参考资料:https://wookayin.github.io/tensorflow-talk-debugging 几种常用方法: 1.通过Session.run()获取变量的值 2.利用Tensorboard查看一些可视化统计 3.使用tf.Print()和tf.Assert()打印变量 4.使用Python的debug工具: ipdb, pudb 5.利用tf.py_func()向图中插入自定义的打印代码, tdb 6.使用官方debug工具: tfdbg 复习: tensorflow是通过

TensorFlow Debugger(tfdbg),TensorFlow专用调试器.用断点.计算机图形化展现实时数据流,可视化运行TensorFlow图形内部结构.状态.有助训练推理调试模型错误.https://www.tensorflow.org/programmers_guide/debugger . 常见错误类型,非数字(nan).无限值(inf).tfdbg命令行界面(command line interface,CLI). Debugger示例.错误运行MNIST训练,通过Tenso

https://blog.csdn.net/gubenpeiyuan/article/details/82710163 TensorFlow 调试程序 tfdbg 是 TensorFlow 的专用调试程序.借助该调试程序,您可以在训练和推理期间查看运行中 TensorFlow 图的内部结构和状态,由于 TensorFlow 的计算图模式,使用通用调试程序(如 Python 的 pdb)很难完成调试. 本指南重点介绍 tfdbg 的命令行界面 (CLI).有关如何使用 tfdbg 的图形用户界面

转载于:http://www.matools.com/blog/1801988 TensorFlow源码 https://github.com/tensorflow/tensorflow 基于TensorFlow的框架 https://github.com/fchollet/keras https://github.com/tflearn/tflearn https://github.com/beniz/deepdetect https://github.com/tensorflow/fold

0. 引言 通过源码方式安装,并进行一定程度的解读,有助于理解tensorflow源码,本文主要基于tensorflow v1.8源码,并借鉴于如何阅读TensorFlow源码. 首先,自然是需要去bazel官网了解下必备知识,如(1)什么是bazel; (2)bazel如何对cpp项目进行构建的; (3)bazel构建时候的函数大全.然后就是bazel官网的一些其他更细节部分了.下文中会给出超链接. ps: 找了很久,基本可以确定bazel除了官网是没有如书籍等资料出现的,所以只有官网和别人博

TensorFlow API 汉化 模块:tf   定义于tensorflow/__init__.py. 将所有公共TensorFlow接口引入此模块. 模块 app module:通用入口点脚本. bitwise module:操作整数二进制表示的操作. compat module:Python 2与3兼容的函数. contrib module:包含易失性或实验代码的contrib模块. datamodule:tf.data.Dataset输入管道的API. debugging module:

1. 使用命令:sudo pip3 install --upgrade \ https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.1.0rc2-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl 安装. 遇到如下问题: tensorflow-1.1.0rc2-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl is not a supported wheel on this platform. 试过好几个版本都报

转至:http://www.matools.com/blog/1801988 留底做个记录,有空在做验证. TensorFlow源码 https://github.com/tensorflow/tensorflow 基于TensorFlow的框架 https://github.com/fchollet/keras https://github.com/tflearn/tflearn https://github.com/beniz/deepdetect https://github.com/te

基于ubuntu14.04 干净的系统一步步遇到的坑记录下来: 怀着平静学习的心情,问题总的能解决的! 1. 首先看了下当前python版本 python --version Python 2.7.6 2. 安装pip 先更新源 sudo apt-get update sudo apt-get upgrade 安装pip sudo apt-get install python-pip 查看pip 版本 pip -V pip 1.5.4 from /usr/lib/python2.7/dist-p

''' Created on 2017年4月22日 @author: weizhen ''' import os import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 加载mnist_inference.py中定义的常量和前向传播的函数 import LeNet5_infernece # 配置神经网络的参数 BATCH_SIZE = 100 L

性能优势 TensorFlow在大规模分布式系统上的并行效率相当高,如下图所示: 图5:TensorFlow并发效率 在GPU数量小于16时,基本没有性能损耗,在50块的时候,可以获得80%的效率,也就是40倍 的单GPU提速.100块的时候,获得56块的提速. 为了达到这种高效并发性能,tensorflow做了很多优化,包括单不限于以下几点: 子图消重: 在Tensorflow中有很多高层的运算操作,这些运算操作可能是有很多复杂的底层计算组合而成的,当有很多个高层运算存在时,它们的前几层的运算

eclipse 创建的maven项目,引入jar包之后出现红色叹号,一直找不到原因,连main方法都无法运行,提示找不到类: 错误: 找不到或无法加载主类 soapsampler.SoapSamplerGui 百思不得其解,使用maven -X clean package  打了 个空包,啥类都没有打进去,比较无语 D:\tools\eclipse-jee-oxygen-2-win32-x86_64\eclipse\workspace\soapsampler>mvn -X clean packa

Tensorflow之调试(Debug)及打印变量 tensorflow调试tfdbg 几种常用方法: 1.通过Session.run()获取变量的值 2.利用Tensorboard查看一些可视化统计 3.使用tf.Print()和tf.Assert()打印变量 4.使用Python的debug工具: ipdb, pudb 5.利用tf.py_func()向图中插入自定义的打印代码, tdb 6.使用官方debug工具: tfdbg : https://tensorflow.google.cn/

在调试 <Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytics>论文的源码(https://github.com/hexiangnan/neural_factorization_machine )时,出现的问题: 原因: 版本更新,sub 换成了 subtract 了. 改过来之后,完美解决!:

[查看tensorflow安装的版本] anaconda search -t conda tensorflow [选择版本安装] conda install -c anaconda tensorflow [conda install --help] usage: conda install [-h] [--revision REVISION] [-y] [--dry-run] [-f] [--file FILE] [--no-deps] [-m] [--use-index-cache] [--u

TensorFlowSharp入门使用C#编写TensorFlow人工智能应用学习. TensorFlow简单介绍 TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统,按照谷歌所说,在某些基准测试中,TensorFlow的表现比第一代的DistBelief快了2倍. TensorFlow 内建深度学习的扩展支持,任何能够用计算流图形来表达的计算,都可以使用TensorFlow.任何基于梯度的机器学习算法都能够受益于TensorFlow的自动分化(auto-differentiation).通过灵活

参考资料: 深度学习笔记目录 向机器智能的TensorFlow实践 TensorFlow机器学习实战指南 Nick的博客 TensorFlow 采用数据流图进行数值计算.节点代表计算图中的数学操作,计算图的边表示多维数组,即张量. 在 TensorFlow 官网上将其定义为基于数据流图的数值计算库,TensorFlow 还提供了一个可使得用户用数学方法从零开始定义模型的函数和类的广泛套件.这使得具有一定技术背景的用户可迅速而直观地创建自定义.具有较高灵活性的模型. TensorFlow 的计算模

catalogue . 引言 . 一些基本概念 . Sequential模型 . 泛型模型 . 常用层 . 卷积层 . 池化层 . 递归层Recurrent . 嵌入层 Embedding 1. 引言 Keras是一个高层神经网络库,Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow或Theano 简易和快速的原型设计(keras具有高度模块化,极简,和可扩充特性) 支持CNN和RNN,或二者的结合 支持任意的链接方案(包括多输入和多输出训练) 无缝CPU和GPU切换 0x1: Kera

本文参考和综合了多篇网络博客文章,加以自己的实践,最终终于在windows环境下,编译出可以用于C++程序调用tensorflow API的程序,并执行成功. 考虑到网络上关于这方面的资料还较少,特总结全过程如下,希望能帮助到有需要的码农朋友,文中有部分文字步骤是借鉴他人文章,引用路径在最后列出. 一.环境准备: 操作系统:windows8.1 安装visual stduio2015 安装Swigwin-3.0.12,注意其下载解压以后即可使用,本人放置路径在D:/lib/swigwin-3.0

库名称 开发语言 支持接口 安装难度(ubuntu) 文档风格 示例 支持模型 上手难易 Caffe c++/cuda c++/python/matlab *** * *** CNN ** MXNet c++/cuda python/R/Julia ** *** ** CNN/RNN * TensorFlow c++/cuda/python c++/python * ** * CNN/RNN/- *** 安装难度: (简单) –> **(复杂) 文档风格: (一般) –> **(好看.全面)