1 梯度更新 正常的梯度更新：optm = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate).minimize(loss)实际 上 tf.train.AdamOptimizer 进行了两部运算，第一步计算梯度，第二步更新梯度。另一种更新方式就是先计算梯度，再更新我们需要更新的变量。如下，第一种方式，一步计算： t_vars = tf.trainable_variables
目录前言 自定义梯度说明gradient_override_map的使用多输入与多输出op利用stop_gradient参考【fishing-pan： 转载请注明出处】前言 在Tensorflow中大部分的op都提供了梯度计算方式，可以直接使用，但是有少部分op并未提供。此时，就需要使用
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2024-03-24 14:36:29
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一 原理说明1.损失函数: 梯度下降算法使用均方差刻画损失函数：2.寻找损失函数最低点 为了找到损失函数最低点，需要确定两个问题：下降的方向和下降的步长。 二 代码实现import tensorflow as tf
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print('Tensorflow Vesion: {}'.format(
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2024-05-14 22:28:12
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olkits.mplot3d import Axes3D# LR = 0.1LR = .1REAL_PARAMS = [1.2, 2.5]INIT_PARAMS = [[5, 4], [5...
原创
2022-08-01 20:22:27
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import tensorflow as tf
import numpy as np
tf.__version__'2.3.0'1. 自动求梯度简介在深度学习中，我们经常需要对函数求梯度（gradient）。本节将介绍如何使用tensorflow2.0提供的GradientTape来自动求梯度。 GradientTape 可以理解为“梯度流 记录磁带”：在记录阶段：记录被 GradientTape
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2024-04-16 14:21:54
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文章目录Computing gradientsGradient tapesGradients with respect to a modelControlling what the tape watchesIntermediate resultsGradients of non-scalar targetsCases where gradients returns NoneReferences i
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2024-03-20 15:28:50
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目录一、梯度下降概念二、要点三、梯度下降法求解线性回归步骤四、使用Numpy实现一元线性回归五、使用TensorFlow实现一元线性回归六、总结一、梯度下降概念梯度下降法是一个一阶最优化算法，通常也称为最速下降法。要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须响函数上当前对于梯度（或者近似梯度）的反方向的规定步长居里点进行迭代搜索。所以梯度下降法可以帮助我们求解某个函数的极小值或者最小值。对于n为问题就是最优解，梯度下降法是最常用的方法之一。二、要点借助 Tensor
原创
2021-12-28 17:37:17
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学习率learning_rate: 学习率表示每次参数更新的幅度1.而参数的更新是遵照这个公式：Wn+1 = Wn - learning_rate * ▽ Wn+1：更新后的参数Wn：当前参数learning_rate：学习率▽：损失函数的梯度（导数）也就是参数的更新向着梯度下降的方向那么下面详细看一下学习率是如何影响参数的更新的2.定义损失函数 loss = (w + 1)²
最近因为项目要求，需要把模型的训练和测试过程分开，这里主要涉及两个过程：训练图的存取和参数的存取。 以下所有/home/yy/xiajbxie/model是我的模型的存储路径，将其换成你自己的即可。tf.train.Saver()Saver的作用中文社区已经讲得相当清楚。tf.train.Saver()类的基本操作时save()和restore()函数，分别负责模型参数的保存和恢复。参数保存示例如
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2024-04-24 14:06:40
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一、环境Python 3.7.3 （Anaconda 3）TensorFlow 1.14.0二、方法TensorFlow 模型保存与恢复的方法主要由 tf.train.Saver 类提供，同时也结合一些模型图加载等方法。1、模型保存该阶段一般被称为 train 阶段，主要包括：构建模型训练模型保存模型其中保存模型主要通过 tf.train.Saver 类对象的 save 方法来完成，在指定的保存模
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2024-03-19 19:47:00
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1、tf.train.Saver类 tensorflow主要通过train.Saver类来保存和提取模型，该类定义在tensorflow/python/training/saver.py中 Saver的初始化参数如下：__init__(self,
var_list=None, #一个字典，指定保存的对
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2024-03-22 16:13:23
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第一：Tensorflow 模型怎么保存？导入Tensorflowimport tensorflow as tfTensorFlow通过tf.train.Saver类实现神经网络模型的保存和提取。tf.train.Saver对象saver的save方法将TensorFlow模型保存到指定路径中，如下： saver.save(sess,"model/tensorflowMo
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2024-02-23 16:48:14
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本文简单介绍梯度裁剪(gradient clipping)的方法及其作用，不管在 RNN 或者在其他网络都是可以使用的，比如博主最最近训练的 DNN 网络中就在用。梯度裁剪一般用于解决 梯度爆炸(gradient explosion) 问题，而梯度爆炸问题在训练 RNN 过程中出现得尤为频繁，所以训练 RNN 基本都需要带上这个参数。常见的 gradient clipping 有两种做法根...
原创
2021-08-12 22:36:17
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本文是将yolo3目标检测框架训练出来的ckpt文件固化成pb文件，主要利用了GitHub上的该项目。 为什么要最终生成pb文件呢？简单来说就是直接通过tf.saver保存行程的ckpt文件其变量数据和图是分开的。我们知道TensorFlow是先画图，然后通过placeholde往图里面喂数据。这种解耦形式存在的方法对以后的迁移学习以及对程序进
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2024-04-09 13:52:42
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在TensorFlow中，保存模型与加载模型所用到的是tf.train.Saver()这个类。我们一般的想法就是，保存模型之后，在另外的文件中重新将模型导入，我可以利用模型中的operation和variable来测试新的数据。什么是TensorFlow中的模型首先，我们先来理解一下TensorFlow里面的模型是什么。在保存模型后，一般会出现下面四个文件：meta graph：保存了Tensor
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2024-05-04 14:28:14
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通常我们使用 TensorFlow时保存模型都使用 ckpt 格式的模型文件，使用类似的语句来保存模型tf.train.Saver().save(sess,ckpt_file_path,max_to_keep=4,keep_checkpoint_every_n_hours=2)使用如下语句来恢复所有变量信息saver.restore(sess,tf.train.latest_checkpoint(
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2023-09-02 13:53:02
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# #作者：韦访 1、概述又是25号，老天保佑我摇到车牌啊～～开玩笑，这不是今天的重点。有网友表示，模型训练出来以后，不知道要怎么用，今天就来聊聊tensorflow模型的保存、固化、加载等操作，为方便讲解，直接拿第二讲的两层卷积神经网络训练MNIST的代码来改，如果忘了了，博客链接如下，/article/details/801466202、将模型保存成ckpt格式对以前的代码稍微修改一点点，以前
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2024-04-22 11:15:08
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在Ｔｅｎｓｏｒｆｌｏｗ中，有两种保存模型的方法：一种是Ｃｈｅｃｋｐｏｉｎｔ，另一种是Ｐｒｏｔｏｂｕｆ，也就是ＰＢ格式；一． Ｃｈｅｃｋｐｏｉｎｔ方法： １．保存时使用方法： tf.train.
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2023-06-08 20:03:05
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作者：chen_h 在这篇 TensorFlow 教程中，我们将学习如下内容：TensorFlow 模型文件是怎么样的？如何保存一个 TensorFlow 模型？如何恢复一个 TensorFlow 模型？如何使用一个训练好的模型进行修改和微调？1. TensorFlow 模型文件在你训练完一个神经网络之后，你可能需要将这个模型保存下来，在后续实验中使用或者进行生产部署。那么，TensorFlow
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2024-03-02 08:29:21
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2017年2月16日，Google正式对外发布Google TensorFlow 1.0版本，并保证本次的发布版本API接口完全满足生产环境稳定性要求。这是TensorFlow的一个重要里程碑，标志着它可以正式在生产环境放心使用。在国内，从InfoQ的判断来看，TensorFlow仍处于创新传播曲线的创新者使用阶段，大部分人对于TensorFlow还缺乏了解，社区也缺少帮助落地和使用的中文资料。I
