目录核心概念direct_session direct_session.hdirect_session.cc1. 核心概念读过之前文章的读者应该还记得，session是一个执行代理。我们把计算图和输入交给session，由它来调度执行器，执行计算产生结果。TF给我们提供了一个最简单的执行器direction_session。按照当前的理解，我们觉得direction_session的实现应该是非常简单而直接的，毕竟执行器的复杂结构我们在executor那篇已经见到了。但实际上，问题的难点在于，有时候我们只...
Tensorflow基础知识Tensorflow设计理念（1）将图的定义和图的运行完全分开，因此Tensorflow被认为是一个“符合主义”的库（2）Tensorflow中涉及的运算都要放在图中，而图的运行只发生在会话（session）中。开启会话后，就可以用数据去填充节点，进行运算。关闭会话后，就不能继续计算了。因此会话提供了操作运算和Tensor求值的环境编程模型边Tensorflow的边有两种连接关系：数据依赖和控制依赖。其中实线边表示数据依赖，代表数据，...
在反向传播过程中，神经网络需要对每一个loss对应的学习参数求偏导，算出的这个值也就是梯度，用来乘以学习率更新学习参数使用的，它是通过tensorflow中gradients函数使用的。我们根据官方文档对函数原型进行解析官方文档中函数原型以及参数如下：tf.gradients(ys,xs,grad_ys=None,name=‘gradients‘,colocate_gradients_with_ops=False,gate_gradients=False,aggregation_method=None,stop_gradients=None,unconnected_gradients...
目录核心概念devicedevice_factorydevice_mgrdevice_set1. 核心概念在framework部分，我们介绍了DeviceAttributes和DeviceBase两个结构，这些其实是为了我们今天要介绍的Device类做准备的。感兴趣的读者可以去回顾下前面讲过的内容。Device类只是对DeviceBase类的继承，没有添加更多新的数据成员，但提供了Compute计算接口。DeviceSet是一个设备集合类，而DeviceMgr与DeviceSet的不同点在于，它提供了设备管理的功能，为设备查找和...
注：本文的内容基本上都摘自tensorflow的官网，只不过官网中的这部分内容在国内访问不了，所以我只是当做一个知识的搬运工，同时梳理了一遍，方便大家查看。本文相关内容地址如下：https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/ml-intro 一、first_steps_with_tensor_flow可运行代码以下是tensorflow官网中first_steps_with_tensor_flow.py的完整可运行代码，直接复制编译就可以出结果。代码如下：import math fro...
文章索引framework解析resourceallocatortensoropnodekernelgraphdevicefunctionshape_inferencecommon_runtime解析devicesessiongraph_optimizerexecutor-1executor-2direct_session后记关于起源阅读tensorflow源码时，为了敦促自己主动思考，把阅读的笔记整理成了博客，拿出来跟大家分享。关于迭代文章都是工作之余写的，比较仓促，难免会有思考不全面的地方，大家如果发现了问题还请不吝赐教，我会持续迭代。目前只写了两个我觉...
本文翻译自Tensorflow团队的文章Tensorflow Control Flow Implementation，部分内容加入了笔者自己的理解，如有不妥之处还望各位指教。目录概览控制流核心概念控制流结构的编译条件表达式while循环实现分布式条件表达式分布式while循环自动微分概览本文将会介绍当前在Tensorflow中控制流操作的设计和实现。这是一篇基于原始设计的描述性文档，设计的细节还请参考源代码。本文将要讲述的内容是：介绍Tensorflow为了处理控制流加入的...
本blog为github上CharlesShang/TFFRCNN版源码解析系列代码笔记 ---------------个人学习笔记--------------- ----------------本文作者吴疆-------------- ------点击此处链接至博客园原文------ 1.proposal_target_layer(rpn_rois, gt_boxes, gt_ishard, dontcare_areas, _num_classes)代码逻辑 赋值all_rois = rpn_rois，剔除gt_boxes中的gt_hardboxes得到gt_easyboxes---> 扩充all_rois(None,5) 第1列为全0batch_ind：rpn_roi...
本blog为github上CharlesShang/TFFRCNN版源码解析系列代码笔记 ---------------个人学习笔记--------------- ----------------本文作者吴疆-------------- ------点击此处链接至博客园原文------ 与VGGnet_test.py相比，VGGnet_train.py需要馈入更多的变量，与train.py中train_model(...)函数定义的feed_dict相照应，此外，还增加了name为rpn-data、roi-data、drop6和drop7的网络处理层，keep_prob为dropout的比例# train.py中tr...