我目前正在尝试在TensorFlow中实现FCN for semantic segmentation,就像之前在Caffe here中所做的那样. 不幸的是,我正在努力完成以下三件事： 1)如何将“Deconvolution”图层从Caffe映射到TensorFlow？这是正确的tf.nn.conv2d_transpose吗？ 2)如何将“Crop”图层从Caffe映射到TensorFlow？不幸的是,我在TensorFlow中看不到任何替代方案.在TensorFlow中有相同的效果吗？ 3)Caffe SoftmaxWithLoss对应于TensorFlow softmax_cross_ent...
??????????? ??????????? ??????????? ?????? 手写数字识别算法的设计与实现本文使用python基于TensorFlow设计手写数字识别算法，并编程实现GUI界面，构建手写数字识别系统。这是本人的本科毕业论文课题，当然，这个也是机器学习的基本问题。本博文不会以论文的形式展现，而是以编程实战完成机器学习项目的角度去描述。项目要求：本文主要解决的问题是手写数字识别，最终要完成一个识别系统。设计识别率高的算法，实现快速识别的系...
我对TensorFlow很新.我正在使用自己的培训数据库进行图像分类. 但是,在我训练自己的数据集后,我不知道如何对输入图像进行分类. 这是我准备自己的数据集的代码filenames = ['01.jpg', '02.jpg', '03.jpg', '04.jpg'] label = [0,1,1,1] filename_queue = tf.train.string_input_producer(filenames)reader = tf.WholeFileReader() filename, content = reader.read(filename_queue) image = tf.image.decode_jpeg(content, channels...
我想用TensorFlow开发一个多标签分类器,我试图意味着存在多个包含多个类的标签.为了说明你可以想象这样的情况： > label-1类：灯光下雨,下雨,局部下雨,没有下雨>标签-2类：晴天,部分多云,多云,非常多云. 我想用神经网络对这两个标签进行分类.现在,我为每个(label-1,label-2)对类使用了不同的类标签.这意味着我有4 x 4 = 16个不同的标签. 通过训练我的模型 目前的损失cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(ys * tf.log(pr...
在张量流中,我找不到用周期性边界条件进行卷积(tf.nn.conv2d)的直接可能性. 例如.采取张量[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]和任何33过滤器.具有周期性边界条件的卷积原则上可以通过周期性填充到55来完成[[9,7,8,9,7],[3,1,2,3,1],[6,4,5,6,4],[9,7,8,9,7],[3,1,2,3,1]]然后在“有效”模式下与滤波器进行卷积.但是,功能tf.pad遗憾地不支持周期性填充. 有一个简单的解决方法吗？解决方法:以下内容适用于您的情况：import tensorflow as tf ...
如何在tensorflow中保存和恢复变量？ 我遇到了问题.我的代码：import tensorflow as tfv1 = tf.Variable(tf.zeros([2, 2], dtype=tf.float32, name='v1')) saver = tf.train.Saver()with tf.Session() as sess:sess.run(tf.global_variables_initializer())print sess.run(v1)save_path = saver.save(sess, 'model.ckpt')print "model saved in file:", save_pathv1 = v1 + 1print sess.run(v1)saver = tf.train.import_meta_graph...
导入依赖包 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pylab as plt from pylab import mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] 生成直线数据并加入噪音画图显示 train_x = np.linspace(-1, 1, 100) # 生成 -1 到 1之间 分成100份 # print(train_x) noise = np.random.randn(*train_x.shape) * 0.3 train_y = 2 * train_x + noise # 给每一个点加上噪音 # print(noise) plt.plot(train_x, train...
第1章 课程导学本章节主要介绍课程的主要内容、核心知识点、课程涉及到的应用案例、深度学习算法设计通用流程、适应人群、学习本门课程的前置条件、学习后达到的效果等，帮助大家从整体上了解本门课程的整体脉络。 第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）主要介绍深度学习的基础知识，具体包括了深度学习的发展历程、基本概念（前向运算、反向传播、参数优化）、深度学习数学基础（导数、方向导数、偏导数、梯度）等，通过介绍深度...
在Tensorflow中是否有任何卷积方法将Sobel滤波器应用于图像img(float32和rank 2类型的张量)？sobel_x = tf.constant([[-1, 0, 1], [-2, 0, 2], [-1, 0, 1]], 'float32') result = tf.convolution(img, sobel_x) # <== TO DO THIS我已经看过tf.nn.conv2d,但我看不出如何将它用于此操作.有没有办法使用tf.nn.conv2d来解决我的问题？解决方法:也许我在这里错过了一个微妙之处,但似乎你可以使用tf.expand_dims()和tf.nn.conv2d()将Sobe...
当我运行以下Tensorflow命令时,我得到不同的结果.谁知道为什么？import tensorflow as tfsess = tf.Session() var = tf.Variable(tf.truncated_normal([1,1], stddev=.1)) sess.run(tf.initialize_all_variables())print var.eval(session=sess) print var.initialized_value().eval(session=sess)生产：[[-0.12024114]] [[ 0.04141031]]解决方法:正确地说worked out,直接评估变量和评估var.initialized_value()之间的区别在于评估...
我想知道如何使用TensorFlow处理图像分割中未标记的图像部分.例如,我的输入是高度*宽度*通道的图像.标签尺寸高度*宽度太大,每个像素都有一个标签. 图像的某些部分是注释的,其他部分则没有.我希望这些部分对梯度计算没有任何影响.此外,我对网络预测这个“无效”标签不感兴趣. 这有标签或功能吗？目前我正在使用tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits.解决方法:我不是100％熟悉TF.但是,您是否考虑过使用损失的权重参数？看...
我正在尝试学习TensorFlow,我从以下链接实现了MNIST示例：http://openmachin.es/blog/tensorflow-mnist我希望能够实际查看训练/测试图像.所以我正在尝试添加代码,以显示第一批的第一张火车图片：x_i = batch_xs[0] image = tf.reshape(x_i,[28,28])现在,因为Data是float32类型(值在[0,1]范围内),我试图将它转换为uint16,然后将其编码为png以显示图像.我尝试使用tf.image.convert_image_dtype和tf.image.encode_png,但没有成功.你能...
tensorflow是否与scikit learn的one hot encoder类似,用于处理分类数据？使用tf.string的占位符会表现为分类数据吗？ 我意识到我可以在将数据发送到tensorflow之前手动预处理数据,但内置数据非常方便.解决方法:从TensorFlow 0.8开始,现在有一个native one-hot op, tf.one_hot可以将一组稀疏标签转换为密集的单热表示.这是tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits的补充,在某些情况下,您可以直接在稀疏标签上计算交叉熵,而不...
在tensorflow 1.4中,我找到了两个执行批量规范化的函数,它们看起来相同： > tf.layers.batch_normalization(link)> tf.contrib.layers.batch_norm(link) 我应该使用哪种功能？哪一个更稳定？解决方法:只是要添加到列表中,还有几种方法可以在tensorflow中进行批处理规范： > tf.nn.batch_normalization是一个低级操作.调用者负责处理均值和方差张量本身.> tf.nn.fused_batch_norm是另一个低级操作系统,类似于前一个操作系统.不同之处...
从我到目前为止收集的内容来看,有几种不同的方法可以将TensorFlow图转储到文件中,然后将其加载到另一个程序中,但我无法找到有关它们如何工作的明确示例/信息.我已经知道的是： >使用tf.train.Saver()将模型的变量保存到检查点文件(.ckpt)中,稍后恢复(source)>将模型保存到.pb文件中并使用tf.train.write_graph()和tf.import_graph_def()(source)将其加载回来>从.pb文件加载模型,重新训练,然后使用Bazel将其转储到新的.pb文件中(sou...