目录程序介绍 包导入 TFRecord录入格式转换 TFRecord文件写入测试 TFRecord文件读取测试
https://www.bilibili.com/video/av23546891/?p=2
https://github.com/nianxiongdi/deep-laering
mg_array[index][0])), # label ...
1.tf.nn.l2_normalize tf.nn.l2_normalize(x, dim, epsilon=1e-12, name=None) 上式
tf.group()用于创造一个操作，可以将传入参数的所有操作进行分组。API手册
decayed_lear...
tensorflow as tf;import numpy as np;import matplotlib.pyplot as plt;v1 = ...
import tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as pltprint(123)''' tensorlfow split的使用 value=img, 传入的图片 num_or_size_splits=3, 分割的数量 axis=2 ，分割的channel
import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datainput_node = 784output_node = 10layer1_node = 500batch_size = 100#基础学习率learing_rate_base = 0.8#学习率的衰减率learing_rate_deca
以imageNet中vgg网络:读取name:import numpy as npa=np.load('../model/largefov.npy',encoding="latin1")data=a.item()for item in data: print( item )conv5_1 fc6 conv5_3 conv5_2 fc7 conv4_1 conv4_2 conv4_
...
import tensorflow as tfa=tf.constant([[1,1],[2,2],[3,3]],dtype=tf.float32)b=tf.constant([1,print('bias_ad...
LRN函数类似DROPOUT和数据增强作为relu激励之后防止数据过拟合而提出的一种处理方法
in_channels]NCHW[batch, in_channels, in_height, in_width]NHWC –> NCHW：import tensorflow as...
引言我们在实现神经网络的时候经常会看到tf.control_dependencies的使用，encies()是用来...
激活函数的作用如下-引用《TensorFlow实践》： 这些函数与其他层的输出联合使用可以
1. 读取图片import matplotlib.pyplot as pltimport tensorflow as tfimport numpy as npatasets/cat.png','rb').read()with tf.Session() as sess: image_data = tf...
tf.maximum：用法tf.maximum(a,b),返回的是a,b之间的最大值，tf.miniimum：用法tf.miiinimum(a,b),返回的是a,b之间的最小值，tf.argmax：用法tf.argmax(a,dimension),返回的是a中的某个维度最大值的索引，tf.argmain：用法tf.argmin(a,dimension),返回的是a中的某个维度最
1.变量的定义 from __future__ import absolute_importfrom __future__ import divisionfrom
tf.pad 函数pad （ tensor ， paddings ， mode = 'CONSTANT' ， name
from collections import namedtuple'''namedtuple是继承自tuple的子类。namedtuple创建一个和tuple类似的对象，而且对象拥有可访问的属性。Python中存储系列数据，比较常见的数据类型有list，除此之外，还有tuple数据类型。相比与list，tuple中的元素不可修改，在映射
tf.contrib.layers.batch_norm( inputs, decay=0.999, center=True, scale=False,
对于input=(1,4,4,2) 对应卷积核为3*3 channel从2映射为5个特征 (3,3,2,5)， s=1，k=3 pad=valid是如何计算的?输出为 （1,2,2,5）
三维的读取图片（w, h, c）:import tensorflow as tfimport globimport os def _parse_fu
函数作用是对矩阵进行转换操作 import tensorflow as tfimport numpy as np''' x =
import tensorflow as tfimport numpy as npfrom PIL import Imageimport matp
import tensorflow as tfimport numpy as npfrom PIL import Imageimport ma
e field）是指当前feature map中的一个原子点P与输入层中多少个原子个数相关的问题，假设输入层相关的点为(RF*RF)个（假...
from PIL import Imageimport numpy as npimport tensorflow as tf''' split 对
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