TensorFlow2.0的动态图和静态图切换 part 2在part1中，我们学习了如何使用tf.function将python函数转换成tf的静态图，也学习了转换时创建一个状态(tf.Variable)可能出现的问题以及解决办法。在第二部分，我们将尝试传入一个tf.Tensor，而不是tf.Variable，来确定转换是否和我们想象的一样。tf.function使用AutoGraph为了更清晰
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2024-04-16 11:28:29
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tf中使用张量（tensor）这种数据结构来表示所有的数据，可以把张量看成是一个具有n个维度的数组或列表，张量会在各个节点之间流动，参与计算。
张量具有静态维度和动态维度。
在图构建过程中定义的张量拥有的维度是静态维度，这个维度可以被定义为不确定的，例如定义一个tensor的维度是[None,10]，表示这个tensor的第一个维度是不确定的，可以是任意的，None 表示具体维度值要在图运行过程中
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2018-03-31 10:36:00
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项目体验地址：http://at.iunitv.cn/效果预览：花絮：很多小伙伴嘴上说着学不动了，其实身体还是很诚实的。毕竟读书还是有很多好处的：比如让你的脑门散发智慧的光芒，再或者让你有理由说因为读书太忙了所以没有女朋友等等。所以在这个特殊的日子里，你这一年的图书我们承包了。不为别的，只为帮助在座的各位在2020年能够遇见更好的自己!今天，我们也想要借助这个特殊的机会，普及一下Tensorflo
数据增强：它是正则化的一种形式，使我们的网络可以更好地将其推广到我们的测试/验证集。ImageDataGenerator工作原理：ImageDataGenerator接受原始数据，对其进行随机转换，并仅返回转换后的新数据。接受一批用于训练的图像； 进行此批处理并对批处理中的每个图像应用一系列随机变换（包括随机旋转，调整大小，剪切等）； 用新的，随机转换的批次替换原始批次； 在此随机转换的批次上训练
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2024-09-24 14:33:01
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# PyTorch与TensorFlow之间的维度顺序转换指南
当我们在使用深度学习框架时，特别是PyTorch和TensorFlow，维度顺序的处理是一个非常重要的概念。许多深度学习模型需要特定的输入维度顺序，尤其是在图像处理任务中。本文将教会你如何在这两个框架中进行维度顺序的转换，以及如何实现这一过程。
## 流程概述
以下是实现PyTorch与TensorFlow之间维度顺序转换的步骤
Welcome To My Blog 获取Tensor维度比如一个Tensor为a = tf.constant([[1,2,],[3,4]],name='a'),有三种方式可以获取a的维度 1. a.shape 2. a.get_shape() 3. tf.shape(a) 前两种返回类型是TensorShape,代表静态shape,a.shape.a...
原创
2023-01-18 00:48:09
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TensorFlow代码结构优化tips一、变量管理在模型的前向传播的过程中，将前向传播定义为：def inference(input_tensor, avg_class, weights1, biases1, weights2, biases2)从上面定义可以看出，这个函数的参数包括了神经网络中的所有参数。然而，当神经网络的结构更加复杂、参数更多的时间，就需要一个更好的方式来传递和管理参数了。T
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2024-04-09 12:12:32
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最近对网络做改进，遇到了一些改变tensor数据维度的操作，特记录在此，方便以后查阅。1.使用索引改变维度值a = torch.randint(10, (1, 3, 4, 5, 6))
b = a[:, 1:]
c = a[:, 1:, :, :, :]
print(a.shape)
print(b.shape)
print(c.shape)输出结果：这里可以看到，“:”在python中含有任取的
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2023-10-11 11:59:14
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reshape（合并维度）a = tf.random.normal((4,28,28,3))a_1 = tf.reshape(a,[4,784,3]).shape #1a_1 = tf.reshape(a,[4,-1,3]).shape #和1等价a_2 = tf.r
原创
2022-11-10 14:25:26
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目录TensorFlow2-维度变换Outline（大纲）图片视图First Reshape（重塑视图）Second Reshape（恢复视图）Transpose（转置）Expand_dims（增加维度）Squeeze（挤压维度） TensorFlow2-维度变换 Outline（大纲） shape
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2020-12-11 22:33:00
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目录TensorFlow2-维度变换Outline（大纲）图片视图First Reshape（重塑视图）Second Reshape（恢复视图）Transpose（转置）Expand_dims（增加维度）Squeeze（挤压维度）TensorFlow2-维度变换Outline（大纲）shape, ndimreshapeexpand_dims/squeezetranspose图片视图[b, 28,
原创
2021-04-15 18:30:23
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目录使用通用语句编码器设置TensorFlow.js代码GoEmotion数据集通用句子编码器训练AI模型让我们发现情绪终点线下一步是什么？下载项目代码-9.9 MBTensorFlow + JavaScript。现在，最流行，最先进的AI框架支持地球上使用最广泛的编程语言。因此，让我们在Web浏览器中通过深度学习使文本和NLP（自然语言处理）聊天机器人神奇地发生，使用Tens
数据库的四大隔离级别： read uncommitted; 数据库不做任何隔离性控制，数据库具有脏读、不可重复读和虚读（幻读）问题。 read committed; 数据库可以防止脏读问题，具有不可重复读和虚读（幻读）问题 repeatable read; 数据库可以防止脏读、不可重复读，具有虚读（幻读）问题 serializable; 数据库将会处在串行化，可以防止所有隔离性的问题，但是性能非常
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2024-10-23 15:58:22
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Tensorflow-gpu配置一、本机配置win10 GEFORCE GTX1050Ti Inter® Core™ i5-7300HQ CPU二、下载准备1.更新显卡驱动 点此更新 搜索下载并安装 2显卡设置 . 下载VS2015社区版 点此下载
下载cuda9.0.176；选择local离线安装包;下载 Patch 1 Patch 2 Patch 3补丁
下载cuDNN；选择Download
一、基本概念 基于 Tensorflow 的 NN：用张量表示数据，用计算图搭建神经网络，用会话执行计算图，优化线上的权重（参数），得到模型。 张量：张量就是多维数组（列表），用“阶”表示张量的维度。 0 阶张量称作标量，表示一个单独的数； 举例 S=123 1 阶张量称作向量，表示一个一维数组； 举例 V=[1,2,3] 
上一篇：TensorFlow常用函数（一）1、tf.meshgrid()2、tf.stack()、tf.vstack()、tf.hstack()3、tf.transpose() : 对tensor进行转置4、tf.maximum()、tf.minimum()5、tf.image.non_max_suppression()：非极大抑制算法6、tf.gather()：可以把向量中某些索引值提取出来，得
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2024-04-22 12:45:26
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TensorFlow简介TensorFlow是Google开发的一款神经网络的Python外部的结构包, 也是一个采用数据流图来进行数值计算的开源软件库.TensorFlow 让我们可以先绘制计算结构图, 也可以称是一系列可人机交互的计算操作,然后把编辑好的Python文件 转换成 更高效的C++, 并在后端进行计算 优点TensorFlow 无可厚非地能被认定为 神经网络中最好用的库之一.
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2024-03-18 20:21:42
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图像定位图像定位是指在图像中将我们需要识别的部分使用定位框进行定位标记，本次主要讲述如何使用tensorflow2.0实现简单的图像定位任务。我所使用的定位方法是训练神经网络使它输出定位框的四个顶点的坐标，通过这四个坐标来定位需要识别对象的位置。数据集：https://pan.baidu.com/s/1dv-r19KixYhA1CfX2n06Hg 提取码：2kbc (数据集中的压缩文件
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2024-05-14 19:23:24
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万用表全貌可以测量什么？万用表根据其表盘显示的，拨动表盘指向，可以测： 1、 电阻 2、 二极管/通断：一条线路能不能通（线路中间有小于70Ω的电阻都可能会判定为通） 3、 电容 4、 温度 5、 直流电流 6、 交流电流 7、 交流电压 8、 直流电压 9、 三极管探笔接线（红黑线）测量种类正负极 接线如下图：测量说明 及 测量例图测量注意：电阻：由于电阻并联时测的阻值是错误的（这个高中物理都
在Linux系统下，使用TensorFlow进行深度学习是一种非常常见和有效的方式。TensorFlow是由Google开源的机器学习框架，提供了丰富的API和工具，可以帮助我们设计、训练和部署各种深度学习模型。
首先，在Linux系统上安装TensorFlow是第一步。在Red Hat系列的Linux发行版中，比如CentOS和Fedora，我们可以使用yum命令来安装TensorFlow。在
原创
2024-04-10 10:51:40
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