一图看懂tensorflow模型存储和恢复一图讲解仅保存权重和偏置模型的保存方法 一图讲解每次跟随教程进行深度学习模型训练过程中，都要把下载数据，搭建模型，训练模型，预测的过程走一遍，尤其是我们针对同一个数据进行不同方向学习的时候，我们要把一个相同的模型来回跑数次，大量的时间写重复的代码会极大的降低我们的学习积极性，那么如何将我们计算好的模型封装起来，下次遇到相同情况直接调用呢？下面我将结合te
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
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2024-05-06 17:32:25
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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
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2024-05-15 12:31:22
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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
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2024-05-16 15:08:09
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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
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2024-02-26 06:33:05
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基本概念1、 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。2、 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； 如：S=123 1 阶张量称作向量，表示一个一维数组； 如：V=[1,2,3] 2 阶张量称作矩阵，表示一个二维数组，它可以有 i 行 j 列个元素，每个
本文还是以MNIST的CNN分析为例loss函数一般有MSE均方差函数、交叉熵损失函数，说明见 另外一部分为正则化部分，这里实际上了解图像的会理解较深，就是防止过拟合的一些方式，符合图像先验的正则化项会给图像恢复带来很大的效果，简单讲神经网络常见的正则化则是1.对权重加入L2-norm或L1-norm2.dropout3.训练数据扩增可以看 见修改的代码：#tf可以认为是全局变量，从该变量为类
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2024-04-15 19:43:28
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一．自定义网络（CustomNetwork）通过自定义的网络我们可以将一些现有的网络和我们自己的网络串联起来，从而实现各种高效的网络。Keras.Sequential：可以将现有的层跟我们自己的层串联在一起，也可以很方便的组织层的参数；不过我们要使用Sequential需要准守一些协议： 1.我们自定义的层必须继承自Keras.layers.Layer； 2.我们自己的模型需要继承自Keras.M
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2024-04-15 15:02:34
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目的：在程序开始运行的时候，可以通过指定命令行参数给程序参数赋值步骤1、tf.app.flags 它支持应用从命令行接受参数，可以用来指定集群配置等。在tf.app.flags下面有各种定义参数的类型DEFINE_string(flag_name, default_value, docstring)
DEFINE_integer(flag_name, default_value, do
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2024-08-23 11:55:59
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在上一篇关于使用Google Cloud AutoML训练图像标签模型之后，我们将研究如何训练另一种模型来识别和定位图像中的对象，即对象检测模型！与图像标记（或图像分类）相反，在该模型中，模型根据某些类别或类别标记输入图像，而对象检测模型将改为从图像中检测对象（您已经训练过的对象）及其位置。下面展示这两种技术之间差异的图片：如你所见，在正确的图像上，我们不仅得到检测到的物体（狗），而且还得到包含狗
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2024-04-18 23:54:01
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TensorFlow2_200729系列 20、自定义层 一、总结 一句话总结： 继承layers.Layer，初始化方法中可以定义变量，call方法中可以实现神经网络矩阵乘法 # 自定义层（比如之前的全连接dense层） class MyDense(layers.Layer): def __ini
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2020-08-06 03:54:00
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最新tensorflow采用了keras封装，和古早写法相比变化很大，但是用起来确更加方便了，恰逢最近需要倒腾tensorflow，所以记录一下。这是一个系列文章，将从浅入深地介绍新的tensorflow的用法，文章列表： 林青：学习tensorflow(00)--从源代码编译tensorflowzhuanlan.zhihu.com
林青：学习tensorfl
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2024-04-04 11:35:31
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TensorFlow - 神经网络flyfishTensorFlow的图 Andrew Ng的介绍神经网络是在模仿大脑中的神经元或者神经网络。神经元是一个计算单元，它从输入神经接受一定数目的信息并做一些计算然后将结果通过它的轴突传送到其他节点或者大脑中的其他神经元。一是神经元有细胞主体， 二是神经元有一定数量的输入神经，这些输入神经叫做树突。可以把它们想象成输入电线，它们接收来自其他神经元的信息
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2024-04-07 21:18:11
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1. Batch Normalization对卷积层来说，批量归一化发生在卷积计算之后、应用激活函数之前。训练阶段：如果卷积计算输出多个通道，我们需要对这些通道的输出分别做批量归一化，且每个通道都拥有独立的拉伸和偏移参数，并均为标量。假设小批量中有 m 个样本。在单个通道上，假设卷积计算输出的高和宽分别为p和q。我们需要对该通道中m×p×q个元素同时做批量归一化。对这些元素做标准化计算时，我们使用
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2024-05-06 17:33:40
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本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ：
How to deploy TensorFlow models to production using TF Serving 作者 | Thalles Silva 翻译 | 胡瑛皓 校对 | Pita 审核 | 约翰逊·李加薪 整理 | 立鱼王 原文链接： https:// me
# 建立神经网络模型 model = keras.Sequential([ keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), # 将输入数据的形状进行修改成神经网络要求的数据形状 keras.layers.Dense(128, activation=tf.nn.
原创
2021-08-25 14:23:02
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RNN和LSTMRNNRNN循环神经网络对处理时间系列的数据或周期性数据很有用。在传统的神经网络中，只是在深度上进行多层的连接，层与层之间具有连接，但是在同一层内部节点之间没有连接。这对于处理前后有关系的数据无能为力，RNN则考虑了这一点，在广度上也进行连接。具体的，RNN网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前的输出的计算中，即隐藏层的输入不仅包含输入层的输出还包含上一时刻隐藏层的输出。理论上，R
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2024-10-12 12:11:18
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一、自定义权值tf.nn.conv2d基于输入X: [batch_size,高，宽，通道数] 和卷积核W: [卷积核大小，卷积核大小 ，输入通道数，卷积核数量] 进行卷积运算，得到输出 O [batch_size，新的高，新的宽，卷积核数量] import tensorflow as tf
x = tf.random.normal([2,5,5,3]) # 模拟输入，3 通道，
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2024-04-13 09:28:39
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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
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2024-05-08 09:33:09
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最近，我向大家介绍了我的 side-project，是个用 C# 写的简单的神经网络项目。正如我在那篇文章中提到的，给出的解决方案离最优方案还差的太远。假如要达到专业化使用的程度，这个解决方案还需要使用更多的数学和矩阵乘法。幸运的是，Google 里有些聪明人创造了一个做这件事情的库——TensorFlow。这是一个广受欢迎的开源库，正如你目前所了解的那样，它擅长于数字计算，这对我们的神经网络计算
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2024-10-15 09:58:01
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