我是先下载tensorflow-1.5.0rc1-cp36-cp36m-win32.whl，再执行命令行安装的下载地址：https://pypi.python.org/pypi/tensorflow/1.5.0rc11pip install tensorflow-1.5.0rc1-cp36-cp36m-win32.whl pip安装报错：is not a supported wheel on this platformhttps://www.cnblogs.com/nice-forever/p/5371906.html 缺少模块numpycv2注：需要在管理员模式运行 TensorFlow不同版本引起的错误：前4个是 V0.11 的API 用在 V1.0 的错误1. A...
import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt#随机调整图片的色彩，定义两种顺序。def distort_color(image, color_ordering=0):if color_ordering == 0:image = tf.image.random_brightness(image, max_delta=32./255.)image = tf.image.random_saturation(image, lower=0.5, upper=1.5)image = tf.image.random_hue(image, max_delta=0.2)image = tf.image.random_contrast(image, lower=0.5, u...
一、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 [1-2] 。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariant classification），因此也被称为“平移不变人工神经网络（Shift-Invariant Artificial Neural Networks, S...
自从开始接触深度学习就踩坑不断，一言不合就要装各种东西，这里记录一下自己的折腾过程，也写一个教材教小白们入坑。#我也是小白#请大家多指教 1、准备工作 1.1 确定自己电脑的显卡配置 今天介绍的方法只支持NVIDIA显卡的用户。确定自己显卡型号，到下方网站查询其算力是否大于3.5（https://developer.nvidia.com/cuda-gpus）下面为节选，目前主流的GPU算力基本上都符合标准。1.2 为自己的显卡安装最新的显卡驱动（https://www.nv...
#学习率设为1 import tensorflow as tf training_steps=10 learning_rate=1x=tf.Variable(tf.constant(5,dtype=tf.float32),name='x') y=tf.square(x)train_op=tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(y)with tf.Session() as sess:init_op=tf.global_variables_initializer()sess.run(init_op)for i in range(training_steps):sess.run(train_op)x_value=sess.run(x)print("After %s iters:x%s is %f."%(i+1,...
import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt# 定义RNN的参数。 HIDDEN_SIZE = 30 # LSTM中隐藏节点的个数。 NUM_LAYERS = 2 # LSTM的层数。 TIMESTEPS = 10 # 循环神经网络的训练序列长度。 TRAINING_STEPS = 10000 # 训练轮数。 BATCH_SIZE = 32 # ba...
我想在Tensorflow中对预训练的深度神经网络进行部分微调(例如,为所有层加载权重,但只更新更高层次的权重). Tensorflow中是否有任何方法可以选择应该更改的变量和应该保持相同的变量？ 先感谢您！解决方法:在创建优化程序(例如tf.train.AdagradOptimizer)以训练模型时,可以将显式var_list = […]参数传递给Optimizer.minimize()方法. (如果未指定此列表,则默认包含tf.trainable_variables()中的所有变量.) 例如,根据您的模型,您可以...
我已经训练了一个卷积神经网络(CNN),其中包含我在二进制文件中的以下数据(标签,文件名,数据(像素))：[array([2, 1, 0, 2, 1, 0, 2, 1, 0, 2, 1, 0, 2, 1, 0, 2, 1, 0, 2, 1, 0, 2, 1,0, 2, 1, 0, 2, 1, 0]), array(['10_c.jpg', '10_m.jpg', '10_n.jpg', '1_c.jpg','1_m.jpg', '1_n.jpg', '2_c.jpg', '2_m.jpg','2_n.jpg', '3_c.jpg', '3_m.jpg', '3_n.jpg','4_c.jpg', '4_m.jpg', '4_n.jpg', '5_c.jpg','5_m.jpg', '5_n.jpg', '6_...
import tensorflow as tf''' 1、scalar(标量) 2、image 3、audio 4、histogram 5、graph '''##可视化 #with tf.variable_scope("foo",reuse=tf.AUTO_REUSE): # with tf.device("/cpu:0"): # x_init1 = tf.Variable(name="init_x",dtype=tf.float32,initial_value=tf.random_normal(shape=[10])) # x = tf.Variable(initial_value=x_init1,name='x') # y = tf.constant(3.0) # z = x+y # #w...
【python+Tensorflow】socket通信实战 1. 简介： 无论是利用Tensorflow Object Detection API来对一张图像进行目标检测，还是调用摄像头进行实时视频的目标检测，或者是利用rtsp调用网络视频流来进行目标检测，最后预测的部分都会用到models-master/research/object_detection/utils/visualization_utils.py这个函数，因此引出本文目的，将预测框利用socket通信，实时发送给需要的其他设备（包含嵌入式设备、服务器等）。关于如何利...
我想知道是否有任何等同于theano.function(inputs=[x,y], # list of input variables outputs=..., # what values to be returned updates=..., # “state” values to be modified givens=..., # substitutions to the graph)在TensorFlow中解决方法:tf.Session类上的run方法与theano.function非常接近.它的fetch和feed_dict参数是输出和给定的道德等价物.
我有一个数组x1 = tf.Variable([[0.51, 0.52, 0.53, 0.94, 0.35],[0.32, 0.72, 0.83, 0.74, 0.55],[0.23, 0.72, 0.63, 0.64, 0.35],[0.11, 0.02, 0.03, 0.14, 0.15],[0.01, 0.72, 0.73, 0.04, 0.75]],tf.float32)我想从最小到最大对每行中的元素进行排序.有什么功能吗？ 在此处的示例中,他们使用的是tf.nn.top_k2d array,以此循环,我可以创建max到min.def sort(instance):sorted = []rows = tf.shape(instance)[0]col = tf.shape(i...
我想在Tensorflow中更新变量,因此我使用tf.while_loop像这样：a = tf.Variable([0, 0, 0, 0, 0, 0] , dtype = np.int16)i = tf.constant(0) size = tf.size(a)def condition(i, size, a):return tf.less(i, size)def body(i, size, a):a = tf.scatter_update(a, i , i)return [tf.add(i, 1), size, a]r = tf.while_loop(condition, body, [i, size, a])这是我正在尝试做的一个例子.发生的错误是AttributeError：’Tensor’对象没有...
当我使用simple_save保存模型时,尝试加载模型时出现运行时错误. 要保存的代码是：session = Session() inputs = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=(None, height, width, in_channel_size), name='input_img') model = Some_Model(inputs, num_classes=no_of_defects, is_training=False) logits, _ = model.build_model() predictor = tf.nn.softmax(self.logits, name='logits_to_softmax') feed_dict = {inputs: inputs}...
目前,我正在尝试使tensorflow-我的PC上运行Windows 64位(仅cpu版本).运行命令python object_detection / builders / model_builder_test.py时出现以下错误.我在网上搜索,有99％的答案是使用cd,我认为我已经尝试过了,但是那没用.我之所以说“我认为”,是因为我不知道我是否真的正确尝试过使用cd,因为我在场景中使用cd的方式不是100％.C:\Users\Benan\Documents\BaseballProject>python tensorflow/models/research/object_detection...