以下是为您整理出来关于【使用tensorflow】合集内容，如果觉得还不错，请帮忙转发推荐。
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D from keras.layers import Activation, Dropout, Flatten, Dense from keras import backend as K# dimensions of our images. img_width, img_height = 150, 150train_data_dir = 'flowers/train' validation_data_dir = 'flowers/validation' nb_train_samples = 2500 nb_validat...
所以我最近对机器学习很感兴趣,并且在我的一些工作项目中使用了tensorflow(python). 但是,我现在已经在我的一个Web项目中找到了数字分类的用法,这些项目都是用PHP编写的服务器端代码.理想情况下,我希望能够通过Javascript界面??上传图片,并在PHP接收端处理图片,滑动窗口以查找我正在寻找的数字集,然后通过我训练过程处理神经网络.我想我会在一个问题中总结一下：这可能吗？谢谢！解决方法:Tensorflow提供serving project进行通信,因...
我坚持用Tensorflow恢复预先训练好的网络….import tensorflow as tf import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'sess=tf.Session() saver = tf.train.import_meta_graph('./model/20170512-110547/model-20170512-110547.meta') saver.restore(sess,'./model/20170512-110547/')我想使用训练有素的面部识别预训练网络,然后想为转学习添加一些层次.(我从这里下载了模型.https://github.com/davidsandberg/facenet) 当我执行...
我试图用tensorflow实现一个基于窗口的分类器, 单词嵌入矩阵称为word_vec并随机初始化(我也试过Xavier). 并且ind变量是来自矩阵的词向量的索引的向量. 第一层是config [‘window_size’](5)连接的单词向量.word_vecs = tf.Variable(tf.random_uniform([len(words), config['embed_size']], -1.0, 1.0),dtype=tf.float32) ind = tf.placeholder(tf.int32, [None, config['window_size']]) x = tf.concat(1,tf.unpack(tf.nn.embeddi...
Tensorflow定义了预设的集合,如下所示：https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/api_docs/python/framework/graph_collections 我目前正在使用tf.get_collection(tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES)来获取所有变量[*的名字;如果他们不是那么他们就不会被展示,即使他们存在]. 类似地,我期望tf.get_collection(tf.GraphKeys.WEIGHTS)输出权重列表,但它是一个空数组.这也适用于GraphKeys.BIASES和.ACTIVATIONS. 这里发生了什么？ 在我...
我正在学习MobileNet的研究,而且我是tensorflow的新手.在使用ssd-mobilenet模型进行培训后,我获得了checkpoint文件,.meta文件,graph.pbtxt文件等.当我尝试使用这些文件进行预测时,我无法获得诸如box_pred,classs_scores等输出… 然后我发现预测演示代码使用.pb文件来加载图形,并使用“get_tensor_by_name”来获取输出,但我没有.pb文件.那么,如何使用.meta和ckpt文件预测图像？ BTW,这里是预测恶魔的主要代码：import numpy as np i...
我正在将TensorFlow代码从旧的队列接口更改为新的Dataset API.使用旧接口,我可以为tf.train.shuffle_batch队列指定num_threads参数.但是,控制数据集API中线程数量的唯一方法似乎是使用num_parallel_calls参数在map函数中.但是,我正在使用flat_map函数,它没有这样的参数. 问题：有没有办法控制flat_map函数的线程/进程数？或者是否有方法将map与flat_map结合使用并仍然指定并行调用的数量？ 请注意,并行运行多个线程至关重要,因为我...
我有一个形状为[a,n]的张量A,我需要用另一个形状[b,n]的张量B执行一个op my_op,使得得到的张量C具有形状[a,b]. 换句话说：对于A中的每个子指标(A [0],A1,… A [n]),我需要对B中的每个子指标执行元素明智的运算. 因此产生的张量将包含以下内容：[ [ A[0] op B[0] , A[0] op B[1], ... , A[0] op B[b] ],[ A[1] op B[0] , A[1] op B[1], ... , A[1] op B[b] ],[ ... ],[ A[a] op B[0] ,...
!mkdir /content/gdrive/My Drive/conversation 将文本句子分解成单词，并构建词库 path = /content/gdrive/My Drive/conversation/ with open(path + question.txt, r) as fopen:text_question = fopen.read().lower().split(\n) with open(path + answer.txt, r) as fopen:text_answer = fopen.read().lower().split(\n)concat_question = .join(text_question).split() vocabulary_size_question = len(list(set(concat_questi...
在这篇文章中，我将重新创造卡牌游戏《炉石传说》卡组制作工具的卡牌排名算法 什么是《炉石传说》 炉石传说-一个虚拟纸牌游戏 对于那些不知道的人来说，《炉石传说》是一款策略纸牌游戏，其目标是创建一个包含30张纸牌的卡组并与对手对抗，将对手降至0命值的玩家将首先获胜。在竞技场游戏模式中，玩家一次抽30张牌，每次在3张牌中选择。在《炉石传说》中有许多获胜策略，玩家在决定选择哪张纸牌时需要考虑许多因素: 魔法值——什么...