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随笔分类 -  AI深度学习框架-TensorFlow

 
卷积神经网络CNN - padding 小结
摘要:padding 有时候容易迷糊,这里汇总一下 卷积中的 padding 当取 SAME 时,原则上保持输入和输出尺寸相同,但这只是在 步长为1时 如此, 总结来说, n 表示 输入尺寸 f 表示 卷积核尺寸 s 表示 步长 p 表示 padding 的尺寸 out 表示 输出尺寸 p = (f - 阅读全文
posted @ 2021-11-02 13:43 努力的孔子 阅读(508) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize
摘要:tensorflow 在 gpu 上训练时报如下错误 Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize 解决办法 加上如下代码 import os import tenso 阅读全文
posted @ 2021-11-02 10:17 努力的孔子 阅读(255) 评论(0) 推荐(0) 编辑
tensorflow - GPU 加速
摘要:首先检测是否可用 GPU import tensorflow as tf print('GPU', tf.test.is_gpu_available()) # GPU True tf.device Tensorflow 通过 tf.device 指定每个操作运行的设备,可以指定本地的 CPU、GPU 阅读全文
posted @ 2020-04-07 08:37 努力的孔子 阅读(1425) 评论(0) 推荐(0) 编辑
GPU及深度学习 环境搭建
摘要:基本概念 1、什么是CUDA CUDA(ComputeUnified Device Architecture),一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题 2、什么是CUDNN NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开 阅读全文
posted @ 2020-04-06 08:27 努力的孔子 阅读(2606) 评论(0) 推荐(0) 编辑
TensorFlow models - object detection API 安装
摘要:tensorflow 的 models 模块非常有用,不仅实现了各种模型,也包括了 原作者 训练好的模型及其使用方法,本文 以 object detection 为例 来说明如何使用 训练好 的模型; 首先呢,还是建议 去 官网 看看使用方法,因为 tensorflow 的版本混乱,网上教程针对的版 阅读全文
posted @ 2020-03-30 15:32 努力的孔子 阅读(1772) 评论(0) 推荐(0) 编辑
tf.train.batch and tf.train.shuffle_batch
摘要:这俩方法都是从队列中批量获取元素,常用于样本的批量获取; 这俩 API 非常反人类,有些参数我还没搞懂,时间关系,先学习常规用法吧 batch 从队列中获取指定个数的元素组成一个 batch def batch(tensors, batch_size, num_threads=1, capacity 阅读全文
posted @ 2020-03-12 10:59 努力的孔子 阅读(368) 评论(0) 推荐(0) 编辑
tf.add_to_collection 和 tf.get_collection 和 tf.add_n
摘要:简要介绍 tf.add_to_collection:把多个变量放在一个 自己命名 的集合里,包括不同域内的变量 tf.get_collection:读取一个列表,生成一个新列表 tf.add_n:把一个列表里的元素求和 add_to_collection(name, value) name 为集合名 阅读全文
posted @ 2020-03-07 16:24 努力的孔子 阅读(816) 评论(0) 推荐(0) 编辑
tensorflow 迁移学习-Demo
摘要:数据集 flower_photos 数据预处理 INPUT_DATA = 'F://dl_dataset//flower_photos' OUTPUT_FILE = 'flower_processed_data.npy' training_images = [] training_labels = 阅读全文
posted @ 2020-03-07 16:02 努力的孔子 阅读(827) 评论(1) 推荐(1) 编辑
tensorflow 加载预训练模型进行 finetune 的操作解析
摘要:这是一篇需要仔细思考的博客; 模型加载 首先需要了解模型保存的形式,包含了 checkpoint、data、meta 等文件; 模型加载不仅可以从 data 加载训练好的权重,还可以从 meta 加载计算图, 加载计算图我们可以理解为引入了 计算节点和变量,引入变量很重要,这样我们无需自己去创造变量 阅读全文
posted @ 2020-03-07 15:11 努力的孔子 阅读(4156) 评论(0) 推荐(1) 编辑
tensorflow-flags
摘要:flags 是 tensorflow 定义参数的比较正规的方式,没什么特别的,直接上代码 flags = tf.app.flags flags.DEFINE_integer("epoch", 1000, "Epoch to train [25]") flags.DEFINE_float("learn 阅读全文
posted @ 2020-03-05 15:26 努力的孔子 阅读(623) 评论(0) 推荐(0) 编辑
tensorflow-TFRecord 文件详解
摘要:TFRecord 是 tensorflow 内置的文件格式,它是一种二进制文件,具有以下优点: 1. 统一各种输入文件的操作 2. 更好的利用内存,方便复制和移动 3. 将二进制数据和标签(label)存储在同一个文件中 引言 我们先不讲 TFRecord,因为讲了你也不懂,认识几个操作吧 tf.t 阅读全文
posted @ 2020-03-05 14:28 努力的孔子 阅读(4320) 评论(2) 推荐(1) 编辑
tf.reduce_max 与 reduce 系列 API
摘要:reduce 可以理解为 python 里的 reduce 函数; tensorflow 中有很多 reduce_ API,其用法完全相同 tf.reduce_max 以这个为例进行说明 def reduce_max(input_tensor, axis=None, keepdims=None, n 阅读全文
posted @ 2020-02-28 14:26 努力的孔子 阅读(1552) 评论(0) 推荐(0) 编辑
tf.while_loop
摘要:while 循环 def while_loop(cond, ### 一个函数,负责判断循环是否进行 body, ### 一个函数,循环体,更新变量 loop_vars, ### 初始循环变量,可以是多个,这些变量是 cond、body 的输入 和输出 shape_invariants=None, p 阅读全文
posted @ 2020-02-28 13:37 努力的孔子 阅读(1441) 评论(0) 推荐(0) 编辑
tf.boolean_mask
摘要:tf.boolean_mask 的作用是 通过布尔值 过滤元素 def boolean_mask(tensor, mask, name="boolean_mask", axis=None): """Apply boolean mask to tensor. tensor:被过滤的元素 mask:一堆 阅读全文
posted @ 2020-02-28 11:23 努力的孔子 阅读(12500) 评论(0) 推荐(1) 编辑
tensorflow - 关于形状、维度的操作汇总
摘要:size Tensor 的 大小,长 * 宽; tf.size 返回 Tensor,需要 session; d1 = tf.random_uniform((3, 2)) # print(d1.size) # AttributeError: 'Tensor' object has no attribu 阅读全文
posted @ 2020-02-27 15:16 努力的孔子 阅读(1385) 评论(0) 推荐(0) 编辑
tf.identity 与 tf.control_dependencies
摘要:先来看看官方解释 def identity(input, name=None): # pylint: disable=redefined-builtin r"""Return a tensor with the same shape and contents as input. 返回一个和输入 相同 阅读全文
posted @ 2020-02-27 14:30 努力的孔子 阅读(950) 评论(0) 推荐(0) 编辑
自编码器
摘要:自编码器论文的提出是为了神经网络权重更好的初始化,他将多层网络一层一层的通过自编码器确定初始权重,最终再对模型进行权重训练; 这种初始化权重的方式目前已经不是主流,但他的思路可以借鉴到很多场景; 模型简介 自编码器,AutoEncode,它分为两部分,前一部分是编码器,后一部分是解码器, 它的原理非 阅读全文
posted @ 2020-02-25 10:15 努力的孔子 阅读(2569) 评论(0) 推荐(0) 编辑
tensorflow基础【3】-Session、placeholder、feed、fetch
摘要:tensorflow 的使用逻辑: 用 Tensor 表示数据; 用 Variable 维护状态; 用 Graph 图表示计算任务,图中的节点称为 op(operation); 用 Session 会话执行 Graph; 用 feed 和 fetch 为操作输入和输出数据; Session tens 阅读全文
posted @ 2020-02-24 14:43 努力的孔子 阅读(912) 评论(0) 推荐(0) 编辑
tensorflow基础【2】-Variable 详解
摘要:Variable 的主要作用是维护特定节点的状态,如深度学习模型参数 创建_基础操作 创建 Variable 有两种方式 tf.Variable 创建唯一变量 class VariableV1(Variable): def __init__(self, initial_value=None, # - 阅读全文
posted @ 2020-02-24 14:42 努力的孔子 阅读(2312) 评论(0) 推荐(0) 编辑

 

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