官网的mnist和cifar10数据之后，笔者尝试着制作自己的数据集，并保存，读入，显示。 TensorFlow可以支持cifar10的数据格式， 也提供了标准的TFRecord 格式，而关于 tensorflow 读取数据， 官网提供了3中方法 1 Feeding： 在tensorflow程序运行的每一步， 用Python代码在线提供数据 2 Reader ： 在一个计算图（
当我们在说GPU并行计算时，其实是指的基于CPU+GPU的异构计算架构。典型的CUDA程序的执行流程如下： 分配host内存，并进行数据初始化； 分配device内存，并从host将数据拷贝到device上； 调用CUDA的核函数在device上完成指定的运算； 将device上的运算结果拷贝到host上； 释放device和host上分配的内存。kernel是在device上线程中并行执行的函数
TensorFlow 支持多种常用运算符（Operations，简称 Op），如矩阵乘 matmul、卷积 conv2d 等。 由这些运算符可以构建复杂的计算图（Graph）。核函数（Kernel）是运算符的特定实现，可以运行在特定类型设备上（如 CPU 或 GPU ）。 TensorFlow 通过注册机制来确定支持的运算符集合和核函数，便于进一步扩展。 今天给一个利用 C++ 编写 Tenso
TensorFlow定制模型和训练算法（上）5、自定义层要构建自定义的有状态层（有权重的层），需要创建Keras.layers.Layer类的子类。 例如（实现Dense层的简化版本）：class MyDense(keras.layers.Layer):
def __init__(self, units, activation=None, **kwargs):
//负责处理标准参
上一节讲解了如何用tensorflow自带的函数自定义我们的数据集，那么这一节我将通过调用tensorflow2.0的高级API keras来分享另一种自定义数据集的方式，并且这种方式会更加易懂方便一些。这一节我们准备处理的数据集为猫狗分类数据集，主要完成的是一个二分类任务。一.自定义数据集的读取1.导入相关的库。from __future__ import absolute_import,div
tensorflow2.0建议使用tf.keras作为构建神经网络的高级API
接下来我就使用tensorflow实现VGG16去训练数据背景介绍：2012年 AlexNet 在 ImageNet 上显著的降低了分类错误率，深度神经网络进入迅速发展阶段。在2014年牛津大学机器人实验室尝试构建了更深的网络，文章中称为"VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS"，如VGG16
今天讲解的内容是自定义层，和我们之前所学的构建层的方法相比，自定义层要复杂一些，而且要多一些注意事项，同时对python的要求也提高了不少，下边我们根据老师给出的案例代码进行讲解(注释)。#首先说一下自定义层的三种方法
import tensorflow as tf
#自定义全连接层
class Linear(tf.keras.layers.Layer):
#在__init__中进行所有
添加自定义op本文介绍如何在tensorflow中增加一个新得OP以及op对应得kernel，还有如何编译和使用新增加得op。1.新增加op对应得kernel实现，新的op ZeroOutOp类继承自OpKernel，重新实现Compute接口，在该接口内实现op对应得kernel（tensorflow/core/user_ops/zero_out.cc cpu设备上的实现）：REGISTER_O
常量、变量、占位符、会话是tensorflow编程的基础也是最常用到的东西，tensorflow中定义的变量、常量都是tensor（张量）类型。常量tf.constant()tensorflow中定义的变量、常量都是tensor（张量）类型常用是在运行过程中不会改变的量，如作线性回归Y = w*X + b ，知道一系列(X, Y) ，通过梯度下降找w和b，X和Y的值在程序运行时就不会去改变，只不断
函数里也只能用 TF自己的算子 对tensor操作import tensorflow as tfbatch_size = 4hidden_size = 2input_ten
原创
2022-07-19 11:38:25
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tensorflow 自定义 op
可能需要新定义 c++ operation 的几种情况：
现有的 operation 组合不出来你想要的 op
现有的 operation 组合 出来的 operation 十分低效
如果你想要手动融合一些操作。
为了实现你的自定义操作，你需要做一下几件事：
在 c++ 文件中注册一个新op： Op registration 定义了 op 的功能接口，它和 o
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2021-08-26 14:14:15
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import numpy as npimport tensorflow as tfimport osfrom tensorflow.python.framework import
原创
2022-07-09 00:01:05
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目录tensorflow 自定义层扩展tf.keras.Layer类并实现init()build()add_weight()组合层创建ResNet残差快实例对象调用build()函数查看模型整体 tensorflow 自定义层通常机器学习的模型可以表示为简单层的组合与堆叠，使用TensorFlow中的tf.keras来构建模型。 扩展tf.keras.Layer类并实现init：在其中执行所有与输
自定义模型 4.3自定义层 通过对 tf.keras.layers.Layer 进行子类化并实现以下方法来创建自定义层：build：创建层的权重。使用 add_weight 方法添加权重。call：定义前向传播。compute_output_shape：指定在给定输入形状的情况下如何计算层的输出形状。 或者，可以通过实现 get_config 方法和 from_config 类方法序列化层。cla
自定义tensorflow算子有两种方式：1. 下载tensorflow源码，在源码中添加cpp代码，然后编译安装。这种方法的优点是自定义的算子一起被打包进tensorflow，形式比较统一。当然缺点也很明显，其他人想调用该算子时，需要重新安装tensorflow2. 代码独立编译成动态链接库，然后再tensorflow中调用。这种方式的优点是非常灵活，编译开发的工作量比较小。还有一种方式是把算子
本文将介绍如果用C++在tensorflow中新建一个算子，参考官方文档通过一个简单的例子来说明。操作系统是Ubuntu，且系统已经安装tensorflow。首先，创建一个名为 zero_out.cc 的文件，所有内容均在本文件中实现定义运算接口对于一个新的操作，首先要在C++中定义这个操作，通过将接口注册到 TensorFlow 系统来定义运算的接口。注册中需要指定该运算的名
TensorFlow内置常用指标：AUC()Precision()Recall()等等有些时候我们的指标不止这些，需要根据我们自己特定的任务指定自己的评
原创
2023-01-17 01:47:04
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1、tf.constant_initializer()可以简写为tf.Constant()；初始化为常数，这个非常有用，通常偏置项就是用它初始化的由它衍生出的两个初始化方法：a、 tf.zeros_initializer()，也可以简写为tf.Zeros()b、tf.ones_initializer(), 也可以简写为tf.Ones()2、tf.truncated_normal_initializ
摘要：Python编程中经常会使用到自定义模块，本文主要讲解的是Python3导入自定义模块的3种方法！第一种，直接 import这里有个大前提，就是你的py执行文件和模块同属于同个目录（父级目录），如下图：main.py 和 pwcong模块同在python目录执行文件为main.pypwcong文件夹为一个模块我把pwcong模块提供的函数写在 __init__.py 里，里面只提供一个 hi
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2023-07-06 14:52:52
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Tensorflow基础教程：自定义层、损失函数和评估指标
目录 自定义层、损失函数和评估指标 自定义层 自定义损失函数和评估指标 自定义层、损失函数和评估指标 可能你还会问，如果现有的这些层无法满足我的要求，我需要定义自己的层怎么办?事实上，我们不仅可以继承 tf.keras.Model 编写自己的模型类，也可以继承 tf.keras.l
