其实常说的fine tune就是冻结网络前面的层,然后训练最后一层。那么在tensorflow里如何实现finetune功能呢?或者说是如何实现冻结部分层,只训练某几个层呢?可以通过只选择优化特定层的参数来实现该功能。 示例代码如下: #定义优化算子
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(1e-3)
#选择待优化的参数
output_vars = tf.get_collection(tf.GraphKyes.TRAINABLE_VARIABLES, scope=‘outpt‘)
train_step = optimizer.minimize(loss_...
深度神经网络可解释性方法汇总,附 Tensorflow 代码实现 知识库 ? 小白学CV ? 于 10个月前 ? 2076 阅读 理解神经网络:人们一直觉得深度学习可解释性较弱。然而,理解神经网络的研究一直也没有停止过,本文就来介绍几种神经网络的可解释性方法,并配有能够在Jupyter下运行的代码链接。 1.Activation Maximization通过激活最化来解释深度神经网络的方法一共有两种,具体如下:1.1 Activation Maximization (AM)相关代码如下:https:...
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.framework import graph_utilv1 = tf.Variable(tf.constant(1.0, shape=[1]), name = "v1")
v2 = tf.Variable(tf.constant(2.0, shape=[1]), name = "v2")
result = v1 + v2init_op = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:sess.run(init_op)graph_def = tf.get_default_graph().as_graph_def()output_graph_def = graph_util.convert_variables_to_const...
import tensorflow as tfv1 = tf.Variable(tf.random_normal([1], stddev=1, seed=1))
v2 = tf.Variable(tf.random_normal([1], stddev=1, seed=1))
result = v1 + v2init_op = tf.global_variables_initializer()
saver = tf.train.Saver()with tf.Session() as sess:sess.run(init_op)saver.save(sess, "E:\\Saved_model\\model.ckpt")with tf.Session() as sess:saver.restore(sess, "E:\\Saved_model\\model.ckpt")print(sess....
一、概述
在我们使用TensorFlow进行神经网络的搭建时,难免遇到需要训练很多次来拟合数据的情况,假设需要拟合1000次数据,那么可能前800次的拟合效果都不是很好,所以显示进度条就会使得输出面板被填满,输出的信息我们并不关心,我们只关心最后200次的拟合效果,此时思考能否可以有一种办法可以简便的在训练多个epochs时隐藏进度条的输出呢?
二、具体操作
阅读这个函数
tensorflow.keras.models.Sequential.fit
在上述函数原型...
这篇文章主要介绍了关于tensorflow TFRecords文件的生成和读取的方法,有着一定的参考价值,现在分享给大家,有需要的朋友可以参考一下TensorFlow提供了TFRecords的格式来统一存储数据,理论上,TFRecords可以存储任何形式的数据。TFRecords文件中的数据都是通过tf.train.Example Protocol Buffer的格式存储的。以下的代码给出了tf.train.Example的定义。message Example { Features features = 1;
};
message Features { map<st...
本篇文章主要介绍了tensorflow 使用flags定义命令行参数的方法,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起过来看看吧tf定义了tf.app.flags,用于支持接受命令行传递参数,相当于接受argv。import tensorflow as tf#第一个是参数名称,第二个参数是默认值,第三个是参数描述
tf.app.flags.DEFINE_string(str_name, def_v_1,"descrip1")
tf.app.flags.DEFINE_integer(int_name, 10,"descript2")
tf.app.flags.DEFINE_boolean(bool_nam...
本篇文章主要介绍了将TensorFlow的网络导出为单个文件的方法,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起过来看看吧有时候,我们需要将TensorFlow的模型导出为单个文件(同时包含模型架构定义与权重),方便在其他地方使用(如在c++中部署网络)。利用tf.train.write_graph()默认情况下只导出了网络的定义(没有权重),而利用tf.train.Saver().save()导出的文件graph_def与权重是分离的,因此需要采用别的方法。我们知道,graph_def...
本篇文章给大家带来的内容是关于Tensorflow分类器项目自定义数据读入的方法介绍(代码示例),有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助。Tensorflow分类器项目自定义数据读入在照着Tensorflow官网的demo敲了一遍分类器项目的代码后,运行倒是成功了,结果也不错。但是最终还是要训练自己的数据,所以尝试准备加载自定义的数据,然而demo中只是出现了fashion_mnist.load_data()并没有详细的读取过程,随后我又...
本篇文章主要介绍了TensorFlow实现非线性支持向量机的实现方法,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起过来看看吧这里将加载iris数据集,创建一个山鸢尾花(I.setosa)的分类器。# Nonlinear SVM Example
#----------------------------------
#
# This function wll illustrate how to
# implement the gaussian kernel on
# the iris dataset.
#
# Gaussian Kernel:
# K(x1, x2) = exp(-gamma * abs(x1 - x2)^2)import matplot...
本篇文章主要介绍了TensorFlow实现随机训练和批量训练的方法,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起过来看看吧TensorFlow更新模型变量。它能一次操作一个数据点,也可以一次操作大量数据。一个训练例子上的操作可能导致比较“古怪”的学习过程,但使用大批量的训练会造成计算成本昂贵。到底选用哪种训练类型对机器学习算法的收敛非常关键。 为了TensorFlow计算变量梯度来让反向传播工作,我们必须度量一个或者多个样本的损失。 ...
本篇文章主要介绍了TensorFlow模型保存和提取方法示例,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起过来看看吧一、TensorFlow模型保存和提取方法1. TensorFlow通过tf.train.Saver类实现神经网络模型的保存和提取。tf.train.Saver对象saver的save方法将TensorFlow模型保存到指定路径中,saver.save(sess,"Model/model.ckpt"),实际在这个文件目录下会生成4个人文件:checkpoint文件保存了一个录下多有的模型文件列表,model.ckpt.meta保...
我需要将方法定义为自定义渐变,如下所示:class CustGradClass:def __init__(self):pass@tf.custom_gradientdef f(self,x):fx = xdef grad(dy):return dy * 1return fx, grad我收到以下错误:ValueError: Attempt to convert a value (<main.CustGradClass object at 0x12ed91710>) with an unsupported type () to a Tensor.原因是自定义渐变接受函数f(* x),其中x是张量序列.传递的第一个参数是对象本身,即自我.
从documentation开...
我有兴趣在TensorFlow中对Kronecker Recurrent Units实施this paper.
这涉及Kronecker产品的计算. TensorFlow没有Kronecker产品的操作.我正在寻找一种有效而强大的计算方法.
这是否存在,还是需要手动定义TensorFlow操作?解决方法:TensorFlow 1.7在tf.contrib.kfac.utils.kronecker_product中提供了函数kronecker_product:a = tf.eye(3)
b = tf.constant([[1., 2.], [3., 4.]])
kron = tf.contrib.kfac.utils.kronecker_product(a...
我正在尝试模仿以下在PyTorch中完成的操作:vol = Variable(torch.FloatTensor(A, B*2, C, D, E).zero_()).cuda()
for i in range(C):if i > 0 :vol[:, :B, i, :,i:] = input0[:,:,:,i:]vol[:, B:, i, :,i:] = input1[:,:,:,:-i]else:vol[:, :B, i, :,:] = input0vol[:, B:, i, :,:] = input1到目前为止,我已经尝试在TF中使用以下切片分配并将其包装在Keras Lambda层中:vol = tf.Variable(K.zeros((A, D, E, C, B*2)))
for i in r...