TensorFlow函数:tf.where 在之前版本对应函数tf.select 官方解释: tf.where(input, name=None)` Returns locations of true values in a boolean tensor. This operation returns the coordinates of true elements in input. The coordinates are returned in a 2-D tensor where the

TensorFlow tf.app&tf.app.flags用法介绍 TensorFlow tf.app argparse  tf.app.flags 下面介绍 tf.app.flags.FLAGS的使用,主要是在用命令行执行程序时,需要传些参数,其实也就可以理解成对argparse库进行的封装,示例代码如下 #coding:utf-8  # 学习使用 tf.app.flags 使用,全局变量  # 可以再命令行中运行也是比较方便,如果只写 python app_flags.py 则代码运行时默

作 者:marsggbo 出 处:https://www.cnblogs.com/marsggbo版权声明:署名 - 非商业性使用 - 禁止演绎,协议普通文本 | 协议法律文本. --------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Tensorflow       tf.app  &  tf.app.flags    用法介绍

tf.gradients 官方定义: tf.gradients( ys, xs, grad_ys=None, name='gradients', stop_gradients=None, ) Constructs symbolic derivatives of sum of ys w.r.t. x in xs. ys and xs are each a Tensor or a list of tensors. grad_ys is a list of Tensor, holding the gr

在计算loss的时候,最常见的一句话就是tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits,那么它到底是怎么做的呢? 首先明确一点,loss是代价值,也就是我们要最小化的值 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None) 除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共两个参数: 第一个参数logits:就是神经网络最后一层的输出,如果有batch的话,它的大小就是[bat

tf.train.Supervisor可以简化编程,避免显示地实现restore操作.通过一个例子看. import tensorflow as tf import numpy as np import os log_path = r"D:\Source\model\linear" log_name = "linear.ckpt" # Create 100 phony x, y data points in NumPy, y = x * 0.1 + 0.3 x_da

#### ''' tf.train.slice_input_producer :定义样本放入文件名队列的方式[迭代次数,是否乱序],但此时文件名队列还没有真正写入数据 slice_input_producer(tensor_list, num_epochs=None, shuffle=True, seed=None,capacity=32, shared_name=None, name=None) tensor_list:如[images,labels] = [['img1','image2',

在TensorFlow中封装好了一个高级库,tf.contrib.layers库封装了很多的函数,使用这个高级库来开发将会提高效率,卷积函数使用tf.contrib.layers.conv2d,池化函数使用tf.contrib.layers.max_pool2d和tf.contrib.layers.avg_pool2d,全连接函数使用 tf.contrib.layers.fully_connected,下面来看里面封装好的函数接口: 以最复杂的卷积为例,其他的几个函数与之类似: layers.c

tf.gather:用一个一维的索引数组,将张量中对应索引的向量提取出来 import tensorflow as tf a = tf.Variable([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10], [11,12,13,14,15]]) index_a = tf.Variable([0,2]) b = tf.Variable([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]) index_b = tf.Variable([2,4,6,8]) with tf.Session() as ses

写在前面 本文翻译自Tensorflow团队的文章Tensorflow Control Flow Implementation,部分内容加入了笔者自己的理解,如有不妥之处还望各位指教. 目录 概览 控制流核心概念 控制流结构的编译 条件表达式 while循环 实现 分布式条件表达式 分布式while循环 自动微分 概览 本文将会介绍当前在Tensorflow中控制流操作的设计和实现.这是一篇基于原始设计的描述性文档,设计的细节还请参考源代码. 本文将要讲述的内容是: 介绍Tensorflow为了

xavier_initializer( uniform=True, seed=None, dtype=tf.float32 ) 该函数返回一个用于初始化权重的初始化程序 “Xavier” .这个初始化器是用来保持每一层的梯度大小都差不多相同. 参数: uniform: 使用uniform或者normal分布来随机初始化. seed: 可以认为是用来生成随机数的seed dtype: 只支持浮点数. 返回值: 初始化权重矩阵       转载: https://blog.csdn.net/yinr

在上一篇博客<TensorFlow之DNN(一):构建“裸机版”全连接神经网络>中,我整理了一个用TensorFlow实现的简单全连接神经网络模型,没有运用加速技巧(小批量梯度下降不算哦)和正则化方法,通过减小batch size,也算得到了一个还可以的结果. 那个网络只有两层,而且MINIST数据集的样本量并不算太大.如果神经网络的隐藏层非常多,每层神经元的数量巨大,样本数量也巨大时,可能出现三个问题: 一是梯度消失和梯度爆炸问题,导致反向传播算法难以进行下去: 二是在如此庞大的网络中进行训

____tz_zs tf.random_normal 从正态分布中输出随机值. . <span style="font-size:16px;">random_normal(shape,mean=0.0,stddev=1.0,dtype=tf.float32,seed=None,name=None)</span> . shape:一个一维整数张量或Python数组.代表张量的形状. mean:数据类型为dtype的张量值或Python值.是正态分布的均值. std

tf.random_normal 从正态分布输出随机值. random_normal(shape,mean=0.0,stddev=1.0,dtype=tf.float32,seed=None,name=None) shape:一个一维整数张量或Python数组.代表张量的形状.mean:数据类型为dtype的张量值或Python值.是正态分布的均值.stddev:数据类型为dtype的张量值或Python值.是正态分布的标准差dtype: 输出的数据类型.seed:一个Python整数.是随机种

Training | TensorFlow tf 下以大写字母开头的含义为名词的一般表示一个类(class) 1. 优化器(optimizer) 优化器的基类(Optimizer base class)主要实现了两个接口,一是计算损失函数的梯度,二是将梯度作用于变量.tf.train 主要提供了如下的优化函数: tf.train.Optimizer tf.train.GradientDescentOptimizer tf.train.AdadeltaOpzimizer Ada delta tf.

作者:冯牮 前言 本文不是神经网络或机器学习的入门教学,而是通过一个真实的产品案例,展示了在手机客户端上运行一个神经网络的关键技术点 在卷积神经网络适用的领域里,已经出现了一些很经典的图像分类网络,比如 VGG16/VGG19,Inception v1-v4 Net,ResNet 等,这些分类网络通常又都可以作为其他算法中的基础网络结构,尤其是 VGG 网络,被很多其他的算法借鉴,本文也会使用 VGG16 的基础网络结构,但是不会对 VGG 网络做详细的入门教学 虽然本文不是神经网络技术的入门教

Coding according to TensorFlow 官方文档中文版 中文注释源于:tf.truncated_normal与tf.random_normal TF-卷积函数 tf.nn.conv2d 介绍 TensorFlow - tf.nn.conv2d tf.nn.max_pool参数含义和用法 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = inpu

1,AlexNet网络的创新点 AlexNet将LeNet的思想发扬光大,把CNN的基本原理应用到了很深很宽的网络中.AlexNet主要使用到的新技术点如下: (1)成功使用ReLU作为CNN的激活函数,并验证其效果在较深的网络超过了Sigmoid,成功解决了Sigmoid在网络较深时的梯度弥散问题.虽然ReLU激活函数在很久之前就被提出了,但直到AlexNet的出现才将其发扬光大. 在最初的感知机模型中,输入和输出的关系如下: 虽然只是单纯的线性关系,这样的网络结构有很大的局限性:即使用很多这

1.知识点 """ tensorflow前端系统:定义程序的图结构,主要是利用一些API实现 tensorflow后端系统:运算图结构 numpy的reshape,在原始数据做修改,并没有创建新的数据对象 1.安装:按照官方文档安装 a)安装python,pip b)升级 python -m pip install --upgrade pip c)win10安装CPU版本tensorflow ,pip install https://storage.googleapis.co

TensorFlow运作方式 要用到的代码都在Github上.当然,如果你本地装了TensorFlow,也可以用Everything直接搜索以下文件: mnist.py fully_connected_feed.py 要开始训练,只需要: python fully_connected_feed.py 准备数据,下载数据: 设置输入与占位符大小: assets_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, shape=(batch_size, IMAGE_PIX

1.CNN结构:X-->CONV(relu)-->MAXPOOL-->CONV(relu)-->FC(relu)-->FC(softmax)-->Y 1.1 卷积层:提取特征,改变特征图的个数 卷积 tensorflow卷积函数,tf.nn.conv2d(input=x,filter=W_conv1,strides=[1,1,1,1],padding='SAME') 1.2 池化层:缩小图片,不改变特征图个数 针对卷积层输出的特征图结果,为了提取一定区域的主要特征,并减