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2019年12月27日
吴裕雄--天生自然TensorFlow2教程:维度变换
摘要: 图片视图 [b, 28, 28] # 保存b张图片,28行,28列(保存数据一般行优先),图片的数据没有被破坏 [b, 28*28] # 保存b张图片,不考虑图片的行和列,只保存图片的数据,不关注图片数据的细节 [b, 2, 14*28] # 保存b张图片,把图片分为上下两个部分,两个部分具体多少行是不清楚的 [b, 28, 28, 1] # 保存b张图片,28行,28列,1个通道 First R
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posted @ 2019-12-27 00:14 吴裕雄
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2019年12月26日
吴裕雄--天生自然TensorFlow2教程:numpy [ ] 索引
摘要: import tensorflow as tf a = tf.ones([1, 5, 5, 3]) a.shape a[0][0] numpy : 索引 a = tf.random.normal([4, 28, 28, 3]) a.shape a[1].shape a[1, 2].shape a[1][2][3].shape a[1, 2, 3, 2].shape 一维切片 a = tf.rang
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posted @ 2019-12-26 23:04 吴裕雄
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吴裕雄--天生自然TensorFlow2教程:创建Tensor
摘要: import numpy as np import tensorflow as tf tf.convert_to_tensor(np.ones([2, 3])) tf.convert_to_tensor(np.zeros([2, 3])) list tf.convert_to_tensor([1, 2]) tf.convert_to_tensor([1, 2.]) tf.convert_to_te
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posted @ 2019-12-26 21:22 吴裕雄
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吴裕雄--天生自然TensorFlow2教程:Tensor数据类型
摘要: list: [1,1.2,'hello'] ,存储图片占用内存非常大 np.array,存成一个静态数组,但是numpy在深度学习之前就出现了,所以不适合深度学习 tf.Tensor,为了弥补numpy的缺点,更多的是为了深度学习而生 tensor数据存储类型 scalar:标量,1.1 vector:向量,[1.1],[1.1,2.2,...] matrix: 矩阵,[[1.1,2.2],...
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posted @ 2019-12-26 20:25 吴裕雄
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吴裕雄--天生自然GPU配置:查看本机显卡是否支持GPU
摘要: NVIDIA的GF8级别以上的显卡才能支持physx物理加速(即GPU加速),ATI的显卡不支持。 打开:设备管理器,点击:显示适配器
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posted @ 2019-12-26 14:11 吴裕雄
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2019年12月25日
吴裕雄--天生自然深度学习TensorBoard可视化:projector_MNIST
摘要: import os import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data from tensorflow.contrib.tensorboard.plugins import projector INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 LAYER1_NODE
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posted @ 2019-12-25 19:12 吴裕雄
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吴裕雄--天生自然深度学习TensorBoard可视化:projector_data_prepare
摘要: import os import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data %matplotlib inline LOG_DIR = 'F:\\temp\\log\\' SPRITE_FI
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posted @ 2019-12-25 18:32 吴裕雄
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吴裕雄--天生自然深度学习TensorBoard可视化:监控指标可视化
摘要: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 1. 生成变量监控信息并定义生成监控信息日志的操作。 SUMMARY_DIR = "F:\\temp\\log" BATCH_SIZE = 100 TRAIN_STEPS = 3000 def variable_summaries
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posted @ 2019-12-25 18:07 吴裕雄
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吴裕雄--天生自然深度学习TensorBoard可视化:改造后的mnist_train
摘要: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 LAYER1_NODE = 500 def get_weight_variable(shape, regularizer): weights = tf.get_var
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posted @ 2019-12-25 17:21 吴裕雄
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吴裕雄--天生自然深度学习TensorBoard可视化:命名空间
摘要: # 1. 不同的命名空间。 import tensorflow as tf with tf.variable_scope("foo"): a = tf.get_variable("bar", [1]) print(a.name) with tf.variable_scope("bar"): b = tf.get_variable("bar", [1]) pri...
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posted @ 2019-12-25 16:44 吴裕雄
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