转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/7416551.html 参考网址: http://blog.csdn.net/jerry81333/article/details/53004903 前段时间用过,结果今天用,又忘了怎么正常显示loss之类的了.测试了一下,能用了,所以还是记一下吧,免得再忘了... 假设程序所在文件夹为/home/xxx/code/train,保存的结果位于/home/xxx/code/train/result.里面

打开Python Shell,执行以下代码: import tensorflow as tf import numpy as np #输入数据 x_data = np.linspace(-1,1,300)[:, np.newaxis] noise = np.random.normal(0,0.05, x_data.shape) y_data = np.square(x_data)-0.5+noise #输入层 with tf.name_scope('input_layer'): #输入层.将这两

参考网上的:https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/8854 import tensorflow as tf from tensorflow.python.platform import gfile with tf.Session() as sess: model_filename ='PATH_TO_PB.pb' with gfile.FastGFile(model_filename, 'rb') as f: graph_def = tf

不带dropout程序并通过tensorboard查看loss的图像 """ Please note, this code is only for python 3+. If you are using python 2+, please modify the code accordingly. """ from __future__ import print_function import tensorflow as tf from sklea

为了更方便的理解.调试和优化TF程序,我们可以使用TensorBoard(可视化工具).可以使用TensorBoard查看graph,绘制图表执行过程中的定量指标.TensorBoard是完全可配置的. 1 序列化数据(Serializing the data)到磁盘 TensorBoard通过读取TF事件文件进行操作,该文件包含了在TF运行过程中产生的摘要数据(summary data) 首先创建从中要收集摘要数据的TF图,并决定图中的哪些点(nodes)需要summary operation

Tensorflow命名空间与计算图可视化 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 强烈推荐Tensorflow实战Google深度学习框架 实验平台: Tensorflow1.4.0 python3.5.0 Tensorflow可视化得到的图并不仅是将Tensorflow计算图中的节点和边直接可视化,它会根据每个Tensorflow计算节点的命名空间来整理可视化得到效果图,使得神经网络的整体结构不会被过多的细节所淹没.除了显示Tensorflow计算图的结构,Tens

tensorboard可视化工具 tensorboard是tensorflow的可视化工具,通过这个工具我们可以很清楚的看到整个神经网络的结构及框架. 通过之前展示的代码,我们进行修改从而展示其神经网络结构. 一.搭建图纸 首先对input进行修改,将xs,ys进行新的名称指定x_in y_in 这里指定的名称,之后会在可视化图层中inputs中显示出来 xs= tf.placeholder(tf.float32, [None, 1],name='x_in') ys= tf.placeholde

一.前言 为了更好的理解Neural Network,本文使用Tensorflow实现一个最简单的神经网络,然后使用MNIST数据集进行测试.同时使用Tensorboard对训练过程进行可视化,算是打响学习Tensorflow的第一枪啦. 看本文之前,希望你已经具备机器学习和深度学习基础. 机器学习基础可以看我的系列博文: https://cuijiahua.com/blog/ml/ 深度学习基础可以看吴恩达老师的公开课: http://mooc.study.163.com/smartSpec/

本章代码: https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson5/tensorboard_methods.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson5/tensorboard_methods_2.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/les

本节内容参照小土堆的pytorch入门视频教程.学习时建议多读源码,通过源码中的注释可以快速弄清楚类或函数的作用以及输入输出类型. Dataset 借用Dataset可以快速访问深度学习需要的数据,例如我们需要访问如下训练数据: 其中,train中存放的是训练数据集,ants和bees既是文件夹名称也是其包含的图片数据的标签,val中存放的是验证数据集. 假如我们希望自己的Dataset类可以实现如下数据访问形式: dataset = MyDataset("root_dir", &qu

这一节使用TF实现一个多层神经网络模型来对MNIST数据集进行分类,这里我们设计一个含有两个隐藏层的神经网络,在输出部分使用softmax对结果进行预测. 使用高级API实现多层神经网络 这里我们使用tensorflow.contrib包,这是一个高度封装的包,里面包含了许多类似seq2seq.keras一些实用的方法. 先引入数据 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read

引言:AlphaGo在2017年年初化身Master,在弈城和野狐等平台上横扫中日韩围棋高手,取得60连胜,未尝败绩.AlphaGo背后神秘的推动力就是TensorFlow--Google于2015年11月开源的机器学习及深度学习框架.  TensorFlow在2015年年底一出现就受到了极大的关注,在一个月内获得了GitHub上超过一万颗星的关注,目前在所有的机器学习.深度学习项目中排名第一,甚至在所有的Python项目中也排名第一.本文将带我们简单了解下TensorFlow,并与其他主流深度

上一步建立好模型之后,现在就可以训练模型了. 主要代码如下: import sys #将当期路径加入系统path中 sys.path.append("E:\\CODE\\Anaconda\\tensorflow\\Kaggle\\My-TensorFlow-tutorials-master\\01 cats vs dogs\\") import os import numpy as np import tensorflow as tf import input_data import

ResNet网络 ResNet原理和实现 总结 一.ResNet原理和实现 神经网络第一次出现在1998年,当时用5层的全连接网络LetNet实现了手写数字识别,现在这个模型已经是神经网络界的“helloworld”,一些能够构建神经网络的库比如TensorFlow.keras等等会把这个模型当成第一个入门例程.后来卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)一出现就秒杀了全连接神经网络,用卷积核代替全连接,大大降低了参数个数,网络因此也能延伸到十几层到二

本文整理自知乎专栏深度炼丹,转载请征求原作者同意. 本文的全部代码都在原作者GitHub仓库github CS20SI是Stanford大学开设的基于Tensorflow的深度学习研究课程. TensorFlow中的Linear Regression 我们用tensorflow实现一个线性回归的例子. 问题:希望找到城市中纵火案和盗窃案之间的关系,纵火案的数量是\(X\),盗窃案的数量是\(Y\),我们假设存在如下线性关系:\(Y=wX+b\). TensorFlow实现 首先定义输入\(X\)

在说到人脸检测我们首先会想到利用Harr特征提取和Adaboost分类器进行人脸检测(有兴趣的可以去一看这篇博客第九节.人脸检测之Haar分类器),其检测效果也是不错的,但是目前人脸检测的应用场景逐渐从室内演变到室外,从单一限定场景发展到广场.车站.地铁口等场景,人脸检测面临的要求越来越高,比如:人脸尺度多变.数量冗大.姿势多样包括俯拍人脸.戴帽子口罩等的遮挡.表情夸张.化妆伪装.光照条件恶劣.分辨率低甚至连肉眼都较难区分等.在这样复杂的环境下基于Haar特征的人脸检测表现的不尽人意.随着深度学

目录 TensorFlow简介 TensorFlow基本概念 Using TensorFlow Optimization & Linear Regression & Logistic Regression 1. TensorFlow简介   TensorFlow由Google的Brain Team创立,于2015年11月9日开源.   TensorFlow中文社区网站:http://www.tensorfly.cn .   TensorFlow, 其含义为 Tensor + Flow, 具

TensorFlow TensorFlow 是相对高阶的机器学习库,用户可以方便地用它设计神经网络结构,而不必为了追求高效率的实现亲自写 C++或 CUDA 代码.它和 Theano 一样都支持自动求导,用户不需要再通过反向传播求解梯度.其核心代码和 Caffe 一样是用 C++编写的,使用 C++简化了线上部署的复杂度,并让手机这种内存和CPU资源都紧张的设备可以运行复杂模型(Python 则会比较消耗资源,并且执行效率不高).除了核心代码的 C++接口,TensorFlow 还有官方的 Py

2.1.2 下载CIFAR-10 数据 python cifar10_download.py # Copyright 2015 The TensorFlow Authors. All Rights Reserved. # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file except in compliance with the License. #

数据处理 样本数据描述 样本数据集是double类型的178 * 14矩阵,第一列表示酒所属类别,后面13列分别表示当前样本的13个属性: 1) Alcohol 2) Malic acid 3) Ash 4) Alcalinity of ash 5) Magnesium 6) Total phenols 7) Flavanoids 8) Nonflavanoid phenols 9) Proanthocyanins 10) Color intensity 11) Hue 12) OD280/OD