import tensorflow as tf1 tensorflow加速数据读取训练模型往往需要处理大量数据,数据的读取是训练的第一步,因此数据的读取速度直接影响训练速度.虽然每次读取的数据是在内存中处理,处理速度很快,但是提取数据的速度会影响数据的输送,因此Tensorflow为加快数据提取速度,开启了线程+队列处理模式,以提高数据提取速度. 处理函数:tf.train.start_queue
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2024-10-20 21:30:39
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深度学习的模型训练过程往往需要大量的数据，而将这些数据一次性的读入和预处理需要大量的时间开销，所以通常采用队列与多线程的思想解决这个问题，而且TensorFlow为我们提供了完善的函数。实现队列在Python中是没有提供直接实现队列的函数的，所以通常会使用列表模拟队列。 而TensorFlow提供了整套实现队列的函数和方法，在TensorFlow中，队列和变量类似，都是计算图上有状态的节点。操作队
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2024-04-13 13:36:22
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在标准系统上通常有多个计算设备.
TensorFlow 支持 CPU 和 GPU 这两种设备. 用指定字符串来标识这些设备. 比如:
"/cpu:0": 机器中的 CPU
"/gpu:0": 机器中的 GPU, 如果你有一个的话.
"/gpu:1": 机器中的第二个 GPU, 以此类推...
在Tensorflow程序中，我们会经常看到 with tf.device("/cpu:0"): 这个语
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2024-04-28 15:07:44
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正文共1699个字，2张图，预计阅读时间5分钟。TensorFlow提供两个类帮助实现多线程，一个是tf.train.Coordinator，另一个是tf.train.QueueRunner。Coordinator主要用来实现多个线程同时停止，QueueRunner用来创建一系列线程。
Coordinator
根据官方文档，Coordinator主要有三个方法：1、
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2024-04-15 23:28:41
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文章目录一、 概述二、环境安装三、快速入门1、计算模型-计算图2、数据模型-张量3、运行模型-会话4、tensorflow编程步骤5、TensorFlow编程基础6、Tensorflow 可视化7、实例 拟合一元二次函数四、深层神经网络1、深度学习与深层神经网络2、损失函数3、优化算法4、实例 MNIST5、tensorflow游乐场五、tensorflow模型持久化1、模型保存2、模型的加载3
之前我们学习使用TensorFlow对图像数据进行预处理的方法。虽然使用这些图像数据预处理的方法可以减少无关因素对图像识别模型效果的影响，但这些复杂的预处理过程也会减慢整个训练过程。为了避免图像预处理成为神经网络模型训练效率的瓶颈，TensorFlow提供了一套多线程处理输入数据的框架。 下面总结了一个经典的输入数据处理的流程： 下面我们首先学习TensorFlow中队列的概念
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2024-03-18 17:20:04
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1 tf.Coordinator TensorFlow提供俩个类tf.Coordinator和tf.QueueRunner来完成多线程协同的功能。tf.Coordinator主要用于协同多个线程一起停止，并提供了should_stop、request_stop和join三个函数。在线程启动之前，需要声明一个tf.Coordinator，并将这个类传
SGD 所谓的随机梯度下降,就是指,由于取的样本是一批一批的,因此,每批数据之间有可能会导致参数的梯度更新方向不一致,因此叫随机梯度下降 优点在初期解决了训练问题,现在一般用的较少 Momentum 更新方法,动量更新方法,SGD由于样本的随机,导致梯度的更新会有随机,这样不利于收敛,当样本为海量的时候,收敛时间会边长,而Momentum 更新方法可以考虑上次的梯度更新方向,综合出一个新的方
先修知识protocol bufferprotocol buffer的使用将数据集转化成TFRecords形式读取数据TF多线程机制参考 也可移步my github查看先修知识——protocol bufferTF框架中多处使用了protocol buffer，protocol buffer全称Google Protocol Buffer，简称Protobuf，是一种结构化数据存储格式，类似于常
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2024-10-18 11:47:23
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Warmup策略Warmup为什么有效? 这个问题目前还没有被充分证明，我们只能从直觉上和已有的一些论文[1,2,3]得到推测： 有助于减缓模型在初始阶段对mini-batch的提前过拟合现象，保持分布的平稳 有助于保持模型深层的稳定性 可以认为，刚开始模型对数据的“分布”理解为零，或者是说“均匀分布”（当然这取决于你的初始化）；在第一轮训练的时候，每个数据点对模型来说都是新的，模型会很快地进行数
最近在学TensorFlow，在此把学到的东西记录一下。在学习别人代码时，遇到多线程训练的问题，代码截取部分如下：image, label = ReadMyOwnData.read_and_decode("dog_and_cat_train.tfrecords")
sess = tf.InteractiveSession()
tf.global_variables_initializer().ru
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2024-04-13 12:07:13
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读TensorFlow 源码笔记(1): tensorflow的多线程机制eigen::threadpool线程池的概念大家都知道，就是事先创建固定数量或者不困定数量的线程，计算并行任务是直接调用线程池里的线程，从而减少了线程的频繁创建与销毁等动作对资源的消耗。 TensorFlow 是高效的深度学习计算框架，以计算子operator为单位进行调度，底层依赖于第三方数学库eigen，算子间与算子内
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2024-04-03 16:05:26
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一、tensorflow读取机制图解我们必须要把数据先读入后才能进行计算，假设读入用时0.1s，计算用时0.9s，那么就意味着每过1s，GPU都会有0.1s无事可做，这就大大降低了运算的效率。解决这个问题方法就是将读入数据和计算分别放在两个线程中，将数据读入内存的一个队列，如下图所示：读取线程源源不断地将文件系统中的图片读入到一个内存的队列中，而负责计算的是另一个线程，计算需要数据时，直接从内存队
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2024-03-21 10:47:08
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题外话：躲是躲不掉的，就要开始使用最受欢迎的深度学习框架了。如之前 Pytorch入门之框架介绍，Tensorflow的前身为Theano，将所有运算转化为图结构，但有着代码可读性较难，上手较难的门槛。Anyway，开始学习吧！ 作为明星的深度学习框架，线上已有众多入门博客。为避免踩坑，我直接看了 Tensorflow官方中文社区文档。本文记录的是官方文档
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2024-08-30 22:31:33
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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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理论部分一、cifar 10 数据集简介cifar 10相比于MNIST数据集而言更为复杂，其拥有10个种类（猫、飞机、汽车、鸟、鹿、狗、青蛙、马、船卡车），这十大类共同组成了50k的训练集，10k的测试集，每一张图片都是32*32的3通道图片（彩色图片），在神经网络中，通常表示成如下形式：
# Python TensorFlow 设置随机种子
在使用 Python 和 TensorFlow 进行机器学习和深度学习时，确保实验的可重复性是非常重要的。而设置随机种子是实现这一目标的关键步骤。本文将指导你如何在 TensorFlow 中设置随机种子，确保每次运行代码时都能得到相同的结果。
## 流程概述
在开始之前，我们先来概述一下实现的流程。下面是执行设置随机种子的步骤：
| 步
学了tf比较长一段时间了，一直没有搞懂tf中的variable_scope的用法。感觉有些知识点很零碎，这次看了一本书（质量比想象中的要好很多啊），整体的回顾一下tf。1. tf变量管理tf提供了通过变量名称来创建或者获取一个变量的机制。通过这个机制，在不同的函数中可以直接通过变量的名字来使用变量，而不需要将变量通过参数的形式到处传递（确实是一个痛点）。tf中通过变量名称获取变量的机制主要是通过t
TensorFlow-线程回归模型
实验目的：
方程：y = Wx + b
通过大量的（x, y）坐标值，模型可以计算出接近W和b的值
实验步骤：
第一步：生成线程回归方程模型所需要的数据
import numpy as np
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
# 随机生成1000个点，围绕在y=0.1x+0.
原创
2021-07-16 09:55:27
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目录 关于TensorFlowTensorFlow的编程模式变量的创建和输出创建变量定义计算关系创建会话并输出结果及思考参考资料 关于TensorFlowTensorFlow是目前最流行的深度学习框架。它基于Python语言，是集合了神经网络各个算法函数组成的一个工具箱。2017年2月，TensorFlow的首届开发者峰会在美国加利福尼亚州举行。在会上，谷歌公司正式宣布发布TensorFlow 1
