Tensorflow学习

TensorFlow学习笔记(七) 使用训练好的inception_v3模型预测分类图片

下载需要练习的inception模型并看起流程importtensorflowastfimportosimporttarfileimportrequests#inception_v3模型下载inception_pretrain_model_url='http://download.tensorflow.org/models/image/imagenet/inception-2015-12-05.t
九城风雪·2020-07-09 09:01

Tensorflow学习（6）模型的保存与恢复（saver）

将训练好的模型参数保存起来，以便以后进行验证或测试。tf里面提供模型保存的是tf.train.Saver()模块。保存模型，首先要建立一个Saver对象：如saver=tf.train.Saver()在创建这个对象的时候，有一个参数max_to_keep经常会用到，用来设置保存模型的个数，默认是5。即max_to_keep=5，保存最近的5个模型。如果你想每训练一代（epoch)就想保存一次模型，
beachboy1992·2020-07-09 09:22

Tensorflow学习（5）参数和特征的提取

在tf中，参与训练的参数可用tf.trainable_variables()提取出来，如：params=tf.trainable_variables()print("Trainablevariables:-------")#循环列出参数foridx,vinenumerate(params):print("param{:3}:{:15}{}".format(idx,str(v.get_shape()
beachboy1992·2020-07-09 09:22

Tensorflow学习（4）池化层和全连接层

池化层定义在tensorflow/python/layers/pooling.py.有最大值池化和均值池化。tf.layers.max_pooling2dmax_pooling2d(inputs,pool_size,strides,padding='valid',data_format='channels_last',name=None,)inputs：进行池化的数据。pool_size：池化的核
beachboy1992·2020-07-09 09:22

tensorflow学习之训练自己的CNN模型（简单二分类）

本文借鉴已有cat-vs-dog模型，在此模型上进行修改。该模型可在以下网址下载，后续将对模型进行解析及进一步修改。https://download.csdn.net/download/twinkle_star1314/10414568。今天先对模型进行分析：一、模型训练内容见train.py及dataset.py.1、数据集数据集不需另外定义标签，只需在training_data文件夹下，构建类
twinkle_star1314·2020-07-09 09:32

Tensorflow学习（7）用别人训练好的模型进行图像分类

谷歌在大型图像数据库ImageNet上训练好了一个Inception-v3模型，这个模型我们可以直接用来进来图像分类。下载地址：https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/inception_dec_2015.zip下载完解压后，得到几个文件：其中的classify_image_graph_def.pb文件就是训练好的
beachboy1992·2020-07-09 07:51

tensorflow学习笔记2

参考资料：斯坦福CS20-2017pdf第一课Graphs、Sessions、tensor理清两个概念：Graphs、Sessions、tensorGraphs：计算的蓝图，并未真正开始计算，用图来表示计算是很直观的。跟Graph相关的操作：g=tf.get_default_graph()g=tf.Graph()withg.as_default():Session：搭建好Graph后，需要在Ses
抬头挺胸才算活着·2020-07-09 04:19

Tensorflow学习笔记（一）

本篇主要基于慕课的公开课《人工智能实践：Tendosflow笔记》，偏转载性质，原文为：人工智能实践：Tensorflow笔记学习（一）——人工智能概述这两年的人工智能、机器学习、深度学习，炒得火热，相信有些人跟我一样，初听这些名词概念时，并不清楚他们之间有何联系，是否就是同一概念。但其实三者的关系用一张图就可以说明：人工智能：就是用机器模拟人的意识和思维。现在常见的消费产品就是：Google的A
北冥丶有鱼·2020-07-09 04:33

实习期间学习与相关参考资料

大赛冠军总结：300万知乎多标签文本分类任务RNN模型中输入的重要性的评估github:text_classificationTensorflow模型保存与恢复如何快速保存和读取Tensorflow模型Tensorflow
加勒比海鲜王·2020-07-09 03:53

TensorFlow学习笔记（6）：TensorBoard之Embeddings

前言本文基于TensorFlow官网的How-Tos写成。TensorBoard是TensorFlow自带的一个可视化工具，Embeddings是其中的一个功能，用于在二维或三维空间对高维数据进行探索。AnembeddingisamapfrominputdatatopointsinEuclideanspace.本文使用MNIST数据讲解Embeddings的使用方法。代码#-*-coding:ut
weixin_34347651·2020-07-08 18:25

Tensorflow学习：搭建神经网络

原文链接：https://www.cnblogs.com/wanyu416/p/9009985.html一、神经网络的实现过程1、准备数据集，提取特征，作为输入喂给神经网络2、搭建神经网络结构，从输入到输出3、大量特征数据喂给NN，迭代优化NN参数4、使用训练好的模型预测和分类二、前向传播前向传播就是搭建模型的计算过程，可以针对一组输入给出相应的输出。举例：假如生产一批零件，体积为x1，重量为x2
风起云涌2021·2020-07-08 09:11

大数据学习——TensorFlow学习笔记1—keras、梯度下降算法、多层感知器

一、tensorflow的特点与概述《TENSORFLOWROADMAP》1、What’sthepointofthisopensourceproject?Thepointofthisrepositoryisthattheresourcesarebeingtargeted.Theorganizationoftheresourcesissuchthattheusercaneasilyfindtheth
_路漫漫其修远·2020-07-08 06:08

TensorFlow学习日记13

1.Auto-Encoder解析：from__future__importdivision,print_function,absolute_importimporttensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#ImportMNISTdatafromtensorflow.examples.tutorials.mnistimport
1000sprites·2020-07-08 05:30

tensorflow学习（1）：Protocol Buffer

博主在学习TensorFlow的起步阶段，一开始想用纸质的方式记录，但是鉴于纸质笔记搜索起来太慢，所以采用记录在博客的方式上。一来方便自己日后查找，二来也可以供大家浏览。如有错误之处，望各位海涵。这里介绍TensorFlow的一个最主要的工具包：ProtocolBufferProtocolBuffer是谷歌开发的用于处理结构化数据的工具。结构化数据指的是拥有多种属性的数据，例如下面例子的用户信息包
无名wxd·2020-07-08 04:52

TensorFlow学习（二） 数据聚类分析

本文通过K均值算法作为例子研究数据聚类分析一、无监督学习概念无监督学习可以从给定的数据集中找到感兴趣的模式。无监督学习，一般不给出模式的相关信息。所以，无监督学习算法需要自动探索信息是怎样组成的，并识别数据中的不同结构。二、什么是聚类聚类就是对大量未知标注的数据集，按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别，使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小。聚类中没有任何指导信息，完全按照数据的分布
qq_40077103·2020-07-08 00:02

【TensorFlow学习三】基于TensorFlow训练测试MobileNet-SSD

一.ObjectDetectionAPI的安装参考链接：【TensorFlow学习二】ObjectDetectionAPI的安装与使用二.准备工作1.在object_detection/目录下创建目录ssd_modelmkdirobject_detection
Memory 旧城。·2020-07-07 23:26

jupyter中sklearn、opencv无法导入，python中导入正常

右最近用tensorflow学习循环神经网络的时候，遇到一个问题，在jupyternotebook中fromsklearnimportmodel_selection，然后报错没有模块名叫sklearn，
五好先森·2020-07-07 20:26

TensorFlow学习笔记（二）----实战训练

TensorFlow实战训练房价预测模型数据处理与分析单变量房价预测数据处理与分析：importpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltsns.set(context='notebook',style='whitegrid',palette='dark')#设置画图环境df0=pd.read_csv('data/data0.c
Sunstar__·2020-07-07 08:12

Tensorflow学习笔记——Summary用法

最近在研究tensorflow自带的例程speech_command,顺便学习tensorflow的一些基本用法。其中tensorboard作为一款可视化神器，可以说是学习tensorflow时模型训练以及参数可视化的法宝。而在训练过程中，主要用到了tf.summary()的各类方法，能够保存训练过程以及参数分布图并在tensorboard显示。tf.summary有诸多函数：1、tf.summa
ahiscmphx770039575·2020-07-07 02:52

TensorFlow VGG16网络实现Cifar-10图像分类

这次继续在colab中实现TensorFlow学习的第二个任务：对cifar-10数据集进行图像分类任务的学习。
xun__Meng·2020-07-06 20:03

Windows10下Tensorflow启用GPU加速，显卡GTX1060，踩坑记录

因为需要用到tensorflow学习深度学习，所以有N卡就想开启GPU加速，结果各种坑1.安装VS和Python环境（不用VS的可以不安装，使用其他工具也是一样的）这里使用VS2019作为开发工具！！！
吴y·2020-07-06 17:42

TensorFlow学习之TensorBoard使用方法

参考：https://blog.csdn.net/u010099080/article/details/77426577在使用tensorflow训练神经网络之后，可以输出训练日志，然后用tensorboard打开进行可视化，本文目的是整理tensorboard的使用方法以及里边曲线的含义。1运行过程添加记录节点：tf.summary.scalar/image/histogram()等汇总记录节点
ZONG_XP·2020-07-06 13:11

TensorFlow学习笔记二Titanic题目实战

1.data.info()可以查看数据的基本status2.DataFrame.apply(func,axis=0,broadcast=False,raw=False,reduce=None,args=(),**kwds)参数：（1）func：应用于每个列/行的函数（2）axis:{0or‘index’,1or‘columns’},默认是0。0or‘index’:将func应用与每列1or‘col
zhuzuwei·2020-07-06 13:03

TensorFlow学习(2)——线性回归、训练和损失

线性回归很多数学不是太好的同学一听到线性回归这么高级的名词往往望而却步，很多东西只要深入学习并没有看起来那么可怕。那么何为线性回归呢？其实就是我们初中学到的直线方程，还记得不？记不起来也不要紧，瞄一眼下图你必能唤回当年那痛苦的记忆！哈哈没想到吧，当年最讨厌数学的我，以为买菜用不到那么多数学知识，现在居然用到了。那么这么一条直线方程跟我们机器学习有什么关系呢？假设我们要分析蟋蟀的鸣叫声与温度的关系，
神兽乌鸦·2020-07-06 12:19

tensorflow学习系列六：mnist从训练保存模型再到加载模型测试

通过前面几个系列的学习对tensorflow有了一个渐渐亲切的感觉，本文主要是从tensorflow模型训练与验证的模型进行实践一遍，以至于我们能够通过tensorflow的训练有一个整体的概念。下面主要是从训练到保存模型，然后加载模型进行预测。#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonMonJun1122:17:522018func:搭建网络图@author:kuangyon
奔跑熊·2020-07-06 11:38

TensorFlow学习笔记（九）

TensorFlow神经网络—激活函数操作描述tf.nn.relu(features,name=None)整流函数：max(features,0)tf.nn.relu6(features,name=None)以6为阈值的整流函数：min(max(features,0),6)tf.nn.elu(features,name=None)elu函数，exp(features)-1if<0,否则featur
Star-Technology·2020-07-06 11:18

TensorFlow学习笔记（十）

1.TensorFlow神经网络—符号嵌入操作描述tf.nn.embedding_lookup(params,ids,partition_strategy=’mod’,name=None,validate_indices=True)根据索引ids查询embedding列表params中的tensor值如果len(params)>1，id将会安照partition_strategy策略进行分割1、如
Star-Technology·2020-07-06 11:18

tensorflow学习5：使用tensorboard可视化loss，weight，biases

这一次的可视化任务和上一次的可视化差不多，只是增加了一些可视化项，不仅仅是网络结构。我们还是在前面搭建的网络结构上进行修改，大家对这个也比较熟悉了。第一步还是准备数据：importtensorflowastfimportnumpyasnp#构造数据x_data=np.linspace(-1,1,300,dtype=np.float32)[:,np.newaxis]#在-1到1之间生成300个数据，
xiexu911·2020-07-06 09:41

Tensorflow学习笔记（六）模型的合并

Tensorflow学习笔记（六）模型的合并将多个模型文件合并成一个模型文件定义一个简单的模型加载SavedModel模型加载.meta模型模型连接两个模型保存成为新的模型保存成一个.pb模型保存为SavedModel
　名可越·2020-07-06 04:22

TensorFlow学习记录：读取已保存的.ckpt模型

之前写了一篇使用VGGNet对Cifar10数据集分类的博客，里面最后一句代码对已训练好的模型进行了保存，最近学习了如何读取已训练好的.ckpt模型，所以在这里记录一下。在使用VGGNet对Cifar10数据集分类中，代码的最后一行使用了tf.train.Saver类的save()函数将Tensorflow模型保存到了一个指定路径下，然后这个目录下就多出了四个文件，如下图所示：其中，checkpo
Barcelooooooooona·2020-07-06 03:53

TensorFlow学习8：制作数据集

将所有图片生成一个二进制数据集文件的过程示例代码#可以将图片和标签制作成二进制文件，读取二进制文件进行数据读取，会提高内存利用率。#训练数据的特征用键值对的形式表示defwrite_tfRecord(tfRecordName,image_path,label_path):#创建写入writer=tf.python_io.TFRecordWriter(tfRecordName)num_pic=0f=
崔业康·2020-07-05 21:20

tensorflow学习笔记——自编码器及多层感知器

1，自编码器简介传统机器学习任务很大程度上依赖于好的特征工程，比如对数值型，日期时间型，种类型等特征的提取。特征工程往往是非常耗时耗力的，在图像，语音和视频中提取到有效的特征就更难了，工程师必须在这些领域有非常深入的理解，并且使用专业算法提取这些数据的特征。深度学习则可以解决人工难以提取有效特征的问题，它可以大大缓解机器学习模型对特征工程的依赖。深度学习在早期一度被认为是一种无监督的特征学习（Un
weixin_30408739·2020-07-05 20:40

tensorflow学习率控制及调试

在深度学习中，学习率变化对模型收敛的结果影响很大，因此很多时候都需要控制学习率的变化。本文以tensorflow实现learningratetest为例，讲述学习率变化控制的方法，以及怎么调试。一、learningratetest学习率测试（learningratetest）是一个找到学习率变化的范围的测试，详情可以查看自Adam出现以来，深度学习优化器发生了什么变化二、tensflow实现学习率
yealxxy·2020-07-05 18:31

【tensorflow学习】使用tensorboard实现数据可视化

1.创建summaryop第一步是标记想要记录的节点.常用的summary操作有tf.summary.scalar和tf.summary.histogram．比如你想要记录交叉熵：tf.summary.scalar('cross_entropy',cross_entropy)2.merge合并操作调用tf.summary.merge_all(),将所有收集的summaries合成一个tensor。
adrianna_xy·2020-07-05 17:32

tensorflow学习笔记九：将 TensorFlow 移植到 Android手机，实现物体识别、行人检测和图像风格迁移详细教程

2017/02/23更新贴一个TensorFlow2017开发者大会的Mobile专题演讲移动和嵌入式TensorFlow这里面有重点讲到本文介绍的三个例子，以及其他的移动和嵌入式方面的TF相关问题，干货很多2017/01/17更新今天上Github，发现Tensorflow的Androiddemo又更新了，除了基本的修改以外，又增加了一个图像风格迁移的安卓demo，而且还增加了AndroidSt
淼淼1111·2020-07-05 15:11

Tensorflow学习（五）——多任务学习验证码识别实战

一、验证码生成"""验证码生成脚本（使用captcha包提供的ImageCaptcha方法）"""fromcaptcha.imageimportImageCaptchaimportsysimportrandomimportnumpyasnp"""使用四位数字验证码，当然也可以加入大小写字母。四位验证码有10000种可能（0000~9999）但是由于生成过程具有随机性，难免出现重复情况，所以最终生成
HOcacle·2020-07-05 12:08

tensorflow学习笔记之conv2d函数使用

卷积操作conv2d详解tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,name=None)除去name参数用以指定该操作的name，与方法有关的一共五个参数：input：指需要做卷积的输入图像，它要求是一个Tensor，具有[batch,in_height,in_width,in_channels]这样的shape，
UESTC_liuxin·2020-07-05 03:08

tensorflow学习--sess.run()

---恢复内容开始---当我们编写tensorflow代码时，总是定义好整个计算图，然后才调用sess.run()去执行整个定义好的计算图，那么有两个问题：一是当执行sess.sun()的时候，程序是否执行了计算图上的所有节点呢？二是sees.run()中的fetch,为了取回（Fetch）操作的输出内容,我们在sess.run()里面传入tensor，那这些tensor的先后顺序会影响最后的结果
banfali6811·2020-07-04 11:11

【TensorFlow学习笔记】TensorFlow模型的保存与恢复

tf.train.Saver类提供了保存和恢复模型（变量、图、图的元数据）的方法1、保存模型tf.train.Saver.save方法以将变量保存到checkpoint文件中#创建Saver来管理模型中的所有变量saver=tf.train.Saver()withtf.Session()assess:······#Savethevariablestodisk.save_path=saver.sav
1273545169·2020-07-04 11:17

tensorflow2.0 实现自动写诗

tensorflow程序出现了数据爆炸将电脑多次卡死的现象，这里参考了https://github.com/little-zhao/tensorflow2.0_lstm_poem中的代码进行改写）（1）：tensorflow
ZhangLH66·2020-07-04 09:07

TensorFlow学习笔记2："Hello World!"

本文参考TF官方入门程序链接：https://tensorflow.google.cn/tutorials/keras/basic_classification推荐直接看以上链接中的官方教程，如果无法打开该链接可以直接看以下内容，以下为官方内容的一个搬运，以保证本系列的完整性，便于自己学习使用。本教程会训练一个对服饰（例如运动鞋和衬衫）图像进行分类的神经网络模型。本教程使用tf.keras，它是一
TracelessLe·2020-07-04 08:03

tensorflow学习笔记

tf.variable_scope()：提供了简单的命名空间技术以避免冲突,可以让变量有相同的命名，包括tf.get_variable得到的变量，还有tf.Variable的变量tf.name_scope()：可以让变量有相同的命名，只是限于tf.Variable的变量tf.get_variable():从同一个变量范围内获取或者创建；创建的变量名不受name_scope的影响；创建的变量，nam
Hiking_Yu·2020-07-04 05:27

TensorFlow学习笔记（UTF-8 问题解决 UnicodeDecodeError- 'utf-8' codec can't decode byte 0xff in position 0- in

我使用VS2013Python3.5TensorFlow1.3的开发环境UnicodeDecodeError:'utf-8'codeccan'tdecodebyte0xffinposition0:invalidstartbyte在是使用Tensorflow读取图片文件的情况下，会出现这个报错代码如下#-*-coding:utf-8-*-importtensorflowastfimportnumpy
long0801·2020-07-02 09:31

TensorFlow 学习率 learning rate 指数衰减法。

TensorFlow学习率learningrate的设置：指数衰减法。函数：tr.train.exponential_decay初始时使用较大的学习率较快地得到较优解，随着迭代学习率呈指数逐渐减小。
gangeqian2·2020-07-02 00:22

TypeError: Input 'b' of 'MatMul' Op has type float32 that does not match type float64 of argument 'a

tensorflow学习笔记中，可能版本问题，总会遇到一些小问题，运行到矩阵相乘时会遇到上面的报错。
forever0_0love·2020-07-02 00:19

TensorFlow学习－－tf.train.batch与tf.train.shuffle_batch

tf.train.batch与tf.train.shuffle_batch的作用都是从队列中读取数据．tf.train.batchtf.train.batch()按顺序读取队列中的数据队列中的数据始终是一个有序的队列．队头一直按顺序补充，队尾一直按顺序出队．参数：tensors：排列的张量或词典．batch_size：从队列中提取新的批量大小．num_threads：线程数量．若批次是不确定num
阿卡蒂奥·2020-07-01 16:22

TensorFlow学习－－tensorflow图像处理--随机调整亮度/对比度/饱和度/色相

tensorflow图像处理通过随机调整图像亮度／对比度／饱和度／色相，可以衍生出更多的训练样本，减小识别物体不同的大小／方位／色彩等无关因素对图像识别模型的影响．且调整顺序不同可以得到不同的处理结果．实例：#!/usr/bin/python#coding:utf-8#图像预处理importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotas
阿卡蒂奥·2020-07-01 16:22

TensorFlow学习笔记（二）把数字标签转化成onehot标签

在MNIST手写字数据集中，我们导入的数据和标签都是预先处理好的，但是在实际的训练中，数据和标签往往需要自己进行处理。以手写数字识别为例，我们需要将0-9共十个数字标签转化成onehot标签。例如：数字标签“6”转化为onehot标签就是[0，0，0，0，0，0，1，0，0，0].首先获取需要处理的标签的个数：batch_size=tf.size(labels)假设输入了6张手写字图片，那么对应的
羊和咩咩·2020-07-01 16:40

【机器学习】TensorFlow学习（一）

感谢中国人民大学胡鹤老师，课讲得非常好~首先，何谓tensor？即高维向量，例如矩阵是二维，tensor是更广义意义上的n维向量（有type+shape）TensorFlow执行过程为定义图，其中定义子节点，计算时只计算所需节点所依赖的节点，是一种高效且适应大规模的数据计算，方便分布式设计，对于复杂神经网络的计算，可将其拆开到其他核中同时计算。Theano——torch———caffe（尤其是图像
weixin_30333885·2020-07-01 05:13

LSTM中tf.nn.dynamic_rnn处理过程详解

在唐宇迪之tensorflow学习笔记项目实战（LSTM情感分析）一文中，链接地址如下https://blog.csdn.net/liushao123456789/article/details/78991581
酸辣螺丝粉·2020-06-30 17:11
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