有关于tf.py_function的一些认识申明：本博文主要记录了跑网络过程中出现的问题以及解决方法，主要参考了该文章。最近跑神经网络的时候需要用cv2做图像的预处理，但是数据的读入使用了dataset.map，如果直接使用cv2.imread(image_path)就会出现如下错误：TypeError: expected str, bytes or os.PathLike object, not
tf.cond()的用法由于tensorflow使用的是graph的计算概念，在没有涉及控制数据流向的时候编程和普通编程语言的编程差别不大，但是涉及到控制数据流向的操作时，就要特别小心，不然很容易出错。这也是TensorFlow比较反直觉的地方。在TensorFlow中，tf.cond()类似于c语言中的if...else...，用来控制数据流向，但是仅仅类似而已，其中差别还是挺大的...
原创
2022-11-10 10:13:24
242阅读
import numpy as npimport tensorflow as tfsess=tf.Session()a=np.zeros((1,2,3,4))b=np.ones((1,2,3,4))c1 = tf.concat([a, b], axi
原创
2023-06-15 11:08:19
168阅读
tf.stack（）这是一个矩阵拼接的函数，tf.unstack（）则是一个矩阵分解的函数c是拼接，而d和e则是不同维度的分解
原创
2021-05-07 18:21:43
1060阅读
import tensorflow as tfimport numpy as npsess=tf.Session()a=np.ones((5,6))c=tf.cast(tf.redu
原创
2023-06-15 11:10:38
75阅读
tf.truncated_normal(shape, mean, stddev) :shape表示生成张量的维度，mean是均值，stddev是标准差。这个函数产生正太分布，均值和标准差自己设定。这是一个截断的产生正太分布的函数，就是说产生正太分布的值如果与均值的差值大于两倍的标准差，那就重新生成。
转载
2018-05-23 19:09:00
120阅读
2评论
from PIL import Imageimport numpy as npimport tensorflow as tf''' split 对
原创
2023-02-06 16:53:48
140阅读
import tensorflow as tfa = tf.constant([[1.0, 2.0], [1.0, 2.0], [1.0, 2.0]])sess = tf.Session()print(sess.run(tf.sigmoid(a)))output:[[ 0.7310586 0.88079703][ 0.7310586 0.88079703][ 0.7310586 0.88079703]]Process finished with exit code 0
原创
2021-08-13 09:36:51
812阅读
tf.where 应用到了张量的广播机制 张量的广播机制import tensorflow as tfc=tf.where([True, False, False, True], [1,2,3,4], [100,200,300,400])print(c)c=tf.where([True, False, False, True], [1,2,3,4], [100])print(c)c=tf.where([True, False, False, True], [1,2,3,4], 100)p
原创
2023-01-13 09:14:50
181阅读
y = tf.tile(tf.range(2, dtype=tf.int32)[:, tf.newaxis], [2,3]) # tf.tile（input，[a，b]） 输入数据，按照对应维度将矩阵重复a次和b次y1=tf.rang
原创
2023-06-15 11:07:05
115阅读
由于tensorflow 版本更新问题 用法略有修改 tf.split(input, num_split, dimension)： dimension的意思就是输入张量
转载
2022-05-18 21:45:32
394阅读
import tensorflow as tfx= tf.constant( [[2,3],[4,5],[6,7]], tf.int32)print(x.numpy())[[2 3] [4 5] [6 7]]x1=tf.reshape(x, shape = (tf.shape(x)[1], tf.shape(
原创
2023-01-13 06:50:34
222阅读
先了解Python中自带的一个函数id()，这是一个很有用的函数：id()函数返回对象的内存地址，可以用来唯一标识对象。1. Python中一切皆对象，数值、字符串、函数、列表、类、文件等都是对象，加载到内存中时会给这些对象分配一些内存资源，可以通过id()函数来表示它们的内存地址。string = "hello python"
alist = [1, 2, 3]
def func():
retu
转载
2023-07-13 00:00:50
120阅读
安装TensorFlow中，先学习相关理论（昨天玩塞尔达去了 反思1sTensorFlow是机器学习和深度学习的工具。除了主要的包，还有其他的库TensorBoard——TensorFlow内部图的可视化工具TensorFlow Fold——生成动态计算图表TensorFlow Transform——生成和管理输入数据管道直接这么说也不清楚，首先记录一下TensorFlow（以下简写tf）的基本概
转载
2023-11-26 16:40:00
107阅读
【题目】tf.ConfigProto和tf.GPUOptions用法总结 概述 tf.ConfigProto一般用在创建session的时候，用来对session进行参数配置，
转载
2022-05-18 22:42:17
350阅读
import tensorflow as tf# x has a shape of (2, 3) (two rows and three columns):x = tf.constant([[1, 1, 1], [1, 1, 1]])x.numpy()array([[1, 1, 1], [1, 1, 1]], dtype=int32)# sum all the elements# 1 + 1 + 1 + 1 + 1+ 1 = 6tf.reduce_sum(x).numpy()
原创
2023-01-13 09:06:59
223阅读
ataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1, 2, 3])for element in dataset: print(element)dataset =
原创
2023-01-16 08:04:25
194阅读
tf.lookup.StaticHashTable 本质是tensorflow 内置字典，在yolov3 tf代码中多次应用def load_tfrecord_dataset(file_pattern, class_file, size=416): LINE_NUMBER = -1 # TODO: use tf.lookup.TextFileIndex.LINE_NUMBER cla
原创
2023-01-16 08:04:30
201阅读
tf.multinomial(logits, num_samples, seed=None, name=None)看一个使用LSTM的代码，使用了这个函数，故学习下。从multinomial分布中采样，样本个数是num_samples，每个样本被采样的概率由logits给出logits: 2-D Tensor with shape [batch_size, num_classes]. Eac...
原创
2023-01-18 00:47:15
221阅读
tf.add_n([p1, p2, p3....])函数是实现一个列表的元素的相加。就是输入的对象是一个列表，列表里的元素可以是向量，矩阵，等例如：[python] view plain copytf.add_n([p1, p2, p3....])函数是实现一个列表的元素的相加。就是输入的对象是一个列表，列表里的元素可以是向量，矩阵，等例如：[python] view plain copyimporttensorflowastf; importnumpyasn...
原创
2021-08-13 09:35:21
647阅读
