在TensorFlow中封装好了一个高级库,tf.contrib.layers库封装了很多的函数,使用这个高级库来开发将会提高效率,卷积函数使用tf.contrib.layers.conv2d,池化函数使用tf.contrib.layers.max_pool2d和tf.contrib.layers.avg_pool2d,全连接函数使用 tf.contrib.layers.fully_connected,下面来看里面封装好的函数接口: 以最复杂的卷积为例,其他的几个函数与之类似: layers.c…

xavier_initializer( uniform=True, seed=None, dtype=tf.float32 ) 该函数返回一个用于初始化权重的初始化程序 “Xavier” .这个初始化器是用来保持每一层的梯度大小都差不多相同. 参数: uniform: 使用uniform或者normal分布来随机初始化. seed: 可以认为是用来生成随机数的seed dtype: 只支持浮点数. 返回值: 初始化权重矩阵       转载: https://blog.csdn.net/yinr…

tf.nn.l2_loss()与tf.contrib.layers.l2_regularizerd()都是TensorFlow中的L2正则化函数,tf.contrib.layers.l2_regularizerd()函数在tf 2.x版本中被弃用了. 两者都能用来L2正则化处理,但运算有一点不同. import tensorflow as tf sess = InteractiveSession() a = tf.constant([1, 2, 3], dtype=tf.float32) b =…

这一节,介绍TensorFlow中的一个封装好的高级库,里面有前面讲过的很多函数的高级封装,使用这个高级库来开发程序将会提高效率. 我们改写第十三节的程序,卷积函数我们使用tf.contrib.layers.conv2d(),池化函数使用tf.contrib.layers.max_pool2d()和tf.contrib.layers.avg_pool2d(),全连接函数使用tf.contrib.layers.fully_connected(). 一 tf.contrib.layers中的具体函数…

这里的num_units参数并不是指这一层油多少个相互独立的时序lstm,而是lstm单元内部的几个门的参数,这几个门其实内部是一个神经网络,答案来自知乎: class TRNNConfig(object): """RNN配置参数""" # 模型参数 embedding_dim = 100 # 词向量维度 seq_length = 100 # 序列长度 num_classes = 2 # 类别数 vocab_size = 10000 # 词汇表达…

tf.contrib.layers.fully_connected 添加完全连接的图层. tf.contrib.layers.fully_connected(    inputs,    num_outputs,    activation_fn=tf.nn.relu,    normalizer_fn=None,    normalizer_params=None,    weights_initializer=initializers.xavier_initializer(),    wei…

Java中网络相关API的应用 一.InetAddress类 InetAddress类用于标识网络上的硬件资源,表示互联网协议(IP)地址. InetAddress类没有构造方法,所以不能直接new出一个对象: InetAddress类可以通过InetAddress类的静态方法获得InetAddress的对象: InetAddress.getLocalHost();//获取本地对象 InetAddress.getByName("");//获取指定名称对象 主要方法使用: //获取本机的…

https://blog.csdn.net/yinruiyang94/article/details/78354257xavier_initializer( uniform=True, seed=None, dtype=tf.float32)12345该函数返回一个用于初始化权重的初始化程序 “Xavier” . 这个初始化器是用来保持每一层的梯度大小都差不多相同. 参数: uniform: 使用uniform或者normal分布来随机初始化. seed: 可以认为是用来生成随机数的seed d…

这个说的api即python自动化测试中经常会使用到的一些api,具体如下: 1.find_element_by_id/find_elements_by_id 定位元素api,使用方法如下: driver.find_element_by_id('digit8') 2.find_element_by_name 定位元素api,使用方法如下: driver.find_element_by_name(') 3.find_element_by_accessibility_id 定位元素api,使用方法如…

一.InetAddress类 标识网络上的硬件资源 package com.homework; import java.net.InetAddress; import java.net.UnknownHostException; import java.util.Arrays; //获取InetAddress类 public class TestInetAddress { public static void main(String[] args) throws UnknownHostExcep…

一.TensorFlow高层次机器学习API (tf.contrib.learn) 1.tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv_with_header 加载csv格式数据 2.tf.contrib.learn.DNNClassifier 建立DNN模型(classifier) 3.classifer.fit 训练模型 4.classifier.evaluate 评价模型 5.classifier.predict 预测新样本 完整代码: from __fut…

TensorFlow高层次机器学习API (tf.contrib.learn) 1.tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv_with_header 加载csv格式数据 2.tf.contrib.learn.DNNClassifier 建立DNN模型(classifier) 3.classifer.fit 训练模型 4.classifier.evaluate 评价模型 5.classifier.predict 预测新样本 完整代码: 1 from __fut…

TF.Contrib,开源社区贡献,新功能,内外部测试,根据反馈意见改进性能,改善API友好度,API稳定后,移到TensorFlow核心模块.生产代码,以最新官方教程和API指南参考. 统计分布.TF.contrib.ditributions模块,Bernoulli.Beta.Binomial.Gamma.Ecponential.Normal.Poisson.Uniform等统计分布,统计研究.应用中常用,各种统计.机器学习模型基石,概率模型.图形模型依赖. 每个不同统计分布不同特征.函数,同…

使用VS2008,在项目属性中有一项MFC的使用,有三种设置: 1.使用标准Windows库 2.在共享DLL中使用MFC 3.在静态库中使用MFC          第一种顾名思义.        第二种指的是打包时一些MFC的DLL的内容没有被包含在EXE文件中,所以EXE文件较小,但是运行时要求系统中要有相关的DLL文件.        第三种是将DLL中的相关代码写进EXE文件中,文件较大,但是可以在没有相关DLL的机器上运行.        同时,如果程序本来是第二种方式,发给同事,在…

在分析训练代码的时候,遇到了,tf.contrib.crf.crf_log_likelihood,这个函数,于是想简单理解下: 函数的目的:使用crf 来计算损失,里面用到的优化方法是:最大似然估计 使用方法: tf.contrib.crf.crf_log_likelihood(inputs, tag_indices, sequence_lengths, transition_params=None) See the guide: CRF (contrib) Computes the log-l…

写在前面 本文翻译自Tensorflow团队的文章Tensorflow Control Flow Implementation,部分内容加入了笔者自己的理解,如有不妥之处还望各位指教. 目录 概览 控制流核心概念 控制流结构的编译 条件表达式 while循环 实现 分布式条件表达式 分布式while循环 自动微分 概览 本文将会介绍当前在Tensorflow中控制流操作的设计和实现.这是一篇基于原始设计的描述性文档,设计的细节还请参考源代码. 本文将要讲述的内容是: 介绍Tensorflow为了…

tf.contrib.rnn.DropoutWrapper Defined in tensorflow/python/ops/rnn_cell_impl.py. def __init__(self, cell, input_keep_prob=1.0, output_keep_prob=1.0, state_keep_prob=1.0, variational_recurrent=False, input_size=None, dtype=None, seed=None): Args: cell…

tensorflow中slim模块api介绍 翻译 2017年08月29日 20:13:35   http://blog.csdn.net/guvcolie/article/details/77686555 最近需要使用slim模块,先把slim的github readme放在这里,后续会一点一点翻译 github:https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/slim TensorFlow-Sli…

原文连接:https://blog.csdn.net/MOU_IT/article/details/82717745 1.简介 对于tensorflow.contrib这个库,tensorflow官方对它的描述是:此目录中的任何代码未经官方支持,可能会随时更改或删除.每个目录下都有指定的所有者.它旨在包含额外功能和贡献,最终会合并到核心Tensorflow中,但其接口可能仍然会发生变化,或者需要进行一些测试,看是否可以获得更广泛的接受.所以slim依然不属于原生tensorflow.那么什么是s…

catalogue . 引言 . 一些基本概念 . Sequential模型 . 泛型模型 . 常用层 . 卷积层 . 池化层 . 递归层Recurrent . 嵌入层 Embedding 1. 引言 Keras是一个高层神经网络库,Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow或Theano 简易和快速的原型设计(keras具有高度模块化,极简,和可扩充特性) 支持CNN和RNN,或二者的结合 支持任意的链接方案(包括多输入和多输出训练) 无缝CPU和GPU切换 0x1: Kera…

reader: 适用于原始数据数据形式的Tensorflow Reader 在库中parallel_reader.py是与reader相关的,它使用多个reader并行处理来提高速度,但文件中定义的类是继承自基类,所以我们先看基类的功能. class ParallelReader(io_ops.ReaderBase): 基类 基类是各种不同类型reader的基类,它将'work unit'转换为record,比较典型的’work unit'是文件名,records(键值对形式)就是从这些文件中提…

TensorFlow tf.app&tf.app.flags用法介绍 TensorFlow tf.app argparse  tf.app.flags 下面介绍 tf.app.flags.FLAGS的使用,主要是在用命令行执行程序时,需要传些参数,其实也就可以理解成对argparse库进行的封装,示例代码如下 #coding:utf-8  # 学习使用 tf.app.flags 使用,全局变量  # 可以再命令行中运行也是比较方便,如果只写 python app_flags.py 则代码运行时默…

问题:LSTM的输出值output和state是否是一样的 1. rnn.LSTMCell(num_hidden, reuse=tf.get_variable_scope().reuse)  # 构建单层的LSTM网络 参数说明:num_hidden表示隐藏层的个数,reuse表示LSTM的参数进行复用 2.rnn.DropoutWrapper(cell, output_keep_prob=keep_prob) # 表示对rnn的输出层进行dropout 参数说明:cell表示单层的lstm,o…

来自:https://cloud.tencent.com/developer/labs/lab/10324 TensorFlow - 相关 API TensorFlow 相关函数理解 任务时间:时间未知 tf.nn.conv2d conv2d( input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=True, data_format='NHWC', name=None ) 功能说明: 卷积的原理可参考 A guide to convolution a…

TensorFlow — 相关 API TensorFlow 相关函数理解 任务时间:时间未知 tf.truncated_normal truncated_normal( shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None ) 功能说明: 产生截断正态分布随机数,取值范围为[mean - 2 * stddev, mean + 2 * stddev]. 参数列表: 参数名 必选 类型 说明 shape 是 1 维整…

作 者:marsggbo 出 处:https://www.cnblogs.com/marsggbo版权声明:署名 - 非商业性使用 - 禁止演绎,协议普通文本 | 协议法律文本. --------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Tensorflow       tf.app  &  tf.app.flags    用法介绍…

tf.contrib.learn.preprocessing.VocabularyProcessor (max_document_length, min_frequency=0, vocabulary=None, tokenizer_fn=None) 参数: max_document_length: 文档的最大长度.如果文本的长度大于最大长度,那么它会被剪切,反之则用0填充. min_frequency: 词频的最小值,出现次数小于最小词频则不会被收录到词表中. vocabulary: Cate…

[说在前面]本人博客新手一枚,象牙塔的老白,职业场的小白.以下内容仅为个人见解,欢迎批评指正,不喜勿喷![握手][握手] [再啰嗦一下]本文衔接上一个随笔:人工智能中小样本问题相关的系列模型演变及学习笔记(一):元学习.小样本学习 三.生成对抗网络 GAN 综述 说到小样本学习,就想说比较时髦的生成对抗网络GAN.别误会,生成对抗网络并不是只针对小样本生成,还有很多别的丰富应用. 1. GAN GANs是一种结构化的概率模型,由两个对立的模型组成:生成模型(G)用于捕获数据分布,判别模型(D)用…

一.前言: 上文中,笔者系统的阐述了1602的两种驱动方式,并简单的提到了Arduino的LiquidCrystal库.本文紧接上文,对以下两个问题进行更加深入的探讨:如何能够使1602对Arduino的端口占用降到最少?LiquidCrystal库到底应该如何学习?闲话少说,下面开始进入正文. 二.减少1602对Arduino的端口占用 <1>不使用I2C 在上文中,笔者分别介绍八线和四线驱动的使用方法,给出了两种接线方式.接线图分别如下: 在八线驱动模式下,总共占掉了Arduino 16个…

soapUI使用-DataSource获取oracle库中的参数 下载mysql和oracle驱动包:http://pan.baidu.com/s/1i3sy1MH 放在Program Files\SmartBear\SoapUI-Pro-5.1.2\bin\ext\下 重启soapUI 这里连接oracle库获取参数举例说明: 1.在请求里插入一步,选择DataSource 2.选择JDBC 3.点击configure进入配置项 4.输入相关配置然后点击Test connection测试连接成…