nan表示的是无穷或者是非数值，比如说你在tensorflow中使用一个数除以0，那么得到的结果就是nan。在一个matrix中，如果其中的值都为nan很有可能是因为采用的cost function不合理导致的。当使用tensorflow构建一个最简单的神经网络的时候，按照tensorflow官方给出的教程：http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflo
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2024-08-13 18:59:22
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在前两期专栏tensorflow2caffe(1)和tensorflow2caffe(2)中，笔者向大家介绍了caffemodel文件类型下的参数架构和如何取出tensorflow框架下训练参数。在本期中，笔者将向大家阐述，如何去将tensorflow框架下训练得到的参数转化为caffe框架下的规定格式的参数。首先，我们来捋一捋目前我们手里面已经有了哪些东西：1. 我们有
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2024-06-01 15:31:44
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北京 上海巡回站 | NVIDIA DLI深度学习培训
2018年1月26/1月12日
NVIDIA 深度学习学院 带你快速进入火热的DL领域
正文共4783个字，1张图，预计阅读时间12分钟。 01TensorFlow配置项的文档位于这里TensorFlow可以通过指定配置项，来配置需要运行的会话，示例代
本文档为TensorFlow参考文档，已得到TensorFlow中文社区授权。共享变量你可以在怎么使用变量中所描述的方式来创建，初始化，保存及加载单一的变量.但是当创建复杂的模块时，通常你需要共享大量变量集并且如果你还想在同一个地方初始化这所有的变量,我们又该怎么做呢.本教程就是演示如何使用tf.variable_scope() 和tf.get_variable()两个方法来实现这一点.
1. 问题描述出现原因：tensorflow版本与keras版本不对应（图片是取自一位叫皮肤科大白的博主）如果两个版本不对应就会出现上述问题解决办法：查找自己tensorflow的版本号，根据tensorflow版本安装对应版本的keras#查找tensorflow版本号
pip list
#或者
conda list2.问题描述出现原因：在tensorflow2.X.X版本中，许多函数都与ver
文章目录1、最简单2、virtual env3、云端配置3.1 原因3.2 主流云环境3.3 说明 1、最简单最简单的TensorFlow环境配置方式，没有之一，那就是在win环境安装Anaconda ，利用Anaconda 自带的Anaconda Navigator安装TensorFlow，如下图所示： 这里还可以根据开发者需求更改TensorFlow的版本： 在安装好TensorFlow之后，
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2024-04-18 10:43:41
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目标：youtubeNet通过训练tensorflow2时设置不同的激活函数，训练和预测采用不同的分支，然后可以在训练和测试时，把模型进行分离，得到训练和预测时，某些层的参数不同。可以通过类似迁移学习的办法实现。 第二，获取训练模型的参数。获取模型参数： 比较简单，就是调用model.get_weights()。也可以用精确定位到某层，得到 w_dense4 =model.get_layer(
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2024-03-29 08:14:23
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对于某⼀个神经元来说，需要初始化的参数有两类：⼀类是权重W，还有 ⼀类是偏置b,偏置b初始化为0即可。⽽权重W的初始化⽐较重要，我们着 重来介绍常⻅的初始化⽅式。 1.随机初始化 随机初始化从均值为0
自定义层自定义层需要继承 tf.keras.layers.Layer 类，并重写 __init__ 、 build 和 call 三个方法，如下所示：class MyLayer(tf.keras.layers.Layer):
def __init__(self):
super().__init__()
# 初始化代码
def build(self,
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2024-04-05 13:14:34
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搭建普通的卷积CNN网络。 nan表示的是无穷或者是非数值，比如说你在tensorflow中使用一个数除以0，那么得到的结果就是nan。在一个matrix中，如果其中的值都为nan很有可能是因为采用的cost function不合理导致的。 当使用tensorflow构建一个最简单的神经网络的时候，按照tensorflow官方给出的教程：https://www.tensorflow.o
目录一、基础理论1、单词感知器介绍 2、单词感知器学习规则前向传递（得到输出y） 反向传递（更新权重w）二、实现单层感知器1、初始参数设置 2、正向传播（得到输出y）3、 反向传播（更新权重参数）总代码一、基础理论1、单词感知器介绍 感知器：模拟生物神经网络的人工神经网络结构。w：权值，可以调节神经信号输入值的大小。b：偏置，相当于神经元内部自带的信号。&n
前言在深度学习中，有时候我们需要对某些节点的梯度进行一些定制，特别是该节点操作不可导（比如阶梯除法如），如果实在需要对这个节点进行操作，而且希望其可以反向传播，那么就需要对其进行自定义反向传播时的梯度。在有些场景，如[2]中介绍到的梯度反转(gradient inverse)中，就必须在某层节点对反向传播的梯度进行反转，也就是需要更改正常的梯度传播过程，如下图的所示。在tensorflow中有若干
1.共享变量用途在构建模型时，需要使用tf.Variable来创建一个变量（也可以理解成节点）。当两个模型一起训练时，一个模型需要使用其他模型创建的变量，比如，对抗网络中的生成器和判别器。如果使用tf.Variable，将会生成一个新的变量，而我们需要使用原来的那个变量。这时就是通过引入get_Variable方法，实现共享变量来解决这个问题。这种方法可以使用多套网络模型来训练一套权重。2.使用g
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2024-05-28 10:11:25
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之前已经写了一篇《Tensorflow保存模型，恢复模型，使用训练好的模型进行预测和提取中间输出（特征）》，里面主要讲恢复模型然后使用该模型假如要保存或者恢复指定tensor，并且把保存的graph恢复(插入)到当前的graph中呢？总的来说，目前我会的是两种方法，命名都是很关键！ 两种方式保存模型， 1.保存所有tensor，即整张图的所有变量， 2.只保存指定scope的变量 两种方式恢复模型
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2024-05-20 12:53:48
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# TensorFlow权重转PyTorch的方法
在深度学习领域，TensorFlow和PyTorch是两个广泛使用的深度学习框架。虽然它们各有优劣，但有时我们需要将TensorFlow训练好的模型权重转为PyTorch，以便在新的框架中进行测试或部署。本文将介绍一种简单的方式将TensorFlow模型的权重转换为PyTorch格式，并提供相应的代码示例。
## 1. 准备工作
在开始权重
一、概述在TensorFlow 2.0 中，tf.keras 是推荐使用的默认高级 API，这就为我们使用统一的API构建搞效的神经网络带来极大的便捷，但是tensorflow 2.0是默认你就是懂用keras的，对于keras不是很熟悉的人难免会踩到一些坑。这不，我就在开发MobileNetV3的过程中遇到了不少问题，好在都被我一一解决了！其中，在现有的各种纷繁复杂模型算法里已不再仅仅调用基础的
这一讲开始讲解多路internet带宽合并的问题，比较简单的情况是多路通路网关并不一样，原计划为第三讲，通过前两节的学习后，这个很容易解决，有时间再回头讲。那么这一讲重点讲解，多路internet访问时，网关相同的情况，原计划是第四讲的内容，因为大多时候我们并不能控制路由器，去修改为不同的网关，比如上多块无线网卡时^-^。
环境：无线网卡A，IP 192.168.1.8 网关192.168.1.1
最近，一位从事NLP工程师Gupta发现了TensorFlow存在的一个严重bug：每个在自定义层中使用Keras函数式API的用户都要注意了！使用用Keras的Functional API创建的权重，可能会丢失。这一话题在Reddit机器学习板块上被热议，引起不少TensorFlow用户共鸣。具体来说，就是在API中使用自定义层，会导致trainable_variables中的权重无法更新。而且
import tensorflow as tfimport numpy as np"""本例子是用来演示利用TensorFlow训练出假设的权重和偏置"""# set datax_data = np.random.rand(100).astype(np.float32)y_data = x_
原创
2022-11-22 14:25:03
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一、运行样例官网链接：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/object_detection_tutorial.ipynb 但是一直有问题，没有运行起来，所以先使用一个别人写好的代码上一个在ubuntu下可用的代码链接：https://gitee.com/bubbleit/J
