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...
2024-01-10在python下使用tensorflow判断是否存在文件夹的实例
判读是否存在文件夹import tensorflow as tfimport osfolder = './floder'if not tf.gfile.Exists(folder): #若文件夹不存在，则自动创建文件夹 tf.gfile.MakeDirs(folder)若存在删除文件夹下所有文件if tf.gfile.Exists(folder): #返回一个list for file in (tf.gfile.ListDirectory(folder)): #添加绝对路径，并删除文件 tf...
2024-01-10
【Python】为什么我安装了tensorflow模块 现在导入不进去 cygwin64
回答我看你的系统应该是装了两个python版本，你那个pip是不是python2的？另外玩tensorflow建议conda环境...
2024-01-10
基于tensorflow对MNIST中的手写数字进行分类，但是对训练集与测试集的像素归一化后，训练时打印显示训练集的准确地极其低！这是为什么？
我想基于tensorflow对MNIST中的手写数字进行分类，但是对训练集与测试集的像素归一化后，训练时打印显示训练集的准确地极其低！请大家帮我分析下原因，代码如下：# 导入各种包import numpy as npimport tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as pltfrom tensorflow.examples.tutorials...
2024-03-01Tensorflow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...
2024-01-10python用TensorFlow做图像识别的实现
一、TensorFlow简介TensorFlow是由谷歌开发的一套机器学习的工具，使用方法很简单，只需要输入训练数据位置，设定参数和优化方法等，TensorFlow就可以将优化结果显示出来，节省了很大量的编程时间，TensorFlow的功能很多很强大，这边挑选了一个比较简单实现的方法，就是利用TensorFlow的逻辑回归算法对数...
2024-01-10解决Ubuntu18中的pycharm不能调用tensorflow-gpu的问题
问题描述：我通过控制台使用tensorflow-gpu没问题，但是通过pycharm使用却不可以，如下所示：通过控制台：answer@answer-desktop:/$ pythonPython 3.7.0 (default, Jun 28 2018, 13:15:42) [GCC 7.2.0] :: Anaconda, Inc. on linuxType "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.>>> import ...
2024-01-10tensorflow 环境变量设置方式
安装TensorFlow后，在Python中输入 import tensorflow as tf 时 提示一下类似错误ImportError: libcusolver.so.*.0: cannot open shared object file: No such file or directorylibcusolver.so..0 ( 代表某一版本)解决办法：1. 输入下面命令，查找libcusolver.so 相关文件的目录locate libcusolver.so.92. 输入下面命令 ， 将缺失文件的...
2024-01-10keras模型保存为tensorflow的二进制模型方式
最近需要将使用keras训练的模型移植到手机上使用， 因此需要转换到tensorflow的二进制模型。折腾一下午，终于找到一个合适的方法，废话不多说，直接上代码：# coding=utf-8import sysfrom keras.models import load_modelimport tensorflow as tfimport osimport os.path as ospfrom keras import backend as Kdef freeze_session(session, keep_...
2024-01-10使用LensMs的Tensorflow估计器接受图像
我想使用Tensorflow的估计器来简化使用LSTM Networks的培训。显然，使用tensorflow的估算，必须定义模型功能，像这样：使用LensMs的Tensorflow估计器接受图像def some_model_fn(features, labels, mode): ... 我使用占位符来获得的输入和标签都没有问题。如何将图像转换为tensorflow lstms接受的形状，即[batch_size，num_time_s...
2024-01-10tensorflow模型继续训练 fineturn实例
解决tensoflow如何在已训练模型上继续训练fineturn的问题。训练代码任务描述： x = 3.0, y = 100.0， 运算公式 x×W+b = y，求 W和b的最优解。# -*- coding: utf-8 -*-)import tensorflow as tf # 声明占位变量x、yx = tf.placeholder("float", shape=[None, 1])y = tf.placeholder("float", [None, 1]) # 声明变量W = tf.Variable(...
2024-01-10最简单的方式分发Tensorflow培训的前提？
培训在家庭网络中分布的tensorflow模型（使用Estimator API）的最简单方法是什么？看起来不像ml引擎local train允许您指定IP。最简单的方式分发Tensorflow培训的前提？回答：最好的选择是使用类似Kubernetes的东西。这是一项正在进行的工作，但我相信它也支持分布式培训 - https://github.com/tensorflow/k8s。或者更...
2024-01-10从训练好的tensorflow模型中打印训练变量实例
从tensorflow 训练后保存的模型中打印训变量：使用tf.train.NewCheckpointReader()import tensorflow as tfreader = tf.train.NewCheckpointReader('path/alexnet/model-330000')dic = reader.get_variable_to_shape_map()print dic打印变量w = reader.get_tensor("fc1/W")print type(w)print w.shap...
2024-01-10对Tensorflow中的变量初始化函数详解
Tensorflow 提供了7种不同的初始化函数：tf.constant_initializer(value) #将变量初始化为给定的常量,初始化一切所提供的值。假设在卷积层中，设置偏执项b为0，则写法为:1. bias_initializer=tf.constant_initializer(0)2. bias_initializer=tf.zeros_initializer(0)tf.random_normal_initializer(mean,stddev) #功能是将变量初始化为满足正太分...
2024-01-10Tensorflow获取张量Tensor的具体维数实例
获取Tensor的维数>>> import tensorflow as tf>>> tf.__version__'1.2.0-rc1'>>> x=tf.placeholder(dtype=float32,shape=[1,2,3,4])>>> x=tf.placeholder(dtype=tf.float32,shape=[1,2,3,4])>>> x.shapeTensorShape([Dimension(1), Dimension(2), Dimension(3), Dimension(4)])>>> ...
2024-01-10浅谈tensorflow中张量的提取值和赋值
tf.gather和gather_nd从params中收集数值，tf.scatter_nd 和 tf.scatter_nd_update用updates更新某一张量。严格上说，tf.gather_nd和tf.scatter_nd_update互为逆操作。已知数值的位置，从张量中提取数值：tf.gather, tf.gather_ndtf.gather indices每个元素（标量）是params某个axis的索引，tf.gather_nd 中indices最后一个阶对应于索引值。tf.gat...
2024-01-10解决Tensorflow 使用时cpu编译不支持警告的问题
使用TensorFlow模块时，弹出错误Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2原因是下载TensorFlow的版本不支持cpu的AVX2编译。可能是因为安装时使用的pip install tensorflow ，这样默认会下载X86_64的SIMD版本。有两种解决办法：1.忽略这个警告，不看它！import os os.environ["TF_CPP_MIN_LO...
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...
2024-01-10TensorFlow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 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 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...
2024-01-10
