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...
我安装了最新的python 3.6.4 x64版本
然后使用pip3为cpu-only安装tensorflowC:\>pip3 install tensorflow但是当我尝试在python中导入tensorflow时
它向我显示了以下错误
我确信我已经安装了Microsoft Visual C 2015 Redistributable(x64)
所以它不会是dll msvcp140.dll丢失的问题
它说“DLL加载失败,错误代码为-1073741795”
那么究竟是什么问题呢
我找不到有关此错误代码的任何其他信息
我的操作系统：Windows 7企业版服务包1/64位...
我最近遇到了tensorflow softmax_cross_entropy_with_logits,但我无法弄清楚实现与sigmoid_cross_entropy_with_logits相比有什么不同.解决方法:sigmoid和softmax之间的主要区别在于softmax函数在概率方面返回结果,这种结果更符合ML哲学. softmax的所有输出总和为1.转向告诉您网络对答案的信心.
然而,sigmoid输出是谨慎的.它的正确或不正确.你必须编写代码来自己计算概率.
就网络的性能而言. Softmax通常比sigmoid提供更好的准确性....
编辑：尝试了几件事之后,我在代码中添加了以下内容：with tf.Session(graph=self.graph) as session:session.run(tf.initialize_all_variables())try:session.run(tf.assert_variables_initialized())except tf.errors.FailedPreconditionError:raise RuntimeError("Not all variables initialized!")现在,偶尔会失败,即tf.assert_variables_initialized()将引发FailedPreconditionError,即使在它之前,也执行了tf.initialize_all_v...
在下面的python代码中,为什么通过numpy进行乘法的时间远小于via tensorflow？import tensorflow as tf
import numpy as np
import time
size=10000
x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(size, size))
y = tf.matmul(x, x)with tf.Session() as sess:rand_array = np.random.rand(size, size)start_time = time.time()np.multiply(rand_array,rand_array)print("--- %s seconds numpy multiply ---" % (time.time() - start_time...
我注意到Tensorflow Python包提供了在读取文件后解码jpeg,png和gif图像的标准过程.例如对于png：import tensorflow as tf
filename_queue = tf.train.string_input_producer(['/Image.png']) # list of files to read
reader = tf.WholeFileReader()
key, value = reader.read(filename_queue)
decoded_image = tf.image.decode_png(value) # use png or jpg decoder based on your files.但是,tiff格式解码器似乎缺失了.
那么...
我有一个Ubuntu Dialog Corpus的.tfrecords文件.我试图读取整个数据集,以便我可以将上下文和话语分成批次.使用tf.parse_single_example我能够读到一个例子.我尝试使用tf.parse_example,但是我收到以下错误ValueError: Shape must be rank 1 but is rank 0 for 'ParseExample/ParseExample' (op: 'ParseExample') with input shapes: [], [0], [], [], [], [], [], [0], [0], [0], [0], [0].我不知道该怎么做.我用来获取错误的代码 ...
