以下是为您整理出来关于【python TensorFlow】合集内容，如果觉得还不错，请帮忙转发推荐。
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, ...
我需要将方法定义为自定义渐变,如下所示：class CustGradClass:def __init__(self):pass@tf.custom_gradientdef f(self,x):fx = xdef grad(dy):return dy * 1return fx, grad我收到以下错误：ValueError: Attempt to convert a value (<main.CustGradClass object at 0x12ed91710>) with an unsupported type () to a Tensor.原因是自定义渐变接受函数f(* x),其中x是张量序列.传递的第一个参数是对象本身,即自我. 从documentation开...
import sys import codecs import tensorflow as tf# 1.参数设置。 # 读取checkpoint的路径。9000表示是训练程序在第9000步保存的checkpoint。 CHECKPOINT_PATH = "F:\\temp\\attention_ckpt-9000"# 模型参数。必须与训练时的模型参数保持一致。 HIDDEN_SIZE = 1024 # LSTM的隐藏层规模。 DECODER_LAYERS = 2 # 解码器中LSTM结构的层数。 SRC_VOCAB_SIZE = 10000 ...
import sys import codecs import tensorflow as tf# 1.参数设置。 # 读取checkpoint的路径。9000表示是训练程序在第9000步保存的checkpoint。 CHECKPOINT_PATH = "F:\\temp\\seq2seq_ckpt-9000"# 模型参数。必须与训练时的模型参数保持一致。 HIDDEN_SIZE = 1024 # LSTM的隐藏层规模。 NUM_LAYERS = 2 # 深层循环神经网络中LSTM结构的层数。 SRC_VOCAB_SIZE = 10000...
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...
【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...
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...