tensorflow获取变量维度信息
tensorflow版本1.4获取变量维度是一个使用频繁的操作,在tensorflow中获取变量维度主要用到的操作有以下三种:Tensor.shapeTensor.get_shape()tf.shape(input,name=None,out_type=tf.int32)对上面三种操作做一下简单分析:(这三种操作先记作A、B、C)A 和 B 基本一样,只不过前者是Tensor的属性变量,后者是Tensor的函数...
2024-01-10tensorflow训练好的vgg16
想跑一段tensorflow?!想试一试传说中vgg16的神奇?真是太难了。以下是我的一段艰辛过程,阅知即可。我的主要代码来之与https://blog.csdn.net/helei001/article/details/53159690,将第一个链接下的gitub下好。可以看到关于vgg16的有两个文件 text_vgg16.py和vgg16.py还有一个utils.py文件也是作者这个程序里面要用的,但是...
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模型并行性错误
我实际上想在tensorflow中自动实现模型并行性。Tensorflow模型并行性错误我稍微改正了版本1.3中放置代码(simple_placer.cc)中张量流的代码。然而,在MNIST的情况下,安置工作是有效的,但是它在开始时有错误。InvalidArgumentError (see above for traceback): Trying to access resource located in device /job:worker/replica:0/task:1/cpu:...
2024-01-10tensorflow 分类损失函数使用小记
多分类损失函数label.shape:[batch_size]; pred.shape: [batch_size, num_classes]使用 tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(y_true, y_pred, from_logits=False, axis=-1)- y_true 真实值, y_pred 预测值- from_logits,我的理解是,如果预测结果经过了softmax(单次预测结果满足和为1)就使用设为`False`, 如果预...
2024-01-10Tensorflow 开启训练后卡死
毕设做深度学习的课题,使用到了TensorFlow,但训练时出现了问题:跑脚本开启训练之后,跑完不到100次就会卡死,然后显示python已停止工作这是我的训练的代码# 导入数据集import load_record# 导入TensorFlow并创建Sessionimport tensorflow as tfsess = tf.InteractiveSession()# # 构建计算图x = tf.placeholder("float", shap...
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解决tensorflow 释放图,删除变量问题
问题,在一个程序内构建好了一个图,运行完之后想重新使用这个图进行计算,或者想同时在train完的时候做test,就会提示***变量已存在。解决办法:待一个图运行完之后加上tf.reset_default_graph来重置默认的图。补充知识:tensorflow 张量插入或者删除的办法我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~...
2024-01-10tensorflow 初始化未初始化的变量实例
今日在Stack Overflow上看到一个问如何只初始化未初始化的变量,有人提供了一个函数,特地粘贴过来共大家品鉴:import tensorflow as tf def initialize_uninitialized(sess): global_vars = tf.global_variables() is_not_initialized = sess.run([tf.is_variable_initialized(var) for var in global_vars]) not_i...
2024-01-10详谈tensorflow gfile文件的用法
一、gfile模块是什么 gfile模块定义在tensorflow/python/platform/gfile.py,但其源代码实现主要位于tensorflow/tensorflow/python/lib/io/file_io.py,那么gfile模块主要功能是什么呢?google上的定义为:翻译过来为:没有线程锁的文件I / O操作包装器...对于TensorFlow的tf.gfile模块来说是一个特别无用的描述!tf.gfile模块的主...
2024-01-10关于Tensorflow 模型持久化详解
当我们使用 tensorflow 训练神经网络的时候,模型持久化对于我们的训练有很重要的作用。如果我们的神经网络比较复杂,训练数据比较多,那么我们的模型训练就会耗时很长,如果在训练过程中出现某些不可预计的错误,导致我们的训练意外终止,那么我们将会前功尽弃。为了避免这个问题,我们就...
2024-01-10Tensorflow 实现分批量读取数据
之前的博客里使用tf读取数据都是每次fetch一条记录,实际上大部分时候需要fetch到一个batch的小批量数据,在tf中这一操作的明显变化就是tensor的rank发生了变化,我目前使用的人脸数据集是灰度图像,因此大小是92*112的,所以最开始fetch拿到的图像数据集经过reshape之后就是一个rank为2的tensor,大小是92*11...
2024-01-10关于tensorflow的几种参数初始化方法小结
在tensorflow中,经常会遇到参数初始化问题,比如在训练自己的词向量时,需要对原始的embeddigs矩阵进行初始化,更一般的,在全连接神经网络中,每层的权值w也需要进行初始化。tensorlfow中应该有一下几种初始化方法1. tf.constant_initializer() 常数初始化2. tf.ones_initializer() 全1初始化3. tf.zeros_initializer() ...
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如何继续训练之前保存的模型实例
一:需重定义神经网络继续训练的方法1.训练代码import numpy as npimport tensorflow as tfx_data=np.random.rand(100).astype(np.float32) y_data=x_data*0.1+0.3weight=tf.Variable(tf.random_uniform([1],-1.0,1.0),name="w")biases=tf.Variable(tf.zeros([1]),name="b") y=weight*x_data+biases...
2024-01-10TensorFlow实现从txt文件读取数据
TensorFlow从txt文件中读取数据的方法很多有种,我比较常用的是下面两种:【1】np.loadtxtimport numpy as np data=np.loadtxt('ex1data1.txt',dtype='float',delimiter=',')X_train=data[:,0]y_train=data[:,1]【2】pd.read_csvimport pandas as pddata=pd.read_csv("ex2data2.txt",names=['x1','x2','y'])dat...
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 输出权重到csv或txt的实例
实例如下所示:import numpy as npW_val, b_val = sess.run([weights_tensor, biases_tensor])np.savetxt("W.csv", W_val, delimiter=",")np.savetxt("b.csv", b_val, delimiter=",")以上这篇tensorflow 输出权重到csv或txt的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。...
2024-01-10tensorflow使用较为底层的方式复现VGG16
一般在网络上看到一些专业人士写的demo,要么看不懂,要么封装特别好使可移植性减弱。为了巩固自己对经典网络的认识,我觉得用tensorflow以及tf.nn集成的库对经典网络进行复现,VGG作为最经典网络之一成为我的首要选择。这是论文中的结构示意图,绿框中的是最后的网络结构,论文中提及,每一个...
2024-01-10Tensorflow全局设置可见GPU编号操作
笔者需要tensorflow仅运行在一个GPU上(机器本身有多GPU),而且需要依据系统参数动态调节,故无法简单使用CUDA_VISIBLE_DEVICES。一种方式是全局使用tf.device函数生成的域,但设备号需要在绘制Graph前指定,仍然不够灵活。查阅文档发现config的GPUOptions中的visible_device_list可以定义GPU编号从visible到virtual的映...
2024-01-10Tensorflow使用支持向量机拟合线性回归
支持向量机可以用来拟合线性回归。 相同的最大间隔(maximum margin)的概念应用到线性回归拟合。代替最大化分割两类目标是,最大化分割包含大部分的数据点(x,y)。我们将用相同的iris数据集,展示用刚才的概念来进行花萼长度与花瓣宽度之间的线性拟合。相关的损失函数类似于max(0,|yi-(Axi+...
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解决tensorflow训练时内存持续增加并占满的问题
记录一次小白的tensorflow学习过程,也为有同样困扰的小白留下点经验。先说我出错和解决的过程。在做风格迁移实验时,使用预加载权重的VGG19网络正向提取中间层结果,结果因为代码不当,在遍历图片提取时内存持续增长,导致提取几十个图片的特征内存就满了。原因是在对每一张图片正向传播结...
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...
2024-01-10Tensorflow乘法的常数性能比tf.random低
我使用Tensorflow进行一些非DL计算,并且我遇到了一个我不明白的行为。我本身测试方阵的乘法:tf.matmul(a,a):Tensorflow乘法的常数性能比tf.random低时tf.constant创建矩阵在矩阵是在每次运行随机初始化我的期望是第一种情况应该有一些开销来传输初始数据,100 MB(使用float32的5000x5000矩阵),但是由于每...
2024-01-10