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...
2024-01-10使用Tensorflow将自己的数据分割成batch训练实例
学习神经网络的时候，网上的数据集已经分割成了batch，训练的时候直接使用batch.next()就可以获取batch，但是有的时候需要使用自己的数据集，然而自己的数据集不是batch形式，就需要将其转换为batch形式，本文将介绍一个将数据打包成batch的方法。一、tf.slice_input_producer（）首先需要讲解两个函数,第一...
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 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训练模型越来越慢的2种解决方案
1 解决方案【方案一】载入模型结构放在全局，即tensorflow会话外层。'''载入模型结构:最关键的一步'''saver = tf.train.Saver()'''建立会话'''with tf.Session() as sess: for i in range(STEPS): '''开始训练''' _, loss_1, acc, summary = sess.run([train_op_1, train_loss, train_acc, summary_op], feed_dict=feed_dict)...
2024-01-10详解TensorFlow查看ckpt中变量的几种方法
查看TensorFlow中checkpoint内变量的几种方法查看ckpt中变量的方法有三种：在有model的情况下，使用tf.train.Saver进行restore使用tf.train.NewCheckpointReader直接读取ckpt文件，这种方法不需要model。使用tools里的freeze_graph来读取ckpt注意：如果模型保存为.ckpt的文件，则使用该文件就可以查看.ckpt文件里的变量。c...
2024-01-10将tensorflow模型打包成PB文件及PB文件读取方式
1. tensorflow模型文件打包成PB文件import tensorflow as tffrom tensorflow.python.tools import freeze_graph with tf.Graph().as_default(): with tf.device("/cpu:0"): config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True) with tf.Session(config=config).as_default() as...
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
