从一个通道的图片进行卷积生成新的单通道图的过程很容易理解，对于多个通道卷积后生成多个通道的图理解起来有点抽象。本文以通俗易懂的方式讲述卷积，并辅以图片解释，能快速理解卷积的实现原理。最后手写python代码实现卷积过程，让Tensorflow卷积在我们面前不再是黑箱子！注意：本文只针对batch_size=1,padding='SAME'，stride=[1,1,1,1]进行实验和解释，其他如果不
ZC：这个过程中，数据是怎么下载下来的，又是 怎么从 bin文件 变成 tfrecord文件 的，都不是 我此时（20190903）的重点。ZC：此时的重点是 tensorflow的结构用法等的知识（层啊什么的），这里面 还有好多东西要学习。ZC：只要能从文件中提取出 图片&标签 的信息，能将 tensorflow的各种训练测试跑起来就行，至于是从bin文件中提取还是从tfrecord文件
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2024-06-19 20:50:38
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小白编程，时常看tf代码看得头痛，也没有自己的一点思路。今天就结合网上的一些资料以及我自己的一个代码，整理了一下tensorflow编程一般思路。一般我们从GitHub上下载的tensorflow的代码文档，主要包含如下几个文件：训练与测试数据集文件夹datasets；保存的模型文件夹snapshots；数据传输接口image_reader.py；网络定义文件net.py；训练主控文件train.
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2024-06-03 19:25:07
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王树义PyTorch 入门，坑着实不少。咱们来谈谈，如何选个合适的教程，避开它们。1选择好几位读者，都留言问我：王老师，我想学深度学习，到底是该学 Tensorflow ，还是 PyTorch？没有水晶球，我也不知道谁会最终胜出。从现状来看，PyTorch 的发展势头非常迅猛。在深度学习的顶会上，相关论文增速大幅超越 Tensorflow 。Javaid Nabi 总结了一张最近两年 arxiv
如今已经没有人质疑机器学习和深度学习的重要性了。数十年来这一行业让人们见识过无数承诺、骗局和失望，时至今日两大技术终于带来了众多实际应用。机器学习或深度学习应用离充分完善还有很长的路要走，但现有的成果已经非常喜人了。在所有优秀的机器学习和深度学习框架中，TensorFlow 是最成熟的，在研究论文中被引用最多（就算排除谷歌员工的引用也是如此），也有着最出色的生产实践案例。它可能不是最容易学习的框架
原创
2021-03-31 10:02:39
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TensorFlow算子融合 TensorFlow的特点： 真正的可移植性 引入各种计算设备的支持，包括CPU，GPU，以及能够很好的运行在各种系统的移动端 多语言支持 支持C++，python，R语言等 高度的灵活性和效率 边学习边体验 支持 由谷歌提供支持，谷歌希望其可以成为机器学习研究和开发人
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2021-07-10 06:20:00
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目录背景介绍代码示例核心数据结构REGISTER_OP 分析REGISTER_KERNEL_BUILDER 分析自定义算子运行分析 背景介绍TensorFlow官网如何创建自定义算子OP的How to文档链接，本文基于该文档中的代码示例，着重分析TensorFlow框架是如何实现用户自定义算子扩展的功能，力求知其然还要知其所以然。TensorFlow源码下载链接，本文的分析基于最新的ma
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2024-09-25 14:13:09
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安装前先看下TensorFlow官网的安装要求地址：https://tensorflow.google.cn/install/gpu软硬件要求： 路径配置： 目录0）准备工作Visual studio 2019社区版安装 安装界面比较简单，按提示来即可（在安装界面勾选自己要用的插件）查看电脑自带GPU的版本及
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2024-08-22 10:52:28
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由于最近在啃EMCapsule(EMCapsule论文)的源码(EMcapsule源码)，或者说在啃tensorflow源码，由于没有系统学习过tensorflow，所以看起代码那叫一个蛋疼菊紧，特别是看到capsule_em.py 中的em_routing时，感到很疑惑，如此复杂的操作，这个network是如何实现反向传播的。关于反向传播的知识，可以参考反向传播，注意tensor的反向传播中实际
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2024-04-22 12:47:13
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在上一篇文章中 Embedding压缩之基于二进制码的Hash Embedding，提供了二进制码的tensorflow算子源码，那就顺便来讲下tensorflow自定义算子的完整实现过程。前言制作过程基于tensorflow官方的custom-op仓库以及官网教程，并且在Ubuntu和MacOS系统通过了测试。官方提供的案例虽然也涵盖了整个流程，但是它过于简单，自己遇到其他需求的实现可能还得去翻
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2024-09-25 07:08:37
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安装GPU加速的tensorflow 卸载tensorflow一： 本次安装实验环境Ubuntu 16.04 + cuda9.0 + cudnn7.0 或 Ubuntu 16.04 + cuda8.0 + cudnn5.1什么是CUDA呢？简单的来讲它是为了实现GPU运算的平台。我们的tensorflow会调用cuda的接口，利用显卡帮助我们运算程序而CUDNN是为了加速神经网络用的二： 卸载T
2-1）tf.gfile.Copy(oldpath, newpath, overwrite=False)拷贝源文件并创建目标文件，无返回，其形参说明如下：oldpath：带路径名字的拷贝源文件；newpath：带路径名字的拷贝目标文件；overwrite：目标文件已经存在时是否要覆盖，默认为false，如果目标文件已经存在则会报错2-2）tf.gfile.MkDir(dirname)创建一个目录，
在学习中涉及到了TensorFlow的自定义算子实现，现将整个工程中的一些思考写下来，有问题的部分也请大家指正！！！OP和Kernel是TensorFlow框架最重要的两个概念，OP类似于函数声明，Kernel类似于实现。要注意以下四个方面：一是所有Op包含注册和实现两部分；二是OpKernel类（./core/framework/op_kernel.h）是所有Op类的基类；三是所有Op类的实现需
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2024-02-20 07:16:33
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一、drbd简介 drbd即Distributed Replicated Block Device（分布式磁盘块设备），drbd一个基于软件实现的，不共享任何东西，通过复制的方式在存储之间构建所谓镜像模式机制的磁盘，从而使得一个数据可以存储为多份, drbd的核心功能是在内核中实现。 二、drbd原理 每一个主机都提供一个块设备，块的大小是一模一样的，
我们提供了一组在COCO数据集、Kitti数据集、开放图像数据集、avavav2.1数据集和非自然物种检测数据集上预先训练的检测模型。如果您对这些数据集中已经存在的类别感兴趣，那么这些模型对于开箱即用的推理非常有用。在训练新的数据集时，它们对于初始化模型也很有用。在下表中，我们列出了每个此类预先培训的模型，包括：与samples/configs目录中用于训练此模型的配置文件相对应的模型名，指向ta
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2024-05-08 19:54:15
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要：本文介绍了tensorflow的常用函数。1、tensorflow常用函数TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU。一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测。如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作.
并行计算能让代价大的算法计算加速执行
在本教程中，我将会解释：TensorFlow模型是什么样的？如何保存TensorFlow模型？如何恢复预测/转移学习的TensorFlow模型？如何使用导入的预先训练的模型进行微调和修改?这个教程假设你已经对神经网络有了一定的了解。如果不了解的话请查阅相关资料。1. 什么是TensorFlow模型？训练了一个神经网络之后，我们希望保存它以便将来使用。那么什么是TensorFlow模型?Tensor
软考，即计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试，是我国计算机领域最具权威性的专业技术资格考试之一。对于IT行业从业者来说，软考不仅是衡量自身专业水平的重要标准，也是提升职业竞争力、获得职称评定和职务晋升等机会的重要途径。那么，想要了解软考的相关资料介绍，应该从哪里入手呢？
首先，最官方、最权威的信息来源莫过于中国计算机技术职业资格网。这是软考官方指定的信息发布和报名平台，上面不仅有最新的考试通
原创
2024-04-08 11:48:52
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自定义Mapperimport java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
/**
* Mapper(指的是泛型)
* KEYIN 即k1 表示每一行的起始位置(偏
TFLITE-SOC GEMM接口分析涉及文件：tensorflow/lite/kernels/modeling/util.sc.h |-- PrintMatricesInfo |-- PrintMatrix |-- PrintMatricestensorflow/lite/kernels/cpu_backend_gemm.htensorflow/lite/kernels/cpu_backend_
