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...
2024-01-10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 ...
2024-01-10python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...
2024-01-10
tensorflow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...
2024-01-10如何保存tensorflow模型（省略标签张量），没有定义
变量定义 我tensorflow模型如下：如何保存tensorflow模型（省略标签张量），没有定义X = tf.placeholder(tf.float32, [None,training_set.shape[1]],name = 'X') Y = tf.placeholder(tf.float32,[None,training_labels.shape[1]], name = 'Y') A1 = tf.contrib.layers.fully_connected(X, n...
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如何使用Tensorflow和预训练模型将特征转换为每个图像的单个预测？
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详解如何从TensorFlow的mnist数据集导出手写体数字图片
在TensorFlow的官方入门课程中，多次用到mnist数据集。mnist数据集是一个数字手写体图片库，但它的存储格式并非常见的图片格式，所有的图片都集中保存在四个扩展名为idx3-ubyte的二进制文件。如果我们想要知道大名鼎鼎的mnist手写体数字都长什么样子，就需要从mnist数据集中导出手写体数字图片。了解...
2024-01-10Tensorflow矩阵运算实例(矩阵相乘,点乘,行/列累加)
Tensorflow二维、三维、四维矩阵运算（矩阵相乘，点乘，行/列累加）1. 矩阵相乘 根据矩阵相乘的匹配原则，左乘矩阵的列数要等于右乘矩阵的行数。在多维（三维、四维）矩阵的相乘中，需要最后两维满足匹配原则。可以将多维矩阵理解成：（矩阵排列，矩阵），即后两维为矩阵，前面的维度为矩...
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 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...
2024-01-10tensorflow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 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_...
2024-01-10
