掉不喜欢的内容，一起来看看如何操作吧。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在哪里屏蔽标签1、首先我们打开乐乎，随便点...
2024-01-10
盐与献祭怎么设置中文 salt and sacrifice游戏中文设置教程
盐与献祭默认是英文的，具体怎么设置好中文呢，不少的人都不清楚其中的技巧，其实游戏也是支持中文的，具体怎么设置好的，下面就来介绍下盐与献祭游戏怎么设置中文。盐与献祭中文设置方法设置教程：1、打开暴喵加速软件，先加速之后，再启动游戏。2、进入游戏主界面，可以看...
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
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
【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
