随笔分类 - TensorFlow
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摘要：1.tf.control_dependencies 此函数指定某些操作执行的依赖关系 返回一个控制依赖的上下文管理器，使用 with 关键字可以让在这个上下文环境中的操作都在 control_inputs 执行 举例： with tf.control_dependencies([a, b]): c
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摘要：1.tf.reshape reshape(tensor, shape, name=None) 作用：重塑张量。给定张量，此操作将返回与形状为shape的张量具有相同值的张量。 如果“形状”的一个分量为特殊值-1，则将计算该尺寸的大小，以使总大小保持恒定。 具体来说，[-1]的“形状”会展平为一维。
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摘要：1.tf.one_hot() one_hot(indices,depth,on_value=None,off_value=None,axis=None,dtype=None,name=None) 作用：将input转化为one-hot类型数据输出，相当于将多个数值联合放在一起作为多个相同类型的向量，
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摘要：1.tf.constant tf.constant(value, dtype=None, shape=None, name='Const') 参数： value: 第一个值value是必须的，可以是一个数值，也可以是一个列表。 dtype: 所要创建的tensor的数据类型 shape: 所要创建的
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摘要：1.tf.expand_dims() tf.expand_dims(input, axis=None, name=None, dim=None) 作用：给定张量，输入形状的维度索引轴处插入1的尺寸。 尺寸索引轴从零开始； 如果为指定的轴为负数，则从末尾开始算起。 参数： input：张量。 aixs
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摘要：一、tf.constant_initializer(value) 作用：将变量初始化为给定的常量，初始化一切所提供的值。 二、tf.zeros_initializer() 作用：将变量设置为全0；也可以简写为tf.Zeros() 三、tf.ones_initializer() 作用：将变量设置为全1
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摘要：tf.nn.embedding_lookup( params, ids, partition_strategy='mod', name=None, validate_indices=True, max_norm=None ) 功能：选取一个张量里面索引对应的行的向量 TensorFlow链接：htt
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摘要：1.tf.variable_scope 功能：tf.variable_scope可以让不同命名空间中的变量取相同的名字，无论tf.get_variable或者tf.Variable生成的变量 TensorFlow链接：https://tensorflow.google.cn/api_docs/pyt
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摘要：1.tf.Variable() 功能：tf.Variable()创建变量时，name属性值允许重复，检查到相同名字的变量时，由自动别名机制创建不同的变量。 参数： initializer：初始化参数； name：可自定义的变量名称 举例： 结果如下： 2.tf.get_variable() 功能：t
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摘要：1.tf.gather tf.gather(params, indices, validate_indices=None, name=None, axis=0) 功能：根据提供的indices在axis这个轴上对params进行索引，拼接成一个新的张量。 参数： params：需要被索引的张量 in
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摘要：训练BiLSTM模型的时候报错： 解决方法： 如果你是使用 GPU 版 TensorFlow 的话,并且你想在显卡高占用率的情况下训练模型,那你要注意在初始化 Session 的时候为其分配固定数量的显存,否则可能会在开始训练的时候直接报错退出: 这时你需要用下面的方法创建 Session: 参考文
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摘要：sess.run()由fetches和feed_dict组成 sess.run是让fetches节点动起来，告诉tensorflow，想要此节点的输出。 fetches 可以是list或者tensor向量 feed_dict给使用placeholder创建出来的tensor赋值，用来替换原图中的某个
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摘要：1. 已经安装cuda但是tensorflow仍然使用cpu加速的问题 电脑上同时安装了GPU和CPU版本的TensorFlow，本来想用下面代码测试一下GPU程序，但无奈老是没有调用GPU。 后来google了一下，发现gpu版本和cpu版本是不能同时安装的 于是按照以下指令，卸载下面的安装包 一
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摘要：我的安装版本： win10 x64 VS2015 conda python 3.7 显卡 GTX 940mx Cuda 9.0 cudnn v7.3.1 Tensorflow-gpu 1.13.1 1.安装Anaconda 自动安装python3.7 2.安装VS2015 tensorflow其实是
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摘要：Tensorflow官方推出了可视化工具Tensorboard，可以帮助我们实现以上功能，它可以将模型训练过程中的各种数据汇总起来存在自定义的路径与日志文件中，然后在指定的web端可视化地展现这些信息。 1、Tensorboard的数据形式 Tensorboard可以记录与展示以下数据形式： （1）
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摘要：一、 LeNet-5 LeNet-5是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。 卷积神经网络能够很好的利用图像的结构信息。 卷积层的参数较少，这也是由卷积层的主要特性即局部连接和共享权重所决定。 LeNet-5共有7层，不包含输入，每层都包含可训练参数；每个层有多个Feature Map，每
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摘要：一、手写体分类 1. 数据集 下面的图是通过调用 tf.summary.image('input', image_shaped_input, 10)得到的，具体见2.初始化参数 2. 初始化参数 第一层的weight和biases的变化情况 第二层的weight和biases的变化情况 3. 构建神
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摘要：1. session对话控制 方法1： 方法2： 2. Variable变量 3. placeholder Tensorflow 如果想要从外部传入data, 那就需要用到 tf.placeholder(), 然后以这种形式传输数据 sess.run(***, feed_dict={input: *
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摘要：问题：完成graph中的算子，并执行tf.Session后，用tensorboard可视化节点时，没有显示图像 1. tensorboard 1.10 我是将log文件存储在E盘下面的，所以直接在E盘下面输入tensorboard --logdir='logs' 重点注意：路径中不能包含中文（不只是
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摘要：检测目前安装了哪些环境变量：conda info --envs 查看当前有哪些可以使用的tensorflow版本：conda search --full -name tensorflow 查看tensorflow包信息及依赖关系：conda info tensorflow 在anaconda中安装t
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