Tensorflow数据读取有三种方式:Preloaded data: 预加载数据Feeding: Python产生数据,再把数据喂给后端。Reading from file: 从文件中直接读取这三种有读取方式有什么区别呢? 我们首先要知道TensorFlow(TF)是怎么样工作的。TF的核心是用C++写的,这样的好处是运行快,缺点是调用不灵活。而Python恰好相反,所以结合两种语言的优势。涉及
经验证本文的程序兼容TensorFlow 1.11.0版本 tensorflow profiler 主要特性使用tensorflow profiler举例高级功能Advisor TensorFlow profiler 主要特性从r1.3版本开始, tensorflow 提供profiler模块为方便描述,下面将tf中运行的神经网络模型简称为graph,其中的节点称为node.profiler的最大
1.tensorflowtensorflow-cpu、tensorflow-gpu区别 tensorflow是目前机器学习主流框架之一,安装时偶尔会遇到一些问题。tensorflow目前分为tensorflow1.x与tensorflow2.x版本,区别很大,这里不做解释。下面是参考网上的tens ...
转载 2021-07-24 19:39:00
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tensorflow1.0和tensorflow2.0的区别主要是1.0用的静态图一般情况1.0已经足够,但是如果要进行深度神经网络的训练,当然还是tensorflow2.*-gpu比较快啦。其中tensorflow有CPU和GPU两个版本(2.0安装方法),CPU安装比较简单:pip install tensorflow-cpu 一、查看显卡日常CPU足够,想用GPU版本,要有NVID
原来链接 -> link声明:参考自Python TensorFlow Tutorial – Build a Neural Network,本文简化了文字部分 文中有很多到官方文档的链接,毕竟有些官方文档是中文的,而且写的很好。Tensorflow入门资源:付费tensorflow教程Tensorflow graphsTensorflow是基于graph的并行计算模型...
原创 2021-05-29 07:40:53
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Tensorflow教程笔记TensorFlow 基础目录Tensorflow教程笔记计算图纸Tensor 张量意义自动求导机制基础示例:线性回归NumPy 下的线性回归TensorFlow 下的线性回归计算图纸Tensorflow 首先要定义神经网络的结构, 然后再把数据放入结构当中去运算和 training.因为TensorFlow是采用 数据流图(data flow graphs) 来计算, 所以首先我们得创建一个数据流图, 然后再将我们的数据(数据以张量(tensor)的形式存在)放在
原创 2021-07-09 14:52:04
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这是《TensorFlow实战Google深度学习框架(第2版)》的学习笔记,所有代码在TensorFlow 1.15版本中运行正常。虽然现在TensorFlow 2.x很流行了,但是个人觉得先学习下1.x也是很有必要的。
原创 2022-07-13 18:34:15
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1. TensorFlow核心理解TensorFlow本质上是一张计算图,数据在图上计算和流动。写TensorFlow程序,需要:构建一张计算图;运行会话,执行图中的运算。2. TensorFlow的几个概念图(Graph):用来表示计算任务,也就我们要做的一些操作。会话(Session):建立会话,执行图中的计算,得到结果。如果把每个图看做一个车床,那会话就是一个车间,里面有若干个车床,用来把数
tensorflow2.0版本之前,1.x版本的tensorflow的基本数据类型有计算图(Computation Graph)和张量(Tensor)两种,但tensorflow2.0之后的版本取消了Graph和Session的概念。今天简单记录一下Tensor的相关内容。从Tensorflow的命名就不难看出,Tensor(张量)在整个tensorflow的框架体系中都是一个重要的概念,它可以
导入tensorflow,这将导入 TensorFlow 库,并允许使用其精彩的功能: import tensorflow as if由于要打印的信息是一个常量字符串,因此使用 tf.constant: message = tf.constant('Welcome to the exciting world of Deep Neural Networks!')为了执行计算图,利用 with 语句定
图像操作图像基本概念在图像数字化表示当中,分为黑白和彩色两种。在数字化表示图片的时候,有三个因素。分别是图片的长、图片的宽、图片的颜色通道数。那么黑白图片的颜色通道数为1,它只需要一个数字就可以表示一个像素位;而彩色照片就不一样了,它有三个颜色通道,分别为RGB,通过三个数字表示一个像素位。TensorFlow支持JPG、PNG图像格式,RGB、RGBA颜色空间。图像用与图像尺寸相同(height
一、tensorflow介绍TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。 TensorFlow可被用于语音识
摘要:本文主要介绍了Tensorflow的一些基础知识,由于内容比较多,所以分成两部分来介绍。1、数据类型Tensorflow中的基本数据类型包括数值型、字符串型和布尔型。需要注意的是,这三种数据类型在Tensorflow中不同于在python中相应的类型——需要使用创建张量的形式进行创建,具体如下: 可以看到,python基础数据类型和TensorFlow的数据类型是有差异的。那么差异
绪论本博客将以最简单的方式,利用TensorFlow实现了MNIST手写数字识别,并将Python TensoFlow训练好的模型移植到Android手机上运行。网上也有很多移植教程,大部分是在Ubuntu(Linux)系统,一般先利用Bazel工具把TensoFlow编译成.so库文件和jar包,再进行Android配置,实现模型移植。不会使用Bazel也没关系,实质上TensoFlow已经为开
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TensorFlow有两种数据格式NHWC和NCHW,默认的数据格式是NHWC,可以通过参数data_format指定数据格式。这个参数规定了 input Tensor 和 output Tensor 的排列方式。1、data_format设置为 “NHWC” 时,排列顺序为 [batch, height, width, channels] 设置为 “NCHW” 时,排列顺序为 [batch, c
作者是Thushan Ganegedara。 目录0 前言1 数据准备2 定义超参数与常量3 定义输入的占位符4 定义权重与偏置的参数5 定义不同作用域中不同参数的作用6 定义损失函数与优化器7 定义预测8 运行神经网络8.1 准确率计算8.2 循环epoch8.2.1 训练样本的代码8.2.2 测试样本代码9 可视化损失与准确率参考 0 前言本文的代码来自于《TensorFlow自然语言处理》(
Yolo v7去年推出之后,取得了很好的性能。作者也公布了基于Pytorch实现的源代码。在我之前的几篇博客当中,对代码进行了深入的解析,了解了Yolo v7的技术细节和实现机制。因为我一直是用的Tensorflow,因此也想尝试把代码移植到Tensorflow上。数据集的构建直接运行Yolo v7源代码里面的get_coco.sh脚本下载coco数据集,脚本代码如下:#!/bin/bash #
基本分类:对服装图像进行分类训练了一个神经网络模型来对衣服的图像进行分类,例如运动鞋和衬衫。 本指南使用tf.keras(高级API)在TensorFlow中构建和训练模型。#引入TensorFlow 和 tf.keras import tensorflow as tf from tensorflow import keras #引入numpy和matplotlib import numpy a
本文仅对一些常见的优化方法进行直观介绍和简单的比较,主要是一阶的梯度法,包括SGD, Momentum, Nesterov Momentum, AdaGrad, RMSProp, Adam。 其中SGD,Momentum,Nesterov Momentum是手动指定学习速率的,而后面的AdaGrad, RMSProp, Adam,就能够自动调节学习速率。1、SGDSGD全名 stochastic
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