tensorflow中的数据类型dtype用法说明

1. tensorflow中梯度求解的几种方式 1.1 tf.gradients tf.gradients( ys, xs, grad_ys=None, name='gradients', colocate_gradients_with_ops=False, gate_gradients=False, aggregation_method=None, stop_gradients=None, unconnected_gradients=tf.UnconnectedGradients.NONE )

在使用tensorflow与keras混用是model.save 是正常的但是在load_model的时候报错了在这里mark 一下 其中错误为:TypeError: tuple indices must be integers, not list 再一一番百度后无结果,上谷歌后找到了类似的问题.但是是一对鸟文不知道什么东西(翻译后发现是俄文).后来谷歌翻译了一下找到了解决方法.故将原始问题文章贴上来警示一下 原训练代码 from tensorflow.python.keras.preproce

参考Tensorflow Machine Leanrning Cookbook tf.ConfigProto()主要的作用是配置tf.Session的运算方式,比如gpu运算或者cpu运算 具体代码如下: import tensorflow as tf session_config = tf.ConfigProto( log_device_placement=True, inter_op_parallelism_threads=0, intra_op_parallelism_threads=0,

TensorFlow中tf.batch_matmul()用法 如果有两个三阶张量,size分别为 a.shape = [100, 3, 4] b.shape = [100, 4, 5] c = tf.batch_matmul(a, b) 则c.shape = [100, 3, 5] //将每一对 3x4 的矩阵与 4x5 的矩阵分别相乘.batch_size不变 100为张量的batch_size.剩下的两个维度为数据的维度. 不过新版的tensorflow已经移除了上面的函数,使用时换为tf.

如下所示: tf.constant(value, dtype=None, shape=None) 创建一个常量tensor,按照给出value来赋值,可以用shape来指定其形状.value可以是一个数,也可以是一个list. 如果是一个数,那么这个常亮中所有值的按该数来赋值. tf.random_normal(shape,mean=0.0,stddev=1.0,dtype=tf.float32) tf.truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0,

上周在实验室开荒某个代码,看到中间这么一段,对Tensorflow中的stop_gradient()还不熟悉,特此周末进行重新并总结. y = xx + K.stop_gradient(rounded - xx) 这代码最终调用位置在tensoflow.python.ops.gen_array_ops.stop_gradient(input, name=None),关于这段代码为什么这样写的意义在文末给出. [stop_gradient()意义] 用stop_gradient生成损失函数w.r.

本文介绍了tensorflow中next_batch的具体使用,分享给大家,具体如下: 此处给出了几种不同的next_batch方法,该文章只是做出代码片段的解释,以备以后查看: def next_batch(self, batch_size, fake_data=False): """Return the next `batch_size` examples from this data set.""" if fake_data: fake_i

Tensorflow 提供了7种不同的初始化函数: tf.constant_initializer(value) #将变量初始化为给定的常量,初始化一切所提供的值. 假设在卷积层中,设置偏执项b为0,则写法为: 1. bias_initializer=tf.constant_initializer(0) 2. bias_initializer=tf.zeros_initializer(0) tf.random_normal_initializer(mean,stddev) #功能是将变量初始化为

Tensorflow编程系统 Tensorflow工具或者说深度学习本身就是一个连贯紧密的系统.一般的系统是一个自治独立的.能实现复杂功能的整体.系统的主要任务是对输入进行处理,以得到想要的输出结果.我们之前见过的很多系统都是线性的,就像汽车生产工厂的流水线一样,输入->系统处理->输出.系统内部由很多单一的基本部件构成,这些单一部件具有特定的功能,且需要稳定的特性:系统设计者通过特殊的连接方式,让这些简单部件进行连接,以使它们之间可以进行数据交流和信息互换,来达到相互配合而完成具体工作的目的

单一数据读取方式: 第一种:slice_input_producer() # 返回值可以直接通过 Session.run([images, labels])查看,且第一个参数必须放在列表中,如[...] [images, labels] = tf.train.slice_input_producer([images, labels], num_epochs=None, shuffle=True) 第二种:string_input_producer() # 需要定义文件读取器,然后通过读取器中的

本文面对三种常常遇到的情况,总结三种读取数据的方式,分别用于处理单张图片.大量图片,和TFRecorder读取方式.并且还补充了功能相近的tf函数. 1.处理单张图片 我们训练完模型之后,常常要用图片测试,有的时候,我们并不需要对很多图像做测试,可能就是几张甚至一张.这种情况下没有必要用队列机制. import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt def read_image(file_name): img = tf.read_fil