https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/75577305

https://blog.csdn.net/leastsq/article/details/54374909

 

tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO) 现在运行代码时,将看到如下的附加日志输出: INFO:tensorflow:loss = 1.18812, step = 1INFO:

tf.app.run() ~进入main ~elif FLAGS.num_gpus == 1:自动找到gpu
 
# 残差网络模型参数
  hps = resnet_model.HParams(batch_size=batch_size,
                             num_classes=num_classes,
                             min_lrn_rate=0.0001,
                             lrn_rate=0.1,
                             num_residual_units=5,
                             use_bottleneck=False,
                             weight_decay_rate=0.0002,
                             relu_leakiness=0.1,
                             optimizer='mom')
bottleneck：
通过已经训练好的模型，把bottleneck特征抽取出来，然后滚到下一个“小”模型里面，也就是全连接层。
实施步骤为：
1、把训练好的模型的权重拿来,model；
2、运行，提取bottleneck feature（网络在全连接之前的最后一层激活的feature map,卷积-全连接层之间），单独拿出来，并保存
3、bottleneck层数据，之后 + dense全连接层，进行fine-tuning
提取图片的bottleneck特征需要步骤：
1、载入图片；
2、灌入pre-model的权重；
3、得到bottleneck feature
--》使用哪种残差单元（带bottleneck还是不带bottleneck）

 

对于文件名队列,我们使用tf.train.string_input_producer函数。这个函数需要传入一个文件名list,系统会自动将它转为一个文件名队列。

我们必须要把数据先读入后才能进行计算，假设读入用时0.1s，计算用时0.9s，那么就意味着每过1s，GPU都会有0.1s无事可做，这就大大降低了运算的效率。。而使用tf.train.start_queue_runners之后，才会启动填充队列的线程，这时系统就不再“停滞”。此后计算单元就可以拿到数据并进行计算，整个程序也就跑起来了

tf.FixedLengthRecordReader是读取固定长度字节数信息(针对bin文件使用FixedLengthRecordReader读取比较合适)，结果表明下次调用时会接着上次读取的位置继续读取文件，而不会从头开始读取。
例如：
import tensorflow as tf

filenames = ['D:/Tensorflow/test/txt1.txt']
filename_queue = tf.train.string_input_producer(filenames)
reader = tf.FixedLengthRecordReader(record_bytes=4)
key, value = reader.read(filename_queue)
b = value
sess = tf.InteractiveSession()
tf.train.start_queue_runners(sess=sess)
print(sess.run(b))
print('\n')
print(sess.run(b))
--》txt1.txt文件中就有4字节的内容

https://zhuanlan.zhihu.com/p/27238630   tf读取机制~队列

decode_raw操作可以讲一个字符串转换为一个uint8的张量

tf.cast(x, dtype, name=None) 将x的数据格式转化成dtype.例如,原来x的数据格式是bool, 那么将其转化成float以后,就能够将其转化成0和1的序列。

tf.slice() 从返回值上去理解，现在假设input的shape是[a1, a2, a3], begin的值是[b1, b2, b3],size的值是[s1, s2, s3],那么tf.slice()返回的值就是 input[b1:b1+s1, b2:b2+s2, b3:b3+s3]。
如果 si=−1 ，那么 返回值就是 input[b1:b1+s1,..., bi: ,...]

tf.contrib.framework.get_or_create_global_step()得到目前模型训练到达全局步数。

bottleneck残差模块让残差网络可以向更深的方向上走，原因就是因为同一通道数的情况下，bottleneck残差模块要比朴素残差模块节省大量的参数，一个单元内的参数少了，对应的就可以做出更深的结构。

产生一个滑动平均计算对象，MOVING_AVERAGE_DECAY = 0.999，则每一代中的decay值更新如下
           min(decay, (1 + num_updates) / (10 + num_updates))
采用这个计算得到的decay值对上面梯度法更新得到的所有参数进行平滑处理如下：
            shadow_variable = decay * shadow_variable + (1 - decay) * variable

 

tf.identity()和tf.group()均可将语句变为操作

tf.nn.moments(x, axes, shift=None, name=None, keep_dims=False) 直接计算均值与方差

https://blog.csdn.net/a_a_ron/article/details/79048446
tf.where的用法，注意矩阵的维度

https://www.jianshu.com/p/0312e04e4e83
tf.nn.batch_normalization
注意其中scale和offset的定义
计算moving mean（滑动平均）、moving variance（滑动方差），然后利用 (moving_mean, moving_variance) 进行网络测试。

函数原型 tf.slice(inputs,begin,size,name='') 2,用途:从inputs中抽取部分内容      inputs:可以是list,array,tensor  

 #图像字节数
  image_bytes = result.height * result.width * result.depth
  # Every record consists of a label followed by the image, with a
  # fixed number of bytes for each.
  # 每一条样本记录由 标签 + 图像 组成，其字节数是固定的。
  record_bytes = label_bytes + image_bytes

  # Read a record, getting filenames from the filename_queue.  No
  # header or footer in the CIFAR-10 format, so we leave header_bytes
  # and footer_bytes at their default of 0.
  # 创建一个固定长度记录读取器，读取一个样本记录的所有字节（label_bytes + image_bytes)

tf.argmax(vector, 1)：返回的是vector中的最大值的索引号，如果vector是一个向量，那就返回一个值，如果是一个矩阵，那就返回一个向量，这个向量的每一个维度都是相对应矩阵行的最大值元素的索引号。

https://www.cnblogs.com/wyh1993/p/1f142f2d7daab0a8d74907f1d44effe7.html
tensorboard及summary data  ~~  可视化

# 计算预测准确率
  truth = tf.argmax(model.labels, axis=1) 
  predictions = tf.argmax(model.predictions, axis=1)
  precision = tf.reduce_mean(tf.to_float(tf.equal(predictions, truth)))
标签是（128，10），所以argmax就是取10个num-classes中概率数值最大的

tf.ConfigProto一般用在创建session的时候。用来对session进行参数配置
with tf.Session(config = tf.ConfigProto(...),...)

#tf.ConfigProto()的参数
log_device_placement=True : 是否打印设备分配日志
allow_soft_placement=True ： 如果你指定的设备不存在，允许TF自动分配设备
tf.ConfigProto(log_device_placement=True,allow_soft_placement=True)

six是用来兼容python 2 和 3的，six.moves 是用来处理那些在2 和 3里面函数的位置有变化的，直接用six.moves就可以屏蔽掉这些变化

将下面的行添加到代码的开头（在导入之后）：
tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO)
现在运行代码时，将看到如下的附加日志输出：
INFO:tensorflow:loss = 1.18812, step = 1
INFO:tensorflow:loss = 0.210323, step = 101
INFO:tensorflow:loss = 0.109025, step = 201
带有INFO级别的日志，tf.contrib.learn每100步骤自动输出training-loss metrics到stderr。

https://blog.csdn.net/circleyuanquan/article/details/60875016
在普通网络（图2中间）的基础上，我们对其引入了快捷连接（shortcut connection），即将普通网络转换为残差网络。当输入与输出具有相同维度时（即之间用实线连接），可以直接使用快捷连接。当维度增加时（即之间用虚线连接），我们考虑两个方面，（1）直接执行恒等映射，并且使用零填充的方式来保持参数的不变；（2）用式 这里写图片描述来进行计算，并且在卷积之后激活函数之前对其进行批量归一化处理。


https://blog.csdn.net/mao_feng/article/details/52734438
resnet学习的是残差函数F(x) = H(x) - x, 这里如果F(x) = 0, 那么就是上面提到的恒等映射。事实上，resnet是“shortcut connections”的在connections是在恒等映射下的特殊情况，它没有引入额外的参数和计算复杂度。 假如优化目标函数是逼近一个恒等映射, 而不是0映射， 那么学习找到对恒等映射的扰动会比重新学习一个映射函数要容易。
 
当需要对输入和输出维数进行变化时（如改变通道数目），可以在shortcut时对x做一个线性变换Ws，如下式，然而实验证明x已经足够了，不需要再搞个维度变换，除非需求是某个特定维度的输出，如文章开头的resnet网络结构图中的虚线，是将通道数翻倍。

为什么每个大conv模块只有在改变颜色（即feature map大小改变）时，残差直连会有conv、bnr和pool？---
一个残差模块（Fig 2）是由两层卷积再加一个恒等映射组成的。相同颜色块之间的 feature map 的大小是一样的，因此残差模块的输入输出的维度大小也是一样，可以直接进行相加（如 Fig 1中的实曲线）网络延伸到不同颜色块时都要经过2倍下采样或者是 stride=2 的卷积，那么这时 feature map 的大小都会减半，但是卷积核的数量会增加一倍，这样是为了保持时间的复杂度，那么残差模块的输入和输出大小不一样的时应该要怎么办？这里采用论文中的 B 方法：用 1X1 的卷积核来映射到跟输出一样的维度（如 Fig 1中的虚曲线）。ResNet 的大体结构是还是参照 VGG 网络。、