Tensorflow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 ...
2024-01-10
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...
2024-03-01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
【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...
2024-01-10tensorflow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: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...
2024-01-10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...
2024-01-10Tensorflow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...
2024-01-10TensorFlow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...
2024-01-10tensorflow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...
2024-01-10
