Tensorflow API: tf.data.Dataset使用Tensorflow中之前主要用的数据读取方式主要有：建立placeholder，然后使用feed_dict将数据feed进placeholder进行使用。使用这种方法十分灵活，可以一下子将所有数据读入内存，然后分batch进行feed；也可以建立一个Python的generator，一个batch一个batch的将数据读入，并将其
文章目录data模块的使用基础api的介绍csv文件tfrecord data模块的使用在训练的过程中，当数据量一大的时候，我们纯读取一个文件，然后每次训练都调用相同的文件，然后进行处理是很不科学的，或者说，当我们需要进行多次训练的时候，我们实际上可以将数据先切分，打乱到对应的位置，然后存储到文件夹当中，下次读取然后进行训练。这样子也可以避免一下子加载太多的数据。（这对于大数据的图像切割领域尤其重
如何用TensorFlow 2.0 + Keras进行机器学习研究？谷歌深度学习研究员、“Keras之父”François Chollet发表推特，总结了一份TensorFlow 2.0 + Keras做深度学习研究的速成指南。在这份指南中，Chollet提出了12条必备准则，条条简短易用，全程干货满满不多说了，一起看看大神“化繁为简”的编程世界：必备指南12条1）你首先需要学习层（Layer），
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2018-09-21 20:37:00
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Tensorflow中一些常见的函数1.tf.constant(value,dtype=None,shape=None,name='Const')
创建一个常量tensor，按照给出value来赋值，可以用shape来指定其形状。value可以是一个数，也可以是一个list。 如果是一个数，那么这个常亮中所有值的按该数来赋值。 如果是list,那么len(value)一定要小于等于shape展开后
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2024-10-28 16:49:24
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在TensorFlow中，变量(Variable)是特殊的张量(Tensor)，它的值可以是一个任何类型和形状的张量。
与其他张量不同，变量存在于单个 session.run 调用的上下文之外，也就是说，变量存储的是持久张量，当训练模型时，用变量来存储和更新参数。除此之外，在调用op之前，所有变量都应被显式地初始化过。
1.创建变量
最常见的创建变量方式是
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2024-04-21 17:08:21
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这是用 TensorFlow 来识别手写数字的官方经典入门例子，数据都是已经处理过准备好了的，但是只到计算准确度概率那就停了，缺少拿实际图片运用的例子，初学者看完之后难免发蒙。于是，本文第二段用一些实际图片来验证我们的模型。文中例子基于 TensorFlow 1.0.0，看过官方文档的直接跳到后面吧。第一部分，介绍了一些处理数据的基本知识，然后采用一个简单的模型，用一堆准确的数据去训练它，训练完之
目录1. 实验目的2. 实验内容3. 实验过程题目一：① 代码② 实验结果题目二：① 代码② 实验结果4. 实验小结&讨论题1. 实验目的①了解数字图像基本属性；②掌握Pillow图像处理库的基本操作。2. 实验内容①使用Pillow库对图像进行图像色彩模式转换、颜色通道的分离与合并、转化为数组、缩放、旋转、镜像和裁剪等操作；②将图像转化为多维数组；③下载MNIST数据
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2024-10-21 14:53:09
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特征提取网络分析D:\tf2\Models\research\object_detection\meta_architectures\faster_rcnn_meta_arch.pydefine a new FasterRCNNFeatureExtractor and pass it to our FasterRCNNMetaArch constructor as input.
定义一个Faste
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2024-09-06 17:45:00
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# -*- coding: utf-8 -*-
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' # 修改警告级别，不显示警告
import tensorflow as tf
# 下载数据集并划分为训练集和测试集
(train_images,train_lables),(test_images,test_labels) = tf.keras.
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
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2024-10-24 08:39:31
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如何在Windows10环境下，对Tensorflow代码进行打包封装（利用PyQt5制作界面）在写代码、做项目的过程中，经常需要对代码进行打包封装，提供给用户使用。本文就重点介绍如何在Windows10环境下，对深度学习代码进行打包封装，以Tensorflow代码为例进行说明。1、编写Tensorflow代码Windows10环境下，Tensorflow貌似不支持Python2.7，建议使用Py
mnist数据集包含 7 万张黑底白字手写数字图片，其中 55000 张为训练集，5000 张为验证集，10000 张为测试集。每张图片大小为 28*28 像素，图片中纯黑色像素值为 0，纯白色像素值为 1。数据集的标签是长度为 10 的一维数组，数组中每个元素索引号表示对应数字出现的概率。1.使用input_data模块中的read_data_sets()函数加载mnist数据集：from te
基于 tf.data API，我们可以使用简单的代码来构建复杂的输入，tf.data API 可以轻松处理大量数据、不同的数据格式以及复杂的转换。tf.data.Dataset中每个元素包含一个或多个 Tensor 对象。例如，在图 片管道中，一个元素可能是单个训练样本，具有一对表示图片数据和标签的张量。 可以通过两种不同的方式来创建tf.data.Dataset（1）直接从 Tensor 创建
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2024-03-28 16:40:50
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首先大家看2 张图片 在0.8版本时候已经支持分布式了 ，所以未来的发展 方面 人工智能的趋势 不可挡，而且个人也是非常喜欢caffe 以及 tensorFlow 的我创业 用的就用到了它。 下面我们来讲一下 学习tensorFlow要了解的基础知识。 首先安装方面 很简单  
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2024-03-20 16:49:38
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Ox00: Motivation最近在研究Yoon Kim的一篇经典之作Convolutional Neural Networks for Sentence Classification，这篇文章可以说是cnn模型用于文本分类的开山之作（其实第一个用的不是他，但是Kim提出了几个variants，并有详细的调参）wildml对这篇paper有一个tensorflow的实现，具体参见here。其实b
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2024-08-08 22:02:23
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变量是用来存储和更新参数的，也就是网络中的W或b。变量会被放在内存中。当模型训练结束后，他们需要被存在硬盘上，以便将来使用或分析模型。一.变量创建和初始化 当创建一个变量的时候，需要将一个Tensor作为初始值传入构造函数Variable()。这个初始值可以是随机值也可以是常量。Tensor的初始值需要指定shape，这个shape通常都是固定的，但是也可以通过一些高级方法重新调整。 只是创建
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2024-03-07 12:14:15
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背景使用BERT-TensorFlow解决法研杯要素识别任务，该任务其实是一个多标签文本分类任务。模型的具体不是本文重点，故于此不细细展开说明。本文重点阐述如何部署模型。模型部署官方推荐TensorFlow模型在生产环境中提供服务时使用SavedModel格式。SavedModel格式是一种通用的、语言中立的、密闭的、可恢复的TensorFlow模型序列化格式。SavedModel封装了Tenso
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2024-03-28 10:40:30
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## 打印向量维度的实现流程
在Python中，我们可以使用Numpy库来表示和操作向量。而要打印向量的维度，我们可以使用Numpy库提供的`shape`属性。
下面是实现打印向量维度的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 导入Numpy库 | 在代码中导入Numpy库，以便使用它提供的向量操作功能。 |
| 2. 定义向量 | 创建一个向量并赋值给一个变
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2023-10-06 09:19:48
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## Python打印向量维度
在Python中，我们经常需要处理向量和矩阵等数据结构。当我们需要查看向量的维度时，可以使用一些方法来打印出维度信息。本文将介绍如何在Python中打印向量的维度，并提供相应的代码示例。
### 使用NumPy库
NumPy是Python中用于科学计算的一个强大库，它包含了许多用于处理向量和矩阵的功能。我们可以使用NumPy库中的ndarray对象来表示向量，
原创
2024-05-12 03:37:55
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