安装tensorflow1.5版本后，运行import tensorflow as tf报出一系列警告但不是错误root@China:# python3Python 3.5.2 (default, Oct 8 2019, 13:06:37) [GCC 5.4.0 20160609] on linuxType "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.>>> import tensorflow as tf/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow/python/framework/dtypes.py:493: FutureWarning: Passing (type, 1) or ‘1type‘ as a...
网络结构如下： 代码如下： 1# encoding: utf-8 2 3import tensorflow as tf4from tensorflow import keras5from tensorflow.keras import layers, Sequential, losses, optimizers, datasets6import matplotlib.pyplot as plt7 8 Epoch = 309 path = r‘G:\2019\python\mnist.npz‘10 (x, y), (x_val, y_val) = tf.keras.datasets.mnist.load_data(path) # 60000 and 1000011print(‘datasets:‘, x.shape, y.shape, x.min(), x...
保存和恢复模型（Save and restore models）官网示例：https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/save_and_restore_models在训练期间保存检查点在训练期间或训练结束时自动保存检查点。权重存储在检查点格式的文件集合中，这些文件仅包含经过训练的权重（采用二进制格式）。可以使用经过训练的模型，而无需重新训练该模型，或从上次暂停的地方继续训练，以防训练过程中断检查点回调用法：创建检查点回调，训练模型并将ModelChec...
1，概述 模型量化应该是现在最容易实现的模型压缩技术，而且也基本上是在移动端部署的模型的毕竟之路。模型量化基本可以分为两种：post training quantizated和quantization aware training。在pyrotch和tensroflow中都提供了相应的实现接口。 对于量化用现在常见的min-max方式可以用公式概括为： $r = S (q - Z)$ 上面式子中q为量化后的值，r为原始浮点值，S为浮点类型的缩放稀疏，Z为和q相同类型的表示r中0点的值...
C:\....\Anaconda3\envs\py35\lib\site-packages\h5py\__init__.py:36: FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from `float` to `np.floating` is deprecated. In future, it will be treated as `np.float64 == np.dtype(float).type`. from ._conv import register_converters as _register_converters使用Anaconda安装的Python3.5环境，导入TensorFlow时出现如下错误：<<<import tensorflow as tf C...
import tensorflow as tfa = tf.constant([1.0, 2.0], name="a") b = tf.constant([2.0, 3.0], name="b") result = a + b print(result) import tensorflow as tfg1 = tf.Graph() with g1.as_default():v = tf.get_variable("v", [1], initializer = tf.zeros_initializer()) # 设置初始值为0 g2 = tf.Graph() with g2.as_default():v = tf.get_variable("v", [1], initializer = tf.ones_initializer()) # 设置初始值为...
配置笔者使用Dell Inspiron 7559笔记本电脑，显卡为NVIDIA GTX 960M。目标由于本机显卡仅有nvidia-384驱动包能够良好支持（nvidia-387、nvidia-390包均在本机出现了系统无法登陆等异常），而CUDA 9.1需要驱动至少为nvidia-387，故选择安装CUDA 9.0及cuDNN7.0。 TelsorFlow 1.8完全支持CUDA 9.0因此可以使用最新版。安装显卡驱动使用apt安装nvidia-384驱动包（实际安装驱动为390）：sudo apt-get install nvidia-384安装完成后重启系...
深度学习Tensorflow相关书籍推荐和PDF下载baihualinxin关注32018.03.28 10:46:16字数 481阅读 22,6731.机器学习入门经典《统计学习方法》pdf下载链接:https://pan.baidu.com/s/1o99BsV4 密码:b2ul 2. 周志华的《机器学习》pdf下载链接:https://pan.baidu.com/s/1htFmlM0 密码:fx8y3. 《数学之美》吴军博士著pdf下载链接:https://pan.baidu.com/s/1mjG0ZsW 密码:4wtq4.Tensorflow 实战Google深度学习框架.pdf百度网盘下载链接链接：...
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，...
理论上，session启动后，每个epoch训练时间应该是差不多，而且不会因为迭代周期变长，epoch时间变慢。原因是session里定义了tf.op导致的，每一次迭代都会在graph里增加新的节点，导致memory leak，程序越来越慢，最后强行退出。解决方法，可以在session里定义graph.finalize()锁定graph。比如：sess = tf.Session()for epoch in range(EPOCHS): ... sess.graph.finalize() #增加这行原文：https://www.cnblogs.com/walktosee...
本文标签： 机器学习TensorFlowGoogle深度学习框架分布式机器学习PyTorch 近日，Reddit 用户 cjmcmurtrie 发了一个主题为「PyTorch vs. TensorFlow」的讨论帖，想要了解这两大流行的框架之间各自有什么优势。原帖地址：https://redd.it/5w3q74 帖子一楼写道：我还没有从 Torch7 迁移到 TensorFlow。我玩过 TensorFlow，但我发现 Torch7 更加直观（也许是我玩得不够？）。我也尝试了一点 PyTorch，所以我决定先看看效果。使用了几周...
启动tensorboard tensorboard --logdir="log path" 一般是在模型跑完了以后，再进行启动，并且log path要和模型中的路径一样。 记录数据和画图 结构图： 直接使用以上代码生成一个带可展开符号的一个域，并且支持嵌套操作：with tf.name_scope(layer_name): with tf.name_scope(‘weights‘): 节点一般是变量或常量，需要加一个“name=‘’”参数，才会展示和命名，如：with tf.name_scope(‘weights‘): Weights =...
添加name with tf.name_scope("output"):self.out = tf.add(tf.matmul(concat_input, self.weights["concat_projection"]), self.weights["concat_bias"])if self.loss_type == "logloss":self.out = tf.nn.sigmoid(self.out, name="predictlabel")训练模型，得到模型文件导出pd，新建model.py（跟模型在同一文件夹下） from tensorflow.python import pywrap_tensorflow import tensorflow as tf from tensorflow.python.framewor...
来自《TensorFlow深度学习》书籍一、线性回归model = tf.keras.Sequential() #序列模型，在此基础上搭网络model.add(tf.keras.layers.Dense(1,input_shape = (1,))) #全连接层model.summary() 二、分类 import os import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers, optimizers, datasets加载数据x的大小(60000,28,28),60000个样本，每个样本由28行、28列构成，数值大小为【0,255】...
自适应学习率衰减 tf.train.exponential_decay(learning_rate, global_step, decay_steps, decay_rate, staircase=False, name=None) 退化学习率,衰减学习率,将指数衰减应用于学习速率。 计算公式: decayed_learning_rate = learning_rate * decay_rate ^ (global_step / decay_steps)初始的学习速率是0.1，总的迭代次数是1000次，如果staircase=True，那就表明每decay_steps次计算学习速率变化，更新原始学习速率，如果是False，那...