tensorflow项目构建流程微博：黄锦池-hjimce 一、构建路线个人感觉对于任何一个深度学习库，如mxnet、tensorflow、theano、caffe等，基本上我都采用同样的一个学习流程，大体流程如下：(1)训练阶段：数据打包-》网络构建、训练-》模型保存-》可视化查看损失函数、验证精度(2)测试阶段：模型加载-》测试图片读取-》预测显示结果(3)移植阶段：量化
1. Tensorflow 实现原理实现原理TensorFlow有一个重要组件client，顾名思义，就是客户端，它通过Session的接口与master及多个worker相连。其中每一个worker可以与多个硬件设备（device）相连，比如CPU或GPU，并负责管理这些硬件。而master则负责指导所有worker按流程执行计算图。TensorFlow有单机模式和分布式模式两种实现，其中单机指
转载
2024-05-08 23:57:20
42阅读
文章目录TensorFlow 是什么TensorFlow架构Graphtf.constant 本文tensorflow 版本1.12(先介绍1.x的版本，后面再学2.x的版本) TensorFlow 是什么TensorFlow 是一个开源的、基于 Python 的机器学习框架，它由 Google 开发，并在图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下有着丰富的应用，是目前最热门的机器学习框
转载
2024-04-02 22:13:10
23阅读
系列文章目录第二章 TensorFlow 深度学习入门之 TensorFlow的核心概念目录系列文章目录文章目录前言一、三种计算图之间的关系二 、静态计算图1 TensorFlow1.0 中的静态计算图2 TensorFlow2.0 中的静态计算图三、 动态计算图四、TensorFlow2.0的Autograph前言计算图由节点(nodes)和线(edges)组成。
转载
2024-04-18 09:20:36
25阅读
一.作业需求：1、启动程序后，输入用户名密码后，如果是第一次登录，让用户输入工资，然后打印商品列表2、允许用户根据商品编号购买商品3、用户选择商品后，检测余额是否够，够就直接扣款，不够就提醒4、可随时退出，退出时，打印已购买商品和余额5、在用户使用过程中， 关键输出，如余额，商品已加入购物车等消息，需高亮显示6、用户下一次登录后，输入用户名密码，直接回到上次的状态，即上次消费的余额什么的还是那些，
转载
2023-12-10 20:29:08
80阅读
一、定义session：在会话中启动计算过程，将节点分发到cpu或gou中执行，返回tensorgraph：表示计算任务operation：节点optensor：节点的输入或输出都叫tensor,没有run的话tensor就只是一个tensor，是不能输出什么的 二、过程构建阶段：用op来描述一个graph，比如说表示一个神经网络执行阶段：使用session执行o
转载
2024-09-13 22:16:51
29阅读
tf.contrib.rnn.LSTMCell tf.nn.rnn_cell.LSTMCell 目前1.8版本这两个都可以，tf.contrib.rnn为主，贡献阶段，tf.nn.rnn_cell中还仅仅是目录和链接。到了1.12版本，LSTMCell,RNNCell等常用单元已搬迁至tf.nn
import numpy as npimport tensorflow as tfimport osfrom tensorflow.python.framewor.array([1., 3., 5., 7., 9.])
原创
2022-07-09 00:13:20
67阅读
这次在模型优化的时候加入了一个RNN结构，TensorFlow里有封装好的RNN函数，我们可以直接调用，RNN详细介绍见参考资料2TensorFlow官网给的标准API：注意： 这个是TF1.0版本下的，在2.0以上版本，dynamic_rnn是在 tf.compat.v1.nn.dynamic_rnntf.nn.dynamic_rnn(
cell,
inputs,
seq
转载
2024-04-09 09:54:20
20阅读
在计算机相关的很多领域（如大数据、分布式计算、搜索等），Google公司都有着卓越的表现，贡献了很多划时代的产品。在人工智能领域，它也不例外。2011年，谷歌就开发了它的第一代分布式机器学习系统DistBelief[1]。其中计算机科学家杰夫·迪恩（Jeff Dean）和著名深度学习专家吴恩达（Andrew Y. Ng）都是这个项目的核心人员。除了吴恩达先生声名赫赫之外，这位杰夫·迪恩也非常了得，
转载
2024-04-25 05:50:14
34阅读
Jenkins构建完显示构建用户和构建分支
原创
2019-07-08 18:00:11
4671阅读
基本用法使用图(graph)表示计算任务，描述了计算过程 会话(Session)用于执行图，即执行计算任务， 使用tensor表示数据 变量(variable) 维护状态 通过 feed 和 fetch 可以为任何的操作(arbitrary operation) 赋值或者从中获取数据 综述图中的节点，即operation操作，称为op 一个op获得0或多个数据输入，即tensor，执行计算，产生0
转载
2024-02-23 22:37:06
63阅读
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
转载
2024-03-02 09:04:36
37阅读
前言 TensorFlow程序通常被组织成一个构建图阶段和一个执行图阶段 在构件阶段，数据（张量Tensor）与操作（节点op）的执行步骤被描述成一个图； 在执行阶段，使用会话（Session）执行构建好的图中的操作，图必须在会
转载
2024-05-17 14:58:59
85阅读
什么是计算图？基于TensorFlow这个编程系统中的每一个计算都是计算图上的一个节点，而节点与节点之间的连线则代表计算之间的依赖关系。 以一个最简化的计算图来说明： 上图中，a，b代表一个节点，add也是一个节点，只是它参与了计算的工作。而这个简单的运算，我们需要在一个图中运行，而要想使用这张图，我们就要用到熟悉的sess.run()会话操作来运行。 参考：https://www.jianshu
转载
2024-08-19 20:35:24
13阅读
作者丨stephenDC编辑丨zandy什么是计算图？一个机器学习任务的核心是模型的定义以及模型的参数求解方式，对这两者进行抽象之后，可以确定一个唯一的计算逻辑，将这个逻辑用图表示，称之为计算图。计算图表现为有向无环图，定义了数据的流转方式，数据的计算方式，以及各种计算之间的相互依赖关系等。计算图的基本组成TensorFlow的计算图粒度比较细，由节点和有向边组成（后来也加入了层）。相比之下，腾讯
目录 图像基本概念图像基本操作图像基本操作API图像读取API狗图片读取CIFAR-10二进制数据读取TFRecordsTFRecords存储TFRecords读取方法 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，
转载
2024-05-17 15:00:03
97阅读
近期做了一些反垃圾的工作，除了使用常用的规则匹配过滤等手段，也采用了一些机器学习方法进行分类预测。我们使用TensorFlow进行模型的训练，训练好的模型需要保存，预测阶段我们需要将模型进行加载还原使用，这就涉及TensorFlow模型的保存与恢复加载。总结一下Tensorflow常用的模型保存方式。保存checkpoint模型文件（.ckpt）首先，TensorFlow提供了一个非常方便的api
转载
2024-05-02 14:57:44
72阅读
一、什么是图 TensorFlow程序通常被组织成一个构建阶段和一个执行阶段. 在构建阶段, op的执行步骤被描述成一个图. 在执行阶段, 使用会话执行执行图中的op。我们来构建一个简单的计算图。每个节点采用零个或多个张量作为输入，并产生张量作为输出。一种类型的节点是一个常数。像所有TensorFlow常数一样，它不需要任何输入，它输出一个内部存储的值。我们
转载
2024-02-24 17:56:50
28阅读
计算图是Tensorflow一个基本概念，Tensorflow中的所有计算都会被转化为计算图上的节点。Tensorflow中的每一个计算都是计算图上的一个节点，而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系。如下图所示 MatMul矩阵相乘运算依赖张量w,x。Tensorflow的程序可以分为两个阶段，第一阶段需要定义计算图中所有的计算，第二节阶段为执行计算。定义计算的样例如下import tensor
转载
2024-04-13 10:57:37
55阅读
