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摘要: 导入数据 借助 tf.data API,您可以根据简单的可重用片段构建复杂的输入管道。例如,图片模型的管道可能会汇聚分布式文件系统中的文件中的数据、对每个图片应用随机扰动,并将随机选择的图片合并成用于训练的批次。文本模型的管道可能包括从原始文本数据中提取符号、根据对照表将其转换为嵌入标识符,以及将不 阅读全文
posted @ 2019-04-25 18:42 U_C 阅读(845) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本文转载自:https://www.cnblogs.com/lyc-seu/p/8647792.html Tensorflow Summary用法 tensorboard 作为一款可视化神器,是学习tensorflow时模型训练以及参数可视化的法宝。而在训练过程中,主要用到了tf.summary() 阅读全文
posted @ 2019-04-18 11:04 U_C 阅读(296) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本博客参考作者链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/41423739 前言: VGG是Oxford的Visual Geometry Group的组提出的(大家应该能看出VGG名字的由来了)。该网络是在ILSVRC 2014上的相关工作,主要工作是证明了增加网络的深度能够在一 阅读全文
posted @ 2019-04-16 10:51 U_C 阅读(1873) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、安装docker 官方网址安装说明 https://docs.docker.com/install/linux/docker-ce/ubuntu/ 2、ubuntu 14.04/16.04/18.04, Debian Jessie/Stretch 阅读全文
posted @ 2019-04-02 13:30 U_C 阅读(2726) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、TensorFlow中Tensor维度理解: (1)对于2维Tensor 0维对应列 1维对应行 (2)维度操作举例: 对于k维的,tf.reduce_sum(x, axis=k-1)的结果是对最里面一维所有元素进行求和。 tf.reduce_sum(x, axis=k-2)是对倒数第二层里的向 阅读全文
posted @ 2019-03-27 18:17 U_C 阅读(365) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 只可见第一块GPU os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" 只可见第一块GPU os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" 阅读全文
posted @ 2019-03-20 11:01 U_C 阅读(1263) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: (1)宿主机传输文件到远程机 方法1:直接拖动文件至xshell远程机命令行界面 方法2:远程机命令行输入rz打开文件选择框 (2)远程机传输文件到宿主机 远程机命令行界面上输入sz xxx.txt(需要传输的文件) 阅读全文
posted @ 2019-02-22 09:33 U_C 阅读(1943) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在Tensorflow中,所有操作对象都包装到相应的Session中的,所以想要使用不同的模型就需要将这些模型加载到不同的Session中并在使用的时候申明是哪个Session,从而避免由于Session和想使用的模型不匹配导致的错误。而使用多个graph,就需要为每个graph使用不同的Sessi 阅读全文
posted @ 2019-01-23 13:49 U_C 阅读(1508) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 微调的具体方法和技巧有很多种,这里总结了在不同场景下的微调技巧: 1)新数据集比较小且和原数据集相似。因为新数据集比较小(比如<5000),如果fine-tune可能会过拟合;又因为新旧数据集类似,我们期望他们高层特征类似,可以使用预训练网络当做特征提取器,用提取的特征训练线性分类器。 2)新数据集 阅读全文
posted @ 2019-01-16 17:20 U_C 阅读(281) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、配置:点击new , 配置服务器ip地址、名称、密码 2、打开本机终端执行一下命令: echo xfce4-session>.session echo xfce4-session>.xsession rm .session cat .xsession 阅读全文
posted @ 2019-01-08 15:44 U_C 阅读(2007) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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