Tensorflow学习

TensorFlow学习——TFRecord格式转换

TFRecordTensorFlow提供了TFRecord的格式来统一存储数据，TFRecord格式是一种将图像数据和标签放在一起的二进制文件，能更好的利用内存，在tensorflow中快速的复制，移动，读取，存储等等。TFRecords文件包含了tf.train.Example协议内存块(protocolbuffer)(协议内存块包含了字段Features)。我们可以写一段代码获取你的数据，将数
文章被改为VIP本文并不知情，且无法修改·2018-12-07 17:18

TensorFlow学习之LSTM ---机器翻译（Seq2Seq + Attention模型）

一、理论知识Seq2Seq模型的基本思想：使用一个循环神经网络读取输入句子，将这个句子的信息压缩到一个固定维度的编码中；再使用另一个循环神经网络读取这个编码，将其“解压”为目标语言的一个句子。这两个循环神经网络分别称为编码器（Encoder）和解码器（Decoder），所以也称为encoder-decoder模型。解码器部分的结构与语言模型几乎完全相同：输入为单词的词向量，输出为softmax层产
CharlesWu123·2018-12-04 19:08

TensorFlow学习之LSTM ---语言模型（PTB数据集的处理）

语言模型是很多自然语言处理应用的基石，非常多自然语言处理应用的技术都是基于语言模型。语言模型的任务就是预测每个句子在语言中出现的概率。一、评价方法语言模型效果好坏的常用评价指标时复杂度（perplexity）。在一个测试集上得到的perplexity越低，说明建模的效果越好。计算perplexity值的公式如下：perplecity(S)=p(w1,w2,w3,...wm)=1p(w1,w2,w3
CharlesWu123·2018-11-30 17:52

TensorFlow学习之LSTM --- 预测sin函数

一、理论知识LSTM是一种拥有三个“门”结构的特殊网络结构，这个结构让信息有选择性地影响循环神经网络中每个时刻的状态。“门”结构就是一个使用sigmoid神经网络和一个按位做乘法的操作，这两个操作合在一起就是一个“门”结构。遗忘门：让循环神经网络“忘记”之前没有用的信息。取决于当前的输入xtx_txt，上一时刻的输出ht−1h_{t-1}ht−1和上一时刻的状态ct−1c_{t-1}ct−1。输入
CharlesWu123·2018-11-30 12:12

tensorflow学习（2）：计算图,tf.get_default_graph(),tf.Graph()

一、基本概念顾名思义，TensorFlow的名字已经出卖了它的“灵魂”，TensorFlow=tensor（张量）+flow（流动）。TensorFlow是一个通过计算图的形式来表达计算的编程框架。其每一个计算都是计算图上的一个节点，而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系。计算图是TensorFlow中最基本的一个概念，TensorFlow中的所有计算都会被转化为计算图上的节点。在这里插入图片描述
duanyajun987·2018-11-26 11:32

vgg16-py代码

#tensorflow学习笔记(北京大学)vgg16.py完全解析#QQ群：476842922（欢迎加群讨论学习#!
Tronker·2018-11-21 22:40

TensorFlow学习笔记(14)使用SignatureDef保存和恢复RNN模型

环境:Python3.5.2tensorflow:1.11.0ubuntu:16.04保存模型，github代码saved_model_dir='./model'builder=tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder(saved_model_dir)#input_x,keep_probinputs={'input_x':tf.saved_model.uti
谢昆明·2018-11-20 23:39

深度学习框架TensorFlow学习与应用

TensorFlow是世界上最受欢迎的开源机器学习框架，它具有快速、灵活并适合产品级大规模应用等特点，让每个开发者和研究者都能方便地使用人工智能来解决多样化的挑战。什么是TensorFlow？TensorFlow能够让你直接解决各种机器学习任务。目标就是在一般情况下，无论你遇到什么问题，TensorFlow都可以在一定程度上提供API的支持。总的来说TensorFlow就是为了快而设计的，所以它针
flyfor2013·2018-11-19 20:03

tensorflow学习笔记（二）

tensorboard可视化网络结构这个例子使用tensorboard可视化网络层和训练过程的loss以及权重和bias，可视化结果如附图所示。可视化了神经网络，这个高深莫测的网络不再那么黑了。增加了对神经网络运算过程的理解。'''这个代码还是在上一篇的基础上改进的，主要对上一篇构建的神经网络进行了可视化，对于大部分上一篇有的注释，在此代码中不再重复注释，如有不清楚的地方，可以参见上一篇最后的代码
帅的被人砍1996·2018-11-16 16:20

tensorflow学习笔记（二）

tensorboard可视化网络结构这个例子使用tensorboard可视化网络层和训练过程的loss以及权重和bias，可视化结果如附图所示。可视化了神经网络，这个高深莫测的网络不再那么黑了。增加了对神经网络运算过程的理解。'''这个代码还是在上一篇的基础上改进的，主要对上一篇构建的神经网络进行了可视化，对于大部分上一篇有的注释，在此代码中不再重复注释，如有不清楚的地方，可以参见上一篇最后的代码
帅的被人砍1996·2018-11-16 16:20

tensorflow学习笔记

1)创建变量的两种方式：tf.get_variable()和tf.Variable()为了实现变量共享，所以有了tf.get_variable()这个函数，当然前提是配合tf.variable_scope()使用，官方给出了一个例子，注意reuse=tf.AUTO_REUSE：deffoo():withtf.variable_scope("foo",reuse=tf.AUTO_REUSE):v=t
hbdongfeng·2018-11-16 08:30

tensorflow学习笔记（一）

简单的例子：importtensorflowastf#tensorflow库importnumpyasnp#科学计算包#因为没有别的数据，所以自己创建一组数据x_data=np.random.rand(100).astype(np.float32)#x_data是一个随机数组，范围0-1创建100个随机数y_data=x_data*0.2+1#人为定义了y与x的关系，也就相当于数据标签，对于每每个
帅的被人砍1996·2018-11-15 21:14

tensorflow学习笔记（一）

简单的例子：importtensorflowastf#tensorflow库importnumpyasnp#科学计算包#因为没有别的数据，所以自己创建一组数据x_data=np.random.rand(100).astype(np.float32)#x_data是一个随机数组，范围0-1创建100个随机数y_data=x_data*0.2+1#人为定义了y与x的关系，也就相当于数据标签，对于每每个
帅的被人砍1996·2018-11-15 21:14

vgg16_Nclasses.py 完全解析

/usr/bin/python#tensorflow学习笔记(北京大学)vgg16_Nclasses.py完全解析#QQ群：476842922（欢迎加群讨论学习#coding:utf-8#每个图像的真实标签
weixin_33595571·2018-11-14 22:51

Tensorflow学习之Autoencoder（三）图片降维的结果展示

三篇文章掌握Autoencoder：1.Tensorflow学习之Autoencoder（一）2.Tensorflow学习之Autoencoder（二）图片降维并还原图片3.Tensorflow学习之Autoencoder
Microstrong0305·2018-11-14 15:18

Tensorflow学习——6 LeNet-5的研究

LeNet-5的学习1、LeNet-5的成就2、LeNet-5的优点3、LeNet-5的网络图4、LeNet-5的代码1、LeNet-5的成就LeNet-5是YannLeCun在1998年设计的用于手写数字识别的卷积神经网络，当年美国大多数银行就是用它来识别支票上面的手写数字的，它是早期卷积神经网络中最有代表性的实验系统之一,LeNet-5在MNIST数据集上可以达到99.2%的准确率。2、LeN
AmazingZXY·2018-11-14 00:19

tensorflow学习笔记

https://playground.tensorflow.org/#tensorflow网页版中文官方文档：http://cwiki.apachecn.org/pages/viewpage.action?pageId=10030122问题及解决办法成功解决YourCPUsupportsinstructionsthatthisTensorFlowbinarywasnotcompiledtouse:
缠禅可禅·2018-11-13 23:40

Tensorflow学习之建造神经网络

经过前期的学习，这一节来学习稍微综合一点的，建造一个完整的神经网络，包括添加神经层,计算误差,训练步骤,判断是否在学习。添加层构造添加一个神经层的函数。defadd_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=None):Weights=tf.Variable(tf.random_normal([in_size,out_size]))bias
Corwien·2018-11-06 00:00

TensorFlow学习笔记

TensorFlow学习笔记（7）：TensorBoard——Tensor与Graph可视化-数据实验室-SegmentFault思否TensorFlow实现经典深度学习网络（1）：TensorFlow
上过小学的人·2018-11-03 08:25

可能是史上最全的Tensorflow学习资源汇总

来源|磐创AI（公众号ID：xunixs）在之前的Tensorflow系列文章中，我们教大家学习了Tensorflow的安装、Tensorflow的语法、基本操作、CNN的一些原理和项目实战等。本篇文章将为大家总结Tensorflow纯干货学习资源，非常适合新手学习，建议大家收藏。想要学习更多的Tensorflow知识，欢迎点击上方蓝字，关注我们的微信公众号。一、Tensorflow教程资源：1)
csdn人工智能头条·2018-11-02 08:00

对于tensorflow学习率的理解：global_step;decay_steps

tf.train.exponential_decay(learning_rate,global_step,decay_steps,decay_rate,staircase=False,name=None)#学习率迭代公式：decayed_learning_rate=learning_rate*decay_rate^(global_step/decay_steps)global_step=0，则依次
Hero_Never_GIVE_UP·2018-11-01 23:15

tf.control_dependencies()

声明：翻译tensorflow官方文档并进行了总结参考博客tensorflow学习笔记（四十一）：controldependenciestf.control_dependecies()tf.control_dependencies
hustqb·2018-10-30 17:32

tensorflow学习笔记-目标检测示例

最近看了目标检测的相关论文,想来用tf实现一下.正巧手头上有本《21个项目玩转深度学习》，第五章是目标检测的示例。于是按照demo跑了一下。原始项目Github:https://github.com/hzy46/Deep-Learning-21-Examples/tree/master/chapter_5简单记录一下实现过程：安装TensorFlowObjectDetectionAPIhttps:
飞天小小猫·2018-10-28 22:50

Tensorflow学习——5 TextCnn的研究

TextCnn的学习1、TextCnn的论文2、TextCnn的理解3、TextCnn的数据准备4、TextCnn的网络结构5、TextCnn的代码1、TextCnn的论文论文地址：ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassificationhttps://arxiv.org/pdf/1408.5882.pdfASensitivityAnalysisof
AmazingZXY·2018-10-28 21:47

Tensorflow学习笔记: tf.nn.conv2d函数与tf.nn.depthwise_conv2d函数

tf.nn.conv2d与depthwise_conv2d函数参数计算过程卷积计算padding="VALID"padding="SAME"参数首先需要注意的是,tf.nn.conv2d与tf.nn.depthwise_conv2d两个函数的参数基本相同,具体如下所示input\textbf{input}input:指该卷积层的输入,通常为图像.输入的维数为由参数data_format\textb
倒影丶年华·2018-10-28 11:21

Tensorflow学习笔记

注意1：输出层不需要使用激活函数2：tf.nn.softmax用于输出层，用于将结果概率化代价函数：1：二次代价函数loss=tf.reduce_mean(tf.square(prediction-y))2：对数释然函数，该函数于softmax搭配使用tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y_data,logit
coffee_fighter·2018-10-26 22:55

Tensorflow学习笔记：VGG16训练——Finetuning，猫狗大战，VGGNet的重新针对训练

前面我们介绍了猫狗大战的数据集的整理已经转换成Tensorflow专用格式https://blog.csdn.net/nvidiacuda/article/details/83413837以及介绍了vgg16模型https://blog.csdn.net/nvidiacuda/article/details/83414293这篇介绍如何用数据对vgg16进行训练Finetuning最重要的一个步骤
luckyboy101·2018-10-26 14:52

Tensorflow学习笔记：数据集加工和转化为TensorFlow专用格式——Finetuning，猫狗大战，VGGNet的重新针对训练

Kaggle猫狗大战猫狗大战的数据集来源于Kaggle上的一个竞赛：Dogsvs.Cats猫狗大战的数据集下载地址http://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats，其中数据集有12500只猫和12500只狗,官方数据集下载需要帐号，大家也可以百度以下，百度网盘上数据有整个项目的文件结构如下：下载下来来的图片尺寸都不一样,我这里先统一把图像尺寸调整到224*224*3(虽然后
luckyboy101·2018-10-26 14:30

tensorflow学习（7. GAN实现MNIST分类）

https://blog.csdn.net/CoderPai/article/details/70598403?utm_source=blogxgwz0里面有比较全面的GAN的链接原始论文链接：http://papers.nips.cc/paper/5423-generative-adversarial-nets.pdf一篇不错的理解GAN的文章：https://blog.csdn.net/qq_
clxiaoclxiao·2018-10-22 22:49

[TensorFlow学习笔记] tf.placeholder

tf.placeholder是一种占位符，类似于一种声明但没有初始化，在使用时需要给它赋值tf.placeholder(dtype,shape=None,name=None)变量声明：dtype：数据类型，如tf.float32shape（可选）：张量的维度，如[4，5]为4x5的矩阵；[None，5]为行未指定，列为5的矩阵name（可选）：张量的名称e.g.x=tf.placeholder(t
Brilliant_7·2018-10-22 17:19

TensorFlow学习（十三）：构造LSTM超长简明教程

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。https://blog.csdn.net/xierhacker/article/details/78772560参考:Module:tf.contrib.cudnn_rnnModule:tf.contrib.rnn更新:2017.12.25增加了tf.nn.embedding_lookup来进行embedding的内容2018.1.14增加tf
Candy_GL·2018-10-18 11:58

Tensorflow学习~cmd中运行import tensorflow as tf出现FutureWarning解决办法

解决cmd中importtensorflowastf运行时出现的问题：FutureWarning:Conversionofthesecondargumentofissubdtypefrom`float`to`np.floating`isdeprecated.Infuture,itwillbetreatedas`np.float64==np.dtype(float).type`.from._conv
zlibo丶·2018-10-15 11:02

TensorFlow学习笔记（二）

《深度学习：一起玩转Tensorlayer》学习补充笔记主要笔记在CNKIE-Study中，此文档作为补充说明名词解释PCA(principlecomponentanalysis):主成分分析法距离与范式曼哈顿距离(L1)欧氏距离(L2)马氏距离(L3)MSE(meansquarederror)：均方误差KLD(KLDivergence)：KL散度,相对熵，量化两种概率分布P和Q之间差异的方式。:
JustFollow·2018-10-14 15:39

床头笔记之tensorflow学习（一）

tensorflowAPI笔记之变量变量classtf.Variable可变辅助函数tf.all_variables()tf.trainable_variables()tf.initialize_all_variables()tf.initialize_variables(var_list,name='init')tf.assert_variables_initialized(var_list=N
HuangRam·2018-10-11 19:51

TensorFlow学习笔记

TensorFlow学习笔记目录TensorFlow学习笔记一、TF-slim库1.TF-slim使用方法一般网络定义方法2.常用模块实现2.1残差单元2.2dropout层2.3批规范化batch_norm2.4
pan_jinquan·2018-10-11 14:57

Tensorflow学习笔记

Tensorflow学习笔记tf.reshape:tf.matmul:tf.concat:tf.ConfigProto:ret,img=cv2.VideoCapture(path).read()tf.nn.dropout
Katou27·2018-10-11 10:52

深度学习——Tensorflow学习笔记（一 ）

系统：Ubuntu16.04（Linux）工具：Python2.7tensorflow1.3.0linux简单命令（terminal）终端：pwd：打印当前在哪个目录ls：列出当前路径下的文件和目录mkdir：新建目录mkdir目录名cd：进入指定目录cd目录名python：直接进入python环境；vim文件名：打开或者新建文本在vim中点击i进入插入模式，可往文本中写内容esc键进入命令行模式
Doublexs·2018-10-10 11:15

深度学习——Tensorflow学习笔记（一 ）

系统：Ubuntu16.04（Linux）工具：Python2.7tensorflow1.3.0linux简单命令（terminal）终端：pwd：打印当前在哪个目录ls：列出当前路径下的文件和目录mkdir：新建目录mkdir目录名cd：进入指定目录cd目录名python：直接进入python环境；vim文件名：打开或者新建文本在vim中点击i进入插入模式，可往文本中写内容esc键进入命令行模式
Doublexs·2018-10-10 11:15

tensorflow学习之——从保存的权重中使用tensorboard查看网络

0.写作目的好记性不如烂笔头。1.tensorboard模型保存说明采用tf.train.Saver保存的模型，主要文件有：1)checkpoint:用于记录训练过程中保存的各模型，在第一行会保存最新的模型的路径:model.ckpt2)model.ckpt.meta：为保存的Graph,即网络3)model.ckpt.index:为string-stringtable,table的key值为te
holmes_MX·2018-10-09 22:34

Tensorflow 学习笔记(1)

Tensorflow学习笔记(1)tensorflow：tensor和flow。tensor：张量，多维数组。(表明数据结构)flow：数据流，表达张量之间通过计算相互转化的过程。
__JDM__·2018-10-09 18:52

TensorFlow学习

桌面云上tensorflow1.2，linux服务器上tensorflow1.4说明文档https://www.tensorflow.org/get_started/?hl=zh-cnwindows下安装pipinstalltensorflow来自教程https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/tensorflow/GPU使用ht
WX_Chen·2018-10-09 16:03

【TensorFlow学习笔记】get_tensor_by_name

tf.get_default_graph().get_tensor_by_name(":0")1、基础知识#创建图a=tf.constant([[1.0,2.0],[3.0,4.0]],name="a")b=tf.constant([[1.0,1.0],[0.0,1.0]],name="b")c=tf.matmul(a,b,name='example')withtf.Session()assess
1273545169·2018-10-09 15:41

【Tensorflow学习】 RNN 《莫凡》

cell=tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(n_hidden_units)init_state=cell.zero_state(batch_size,dtype=tf.float32)outputs,final_state=tf.nn.dynamic_rnn(cell,X_in,initial_state=init_state,time_major=False)output
飞翔的大马哈鱼·2018-10-03 12:49

tensorflow学习（6.Alexnet实现及猫狗分类）

有关Alexnet介绍的部分可以见：https://blog.csdn.net/qq_26499769/article/details/82928164然后自己结合教程尝试着实现了一下：fromskimageimportio,transformimportglobimportnumpyasnpimporttensorflowastf#fromalexnetimportalexnetdefalexn
clxiaoclxiao·2018-10-02 20:42

TensorFlow学习笔记-实现经典LeNet5模型（转载）

LeNet5模型是YannLeCun教授于1998年提出来的，它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络。在MNIST数据中，它的准确率达到大约99.2%.通过TensorFlow实现的LeNet5模型，主要用到在说使用变量管理，可以增加代码可读性、降低代码冗余量，提高编程效率，更方便管理变量。我们将LeNet5模型分为三部分：1、网络定义部分：这部分是训练和验证都需要的网络结构。2、训练部分
clxiaoclxiao·2018-10-01 18:37

Tensorflow学习教程集合

前言想学习TensorFlow，因此，在网上找了一堆的TensorFlow的学习资料。但是，找了一些，发现很多资料都很不错。有些却是一般般。资料Tensorflow中文社区莫凡大神的TensorFlow教程Tensotflow官网教程看完前两个之后，就是一般级别的大神了。之后更强的大佬们可以去看看第三个（自己根据官网进行开发）
肥宅_Sean·2018-09-30 20:24

【Tensorflow学习】tf.data.Dataset使用

转载自：http://www.cnblogs.com/hellcat/p/8569651.html#_label6官方代码：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/data/DatasetTensorflow中之前主要用的数据读取方式主要有：建立placeholder，然后使用feed_dict将数据feed进placeholder进行使用。使用
飞翔的大马哈鱼·2018-09-30 16:21

TensorFlow学习笔记（九）—— Tensorflow模型的保存与恢复加载

近期做了一些反垃圾的工作，除了使用常用的规则匹配过滤等手段，也采用了一些机器学习方法进行分类预测。我们使用TensorFlow进行模型的训练，训练好的模型需要保存，预测阶段我们需要将模型进行加载还原使用，这就涉及TensorFlow模型的保存与恢复加载。总结一下Tensorflow常用的模型保存方式。保存checkpoint模型文件（.ckpt）首先，TensorFlow提供了一个非常方便的api
tiankong19999·2018-09-27 18:36

Tensorflow学习笔记2—MNIST Dataset详解

MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，它包含各种手写数字图片：我们使用SoftmaxRegression数学模型来预测其中的数字类型。1、首先需要使用如下代码下载数据集：importinput_datamnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True)其中input_data文件需要自行下载：https://tensorflo
LanS__·2018-09-27 15:37

OReilly.Hands-On.Machine.Learning.with.Scikit-Learn.and.TensorFlow学习笔记汇总

其中用到的知识点我都记录在博客中了：https://blog.csdn.net/dss_dssssd第一章知识点总结：supervisedlearningk-NearestNeighborsLinearRegressionLogisticRegressionSupportVectorMachines(SVMs)DecisionTreesandRandomForestsNeuralnetworksN
墨氲·2018-09-27 14:37
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