随笔分类 - 25.tensorflow
摘要：1. 环境介绍 CPU：Intel Core i5 7500 OS：Windows 10 64bit VS：Visual Studio 2015 2. 安装TensorFlow 安装TensorFlow环境，可以参考本人另一篇博客文章：Windows 10系统下安装和搭建TensorFlow（for
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摘要：1. 环境介绍 CPU：Intel Core i5 7500 OS：Windows 10 x64 VS：Visual Studio 2015 Anaconda：5.3.0 x64（下载地址：https://www.anaconda.com/download/ 如果网速慢也可以在这里下载：https:
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摘要：问题 在执行 bazel tensorflow serving 的时候出现下面的错误 ERROR: error loading package ‘’: in /home/wangcongying/tools/serving/tensorflow_serving/workspace.bzl: Enco
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摘要：第1步：安装所需的包 首先，安装先决条件：pkg-config，zip，g++，zlib1g-dev，unzip，和python。sudo apt-get install pkg-config zip g++ zlib1g-dev unzip python 第2步：下载Bazel 接下来，bazel
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摘要：原文：https://blog.csdn.net/yhily2008/article/details/79967118 为了编译TensorFlow的源代码，除了要有gcc（版本不低于4.8）支持之外，还需要安装Google自产的编译工具Bazel。 1.安装Bazel 安装Bazel，需要Java
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摘要：题主问的是embedding的含义，楼上几位的回答都是拿word embedding说了一通，也没解释出embedding的含义。我来说一下。Embedding在数学上表示一个maping, f: X -> Y， 也就是一个function，其中该函数是injective（就是我们所说的单射函数，每
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摘要：支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类（binary classification）的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解
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摘要：一、R-CNN 横空出世R-CNN（Region CNN，区域卷积神经网络）可以说是利用深度学习进行目标检测的开山之作，作者Ross Girshick多次在PASCAL VOC的目标检测竞赛中折桂，2010年更是带领团队获得了终身成就奖，如今就职于Facebook的人工智能实验室（FAIR）。 R-
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摘要：一、状态和模型 在CNN网络中的训练样本的数据为IID数据（独立同分布数据），所解决的问题也是分类问题或者回归问题或者是特征表达问题。但更多的数据是不满足IID的，如语言翻译，自动文本生成。它们是一个序列问题，包括时间序列和空间序列。这时就要用到RNN网络，RNN的结构图如下所示： 序列样本一般分为
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摘要：虽然学深度学习有一段时间了，但是对于一些算法的具体实现还是模糊不清，用了很久也不是很了解。因此特意先对深度学习中的相关基础概念做一下总结。先看看前向传播算法(Forward propagation)与反向传播算法(Back propagation)。 1.前向传播 如图所示，这里讲得已经很清楚
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摘要：一 tensorflow 01： 通过saver.save函数将TensorFlow模型保存到了model/model.ckpt文件中，这里代码中指定路径为"model/model.ckpt"，也就是保存到了当前程序所在文件夹里面的model文件夹中。 TensorFlow模型会保存在后缀为.ckp
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摘要：本文承接上文 TensorFlow-slim 训练 CNN 分类模型（续），阐述通过 tf.contrib.slim 的函数 slim.learning.train 训练的模型，怎么通过人为的加入数据入口（即占位符）来克服无法用于图像推断的问题。要解决这个问题，最简单和最省时的方法是模仿。我们模仿的
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摘要：原文：https://www.cnblogs.com/nowornever-L/p/6991295.html 1. TensorFlow 生成的 .ckpt 和 .pb 都有什么用？ 2. TensorFlow saving into/loading a graph from a file 正好看到
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摘要：这篇薄荷主要是讲了如何用tensorflow去训练好一个模型，然后生成相应的pb文件。最后会将如何重新加载这个pb文件。 首先先放出PO主的github： https://github.com/ppplinday/tensorflow-vgg16-train-and-test 其中的pitcute文
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摘要：本文主要参考博客https://blog.csdn.net/luoyexuge/article/details/80399265 [1] bazel安装参考:https://blog.csdn.net/luoyi131420/article/details/78585989 [2] 首先介绍下自己的
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摘要：TensorFlow模型保存和加载方法 模型保存 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 这段代码中，通过saver.save函数将TensorFlow模型保存到了model/model.ckpt文件中，这里代码中指定路径为"model/
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摘要：max pooling是CNN当中的最大值池化操作，其实用法和卷积很类似 有些地方可以从卷积去参考【TensorFlow】tf.nn.conv2d是怎样实现卷积的？ tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None) 参数是四个，和卷积
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摘要：tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None) 参数是四个，和卷积很类似： Example：
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摘要：这个函数的作用是计算激活函数 relu，即 max(features, 0)。即将矩阵中每行的非最大值置0。
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摘要：之前在tensorflow上和caffe上都折腾过CNN用来做视频处理，在学习tensorflow例子的时候代码里面给的优化方案默认很多情况下都是直接用的AdamOptimizer优化算法，如下： optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=lr
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