先学习下如何自己完成一个resnet网络用于cifar100训练，后面在使用迁移学习训练。
如果不知道resnet具体的网络结构可以自己学习下，这里只进行实现。1. BasicBlock实现BasicBlock首先是继承layer.Layerclass BasicBlock(layers.Layer):然后重写里面的init和call方法。
1）先在init定义Basic中的基础操作，由上图我们知
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2024-03-15 20:13:46
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variables_to_restore函数，是TensorFlow为滑动平均值提供。之前，也介绍过通过使用滑动平均值可以让神经网络模型更加的健壮。我们也知道，其实在TensorFlow中，变量的滑动平均值都是由影子变量所维护的，如果你想要获取变量的滑动平均值需要获取的是影子变量而不是变量本身。1/滑动平均值模型文件的保存if __name__ == "__main__": v =...
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2021-07-12 11:47:54
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'''Save and Restore a model using TensorFlow.This example is using the MNIST database of handwritten digits(http://yann.lecun.com/exdb/mnist/)Author: Aymeric DamienProject: https://github.com/aymericd...
原创
2021-12-31 16:54:55
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模型定义一致，但有些小参数传入不一致。
原创
2022-07-19 16:32:45
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原创
2021-12-16 09:33:20
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TensorFlow基本概念与常用函数 文章目录TensorFlow基本概念与常用函数一：张量(一)：张量概念(二)：TensorFlow中的数据类型(三)：创建张量1、利用tf.constant()2、利用tf.convert_to_tensor()3、通过不同的函数来创建不同值的张量4、采用不同的函数创建符合不同分布的张量二：常用函数(一)：强制转换(二)：张量维度上的最值(三)：理解axis
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2024-04-04 19:14:49
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TensorFlow 是由 Google Brain 团队为深度神经网络（DNN）开发的功能强大的开源软件库，其允许将深度神经网络的计算部署到任意数量的 CPU 或 GPU 的服务器、PC 或移动设备上，且只利用一个 TensorFlow API。包括 TensorFlow 在内的大多数深度学习库能够自动求导、开源、支持多种 CPU/GPU、拥有预训练模型，并支持常用的NN架构，如递归神经网络（R
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2024-02-26 22:08:30
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1.本文只对一些细节点做补充，大体的步骤就不详述了 2.保存模型 ① 首先我使用的是tensorflow-gpu 1.4.0 ② 这个版本生成的ckpt文件是这样的： 其中.meta存放的是网络模型和所有的变量； .index 和.data一起存放变量数据 -0 -500表示checkpoint点 ...
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2021-09-28 22:11:00
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目录1.创建张量2.将numpy数据类型转为tensor数据类型3.常用张量创建函数4.生成随机数5.数据类型转换6.行列操作7.可训练参数8.运算法则9.特征和标签配对10.独热编码11.自减12.返回指定维度的最值索引13.比较大小14.三目运算15.numpy生成随机数16.两个数组按垂直方向叠加17.生成网格数据18.打乱数据19.切片 tf.data.Dataset.from_tens
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2024-03-20 12:06:36
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tf中流动的叫做张量（tensor），张量在数据流图中从前往后流动一遍就完成了一次前向传播。残差从后往前流动一遍就完成了一次反向传播。 tf.truncated_normal(shape, mean, stddev, dtype, seed, name).这是一个截断的产生正太分布的函数，产生的值如果与均值的差值大于两倍的标准差，那就重新生成。 tf图中还有一种特殊的数据，叫变量。（V
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2024-04-10 11:26:24
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目录：一、TensorFlow的基本操作二、tf函数三、TensorFlow的算术操作四、张量操作Tensor Transformations4.1 数据类型转换Casting4.2 形状操作Shapes and Shaping4.3 切片与合并（Slicing and Joining）五、矩阵相关运算六、复数操作七、归约计算(Reduction)八、分割(Segmentation)九、序列比较与
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2024-03-05 15:04:59
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import tensorflow as tf v = tf.Variable(0, dtype=tf.float32, name="v") ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.99) print(ema.variables_to_restore())
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2019-05-16 13:41:00
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如何使用VAE模型进行手写数字图片的创建其实主要依赖于两个发生器，一个是编码，一个是解码实现步骤如下：将数字手写的图片库传入到VAE中经过编码器（卷积神经网络）得到一个语义值（包括手写数字识别的特征，这里我们设置4个维度，分别代表：粗细，弯曲程度等）将获得的四个值进行平均数和标准差的求解，（目的是为了符合正态分布，为什么使用正态分布做随机数，因为正态分布形成的随机数比较精准）使用随机分布发生器进行
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2024-03-29 14:50:46
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TensorFlow 中维护的集合列表 在一个计算图中，可以通过集合( )来管理不同类别的资源。比如通过 函数可以将资源加入一个或多个集合中，然后通过 获取一个集合里面的所有资源(如张量，变量，或者运行TensorFlow程序所需的队列资源等等)。比如，通过 获得总损失。 |集合名称|集合内容|使用
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2021-08-27 09:59:10
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上一篇：TensorFlow常用函数（一）1、tf.meshgrid()2、tf.stack()、tf.vstack()、tf.hstack()3、tf.transpose() : 对tensor进行转置4、tf.maximum()、tf.minimum()5、tf.image.non_max_suppression()：非极大抑制算法6、tf.gather()：可以把向量中某些索引值提取出来，得
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2024-04-22 12:45:26
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1.tf.multiply（）两个矩阵中对应元素各自相乘2.tf.matmul（）将矩阵a乘以矩阵b，生成a * b3.tf.Variable：主要在于一些可训练变量（trainable variables），比如模型的权重（weights，W）或者偏执值（bias）； 声明时，必须提供初始值； 名称的真实含义，在于变量，也即在真实训练时，其值是会改变的，自然事先需要指定初始值；weights =
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2024-03-28 22:43:15
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定义和用法 restore_exception_handler() 函数恢复之前的异常处理程序。 该函数用于在通过 set_exception_handler() 函数改变后恢复之前的异常处理程序。 该函数总是返回 TRUE。 语法 restore_exception_handler() 提示和注释
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2020-05-30 23:09:00
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定义和用法 restore_error_handler() 函数恢复之前的错误处理程序。 该函数用于在通过 set_error_handler() 函数改变后恢复之前的错误处理程序。 该函数总是返回 TRUE。 语法 restore_error_handler() 提示和注释 提示：之前的错误处理程
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2020-05-30 22:00:00
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本文介绍了tensorflow的常用函数，源自网上整理。 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，TensorFlo
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2024-03-21 11:27:49
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本篇文章主要介绍Tensorflow常用函数及他们的用法。在练习Tensorflow常用函数时，编译器先要输入如下代码import tensorflow as tf
import numpy as np
tensorflow_version = tf.__version__
gpu_available = tf.test.is_gpu_available()一、基本概念tf.constant利用
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2024-04-16 15:17:46
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