摘要:
TensorBoard 默认是不会记录每个节点的用时、耗费的内存大小等这些信息的,那么如何才能在图上显示这些信息呢?关键就是如下这些代码,主要就是在 sess.run() 中加入 options 和 run_metadata 参数。 #定义TensorFlow运行选项,设置trace_lever F 阅读全文
摘要:
记一次超级蠢超级折磨我的bug。 报错内容: tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: You must feed a value for placeholder tensor 'x_1' with dtype flo 阅读全文
摘要:
tensorflow中graph包含一些操作对象,这些对象就是计算节点。而tensor表示的是不同操作间的数据节点。 tensorflow会创建默认的图,可以通过tf.get_default_graph()来访问: 代码: import tensorflow as tfimport numpy as 阅读全文
摘要:
模型保存,先要创建一个Saver对象:saver=tf.train.Saver(), max_to_keep 是用来设置保存模型的个数,默认为5,即保存最近的五个模型,saver=tf.train.Saver(max_to_keep=0) 如果你只想保存最后一代的模型,则只需要将max_to_kee 阅读全文
摘要:
先说定义:batch normalization字面意思就是批量标准化。在每次SGD时。在activation前,对mini-batch做规范化操作,使得结果的均值为0,方差为1. 阅读全文
摘要:
报错信息: OP_REQUIRES failed at assign_op.h:111 : Resource exhausted: OOM when allocating tensor with shape[3,3,384,384] and type float on /job:localhost/ 阅读全文
摘要:
def onehot(labels): '''one-hot 编码''' #数据有几行输出 n_sample = len(labels) #数据分为几类。因为编码从0开始所以要加1 n_class = max(labels) + 1 #建立一个batch所需要的数组,全部赋0. onehot_lab 阅读全文
摘要:
如上贴出了:错误信息和错误代码。 这个问题困扰了自己两天,报错大概是说输入的数据和接受的格式不一样,不能作为tensor。 后来问了大神,原因出在tf.reshape(),因为网络训练时用placeholder定义了输入格式,所以输入不能用tensor,而tf.reshape()返回结果就是一个te 阅读全文
摘要:
安装好了tensorflow-gpu版本,然后程序中写好了 with tf.device('/gpu:0'): 但是python3 .py程序时还是有错误。 报错为: 2018-04-24 12:58:02.460531: I tensorflow/core/platform/cpu_feature 阅读全文
摘要:
《Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition》,这篇paper提出了空间金字塔池化。 之前学习的RCNN,虽然使用了建议候选区域使得速度大大降低,但是对于超大容量的数据,计算速度还有待提高 阅读全文