在TensorFlow中屏蔽warning的方式

刚开始学习tensorflow,还不太会用,开个博记录,今天遇到一个问题是用tf.layers.dense创建的全连接层,如何查看权重? 知道kernel表示了权重,但是如何提示成变量? 我分成两步: 1.查看tensor:tf.trainable_variables() 命令行里中运行即可,如下图: 可以看到tensor的name,或用更简洁的方式:variable_name = [v.name for v in tf.trainable_variables()] 运行后,trainable_

tensorflow中可以通过配置环境变量 'TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL' 的值,控制tensorflow是否屏蔽通知信息.警告.报错等输出信息. 使用方法: import os import tensorflow as tf os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3' # or any {'0', '1', '2'} TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL 取值 0 : 0也是默认值,输出所有信息 TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL

我使用Pytorch进行模型训练时发现真正模型本身对于显存的占用并不明显,但是对应的转换为tensorflow后(权重也进行了转换),发现Python-tensorflow在使用时默认吃掉所有显存,并且不手动终结程序的话显存并不释放(我有两个序贯的模型,前面一个跑完后并不释放占用显存)(https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/1727),这一点对于后续的工作有很大的影响. 后面发现python-tensorflow限制显存有两种方法: 1.

一.分类问题损失函数--交叉熵(crossentropy) 交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离,是分类问题中使用广泛的损失函数.给定两个概率分布p和q,交叉熵刻画的是两个概率分布之间的距离: 我们可以通过Softmax回归将神经网络前向传播得到的结果变成交叉熵要求的概率分布得分.在TensorFlow中,Softmax回归的参数被去掉了,只是一个额外的处理层,将神经网络的输出变成一个概率分布. 代码实现: import tensorflow as tf y_ = tf.constant([[1.

TensorFlow的日志级别分为以下三种: TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL = 1 //默认设置,为显示所有信息 TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL = 2 //只显示error和warining信息 TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL = 3 //只显示error信息 所以,当TensorFlow出现警告信息,又不想让警告信息显示时,可进行如下设置: 一.python环境下 通过在python文件中添加如下两行代码,设置TensorFlow日志输出级别 impot os

前言 本博客默认读者对神经网络与Tensorflow有一定了解,对其中的一些术语不再做具体解释.并且本博客主要以图片数据为例进行介绍,如有错误,敬请斧正. 使用Tensorflow训练神经网络时,我们可以用多种方式来读取自己的数据.如果数据集比较小,而且内存足够大,可以选择直接将所有数据读进内存,然后每次取一个batch的数据出来.如果数据较多,可以每次直接从硬盘中进行读取,不过这种方式的读取效率就比较低了.此篇博客就主要讲一下Tensorflow官方推荐的一种较为高效的数据读取方式--tfre

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中有若干可以实现定制梯度的方法,这里介绍两种. 1. 重写梯度法 重写梯度法指的是通过tensorf

一 方式1: skimage from skimage import data, io, transform, color import matplotlib.pyplot as plt # io.imread 读出的图片格式是uint8,value是numpy array 类型. image = data.coffee() image = io.imread(dir) plt.imshow(image) plt.show() io.save('1.jpg',image) #保存图像 image

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

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 )

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

前言 Tensorflow中可以使用tensorboard这个强大的工具对计算图.loss.网络参数等进行可视化.本文并不涉及对tensorboard使用的介绍,而是旨在说明如何通过代码对网络权值和feature map做更灵活的处理.显示和存储.本文的相关代码主要参考了github上的一个小项目,但是对其进行了改进. 原项目地址为(https://github.com/grishasergei/conviz). 本文将从以下两个方面进行介绍: 卷积知识补充 网络权值和feature map的可

tensorflow中对tensor对象进行像numpy数组一样便捷的操作是不可能的, 至少对1.2以及之前的版本而言. 从issue上看到,有不少人希望tensorflow能及早实现这些操作,但近期来看是不太可能了. 但是,这样的操作的确可以实现. 下面我来向大家介绍几种常用的操作,以及其在tensorflow中的实现方式. 我的代码仅仅是抛砖引玉吧. 谁有更好的方法就放在评论中分享给大家吧. 预先给那个人点个赞. 1.在tensor对象中提取某一行. 2.将tensor中的某一行进行赋值.