anaconda 安装指定源的包
摘要:如果遇到:Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve. 试试方法二,先anaconda 搜索包名,查看安装方式,然后 conda 安装;有时候会存在 anaconda命令不存在
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2019-10-29 11:02
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tensorflow 笔记 16:tf.pad
摘要:函数: tf.compat.v1.pad tf.pad 函数表达式如下: 函数用途:对各个维度进行填充,padding 输入: tensor :是要填充的张量; shape 维度为 : (N1,N2,N3,...); padings:填充方式,也是一个张量,shape : (n,2), n :表示需
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2019-07-12 17:20
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tensorflow 笔记 15:如何使用 Supervisor
摘要:如何使用Supervisor在不使用Supervisor的时候,我们的代码经常是这么组织的 下面介绍如何用Supervisor来改写上面程序 总结从上面代码可以看出,Supervisor帮助我们处理一些事情 (1)自动去checkpoint加载数据或初始化数据 (2)自身有一个Saver,可以用来保
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2019-05-23 17:49
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tensorflow 笔记14:tf.expand_dims和tf.squeeze函数
摘要:tf.expand_dims和tf.squeeze函数 tf.expand_dims和tf.squeeze函数 tf.expand_dims和tf.squeeze函数 tf.expand_dims和tf.squeeze函数 一、tf.expand_dims() Function tf.expand_
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2019-03-12 21:18
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tensorflow 笔记13:了解机器翻译,google NMT,Attention
摘要:一、关于Attention,关于NMT 未完待续、、、 以google 的 nmt 代码引入 探讨下端到端: 项目地址:https://github.com/tensorflow/nmt 机器翻译算是深度学习在垂直领域应用最成功的之一了,深度学习在垂直领域的应用的确能解决很多之前繁琐的问题,但是缺乏
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2019-03-12 21:11
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tensorflow 笔记12:函数区别:placeholder,variable,get_variable,参数共享
摘要:一、函数意义: 1、tf.Variable() 变量 用于生成一个初始值为initial-value的变量。必须指定初始化值 2、tf.get_variable() 共享变量 原函数: 获取已存在的变量(要求不仅名字,而且初始化方法等各个参数都一样),如果不存在,就新建一个。 可以用各种初始化方法,
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2018-09-05 20:37
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tensorflow 笔记11:tf.nn.dropout() 的使用
摘要:使用说明: 参数 keep_prob: 表示的是保留的比例,假设为0.8 则 20% 的数据变为0,然后其他的数据乘以 1/keep_prob;keep_prob 越大,保留的越多; 参数 noise_shape:干扰形状。 此字段默认是None,表示第一个元素的操作都是独立,但是也不一定。比例:数
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2018-08-08 20:44
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tensorflow 笔记10:tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 函数
摘要:函数:tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,labels=None,logits=None,name=None) #如果遇到这个问题:Rank mismatch: Rank of labels (received
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2018-08-07 20:18
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RNN,LSTM,GRU简单图解:
摘要:一篇经典的讲解RNN的,大部分网络图都来源于此:http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 每一层每一时刻的输入输出:https://www.cnblogs.com/lovychen/p/9368390.html 带有权重标识的
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2018-08-07 17:45
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tensorflow 笔记8:RNN、Lstm源码,训练代码输入输出,维度分析
摘要:tensorflow 官网信息:https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/contrib/rnn/BasicLSTMCell tensorflow 版本:1.10 如有错误还望指正,一起探讨; 当前层各个参数含义: Tensorflow 中RNN单个
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2018-07-26 16:06
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tensorflow笔记9:nn_ops.bias_add 函数
摘要:完整代码引入:from tensorflow.python.ops import nn_ops tensorflow version:1.9 代码演示: 输出:
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2018-07-26 16:01
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tensorflow 笔记7:tf.concat 和 ops中的array_ops.concat
摘要:用于连接两个矩阵: mn = array_ops.concat([a, d], 1) # 按照第二维度相接,shape1 [m,a] shape2 [m,b] ,concat_done shape : [m,a+b] tensorflow Rnn,Lstm,Gru,源码中是用以上的函数来链接Xt 和
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2018-07-25 17:13
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tensorflow笔记6:tf.nn.dynamic_rnn 和 bidirectional_dynamic_rnn:的输出,output和state,以及如何作为decoder 的输入
摘要:一、tf.nn.dynamic_rnn :函数使用和输出 官网:https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/dynamic_rnn 使用说明: Args: cell: An instance of RNNCell. //自己定义的cell 内容:
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2018-07-11 16:37
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tensorflow笔记5:tensorflow的基本运作,函数
摘要:转载:https://blog.csdn.net/lenbow/article/details/52152766 1、tensorflow的基本运作 为了快速的熟悉TensorFlow编程,下面从一段简单的代码开始: 其中tf.mul(a, b)函数便是tf的一个基本的算数运算,接下来介绍跟多的相关
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2018-03-26 11:41
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Anaconda的使用和包的更新;conda 创建虚拟环境
摘要:moniconda 安装: 官网各版本路径如下:https://repo.anaconda.com/miniconda/ conda安装: 官网各版本路径如下:https://repo.anaconda.com/archive/ 两种安装方式一样: 如下 官网下好后,直接 sh * 会提示安装路径,
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2018-03-23 19:46
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tensorflow笔记4:函数:tf.assign()、tf.assign_add()、tf.identity()、tf.control_dependencies()
摘要:函数原型: tf.assign(ref, value, validate_shape=None, use_locking=None, name=None) Defined in tensorflow/python/ops/state_ops.py. 将 value 赋值给 ref,并输出 ref,即
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2018-03-21 15:51
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tensorflow笔记2:TensorBoard
摘要:Tensorboard中的参数 Summary:所有需要在TensorBoard上展示的统计结果。 tf.name_scope():为Graph中的Tensor添加层级,TensorBoard会按照代码指定的层级进行展示,初始状态下只绘制最高层级的效果,点击后可展开层级看到下一层的细节。 tf.su
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2018-03-01 20:15
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tensorflow笔记3:CRF函数:tf.contrib.crf.crf_log_likelihood()
摘要:在分析训练代码的时候,遇到了,tf.contrib.crf.crf_log_likelihood,这个函数,于是想简单理解下: 函数的目的:使用crf 来计算损失,里面用到的优化方法是:最大似然估计 使用方法: 函数讲解: 1、tf.contrib.crf.crf_log_likelihood cr
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2018-03-01 20:12
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tensorflow笔记1:基础函数、embedding_lookup
摘要:函数一:tf.nn.embedding_lookup() ERROR: 解决办法:https://stackoverflow.com/questions/43452873/bidirectional-dynamic-rnn-function-in-tensorflow-1-0 #之前的: tf.nn
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2018-01-30 15:59
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