在计算loss的时候,最常见的一句话就是 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits ,那么它到底是怎么做的呢? 首先明确一点,loss是代价值,也就是我们要最小化的值 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None) 除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共两个参数: 第一个参数logits:就是神经网络最后一层的输出,如果有batch的话,它的大小就是[b…

max pooling是CNN当中的最大值池化操作,其实用法和卷积很类似 有些地方可以从卷积去参考[TensorFlow]tf.nn.conv2d是怎样实现卷积的? tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None) 参数是四个,和卷积很类似: 第一个参数value:需要池化的输入,一般池化层接在卷积层后面,所以输入通常是feature map,依然是[batch, height, width, channels]这样的shape…

版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/78003476 实验环境:tensorflow版本1.2.0,python2.7 介绍 depthwise_conv2d来源于深度可分离卷积: Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions tf.nn.d…

介绍关于空洞卷积的理论可以查看以下链接,这里我们不详细讲理论: 1.Long J, Shelhamer E, Darrell T, et al. Fully convolutional networks for semantic segmentation[C]. Computer Vision and Pattern Recognition, 2015. 2.Yu, Fisher, and Vladlen Koltun. “Multi-scale context aggregation by d…

0x00 前言 常用的LSTM,或是双向LSTM,输出的结果通常是以下两个:1) outputs,包括所有节点的hidden2) 末节点的state,包括末节点的hidden和cell大部分任务有这些就足够了,state是随着节点间信息的传递依次变化并容纳更多信息,所以通常末状态的cell就囊括了所有信息,不需要中间每个节点的cell信息,但如果我们的研究过程中需要用到这些cell该如何是好呢? 近期的任务中,需要每个节点的前后节点cell信息来做某种判断,所以属于一个较为特殊的任务,自主实现了…

[背景] 在scikit-learn基础上系统结合数学和编程的角度学习了机器学习后(我的github:https://github.com/wwcom614/machine-learning),意犹未尽,打算再借势学习下深度学习TensorFlow.无奈安装之后遇到了这个问题,耽误了几个小时才得以解决. 我发现这是个很多人开始TensorFlow之旅普遍遇到的问题,而且是很多人尝试了网上很多方法都未解决的问题.排坑过程很烦,主要是各种尝试很耗时间,最终自己找到了原因,解决了问题,共享给各位同学,…

原文地址: https://blog.csdn.net/qq_20135597/article/details/88980975 --------------------------------------------------------------------------------------------- tensorflow中提供了rnn接口有两种,一种是静态的rnn,一种是动态的rnn 通常用法: 1.静态接口:static_rnn 主要使用 tf.contrib.rnn x =…

================================================== 安装Tensorflow开发环境,安装Python 的IDE--PyCharm 1.PyCharm-phthon开发的IDE安装 安装IDE-pycharm的步骤地址:https://www.cnblogs.com/sxdcgaq8080/p/10233243.html 2.安装Python3.7[本文最后成功安装的python版本是3.6.5,步骤一样] 安装python的步骤:https:/…

本文主要是记录配置tf环境和虚拟机时遇到的问题和方法,方便日后再查找(补前三年欠下的技术债) 宿主机环境:win10 64位 宿主机python: anaconda+python3.6 宿主机tensorflow-gpu:cuda10.1.105 + cudnn 7.6.0 + tensorflow 1.13.1 虚拟机交互:VMware Workspace 15.0 虚拟机系统:ubuntu 16.04 desktop 64位 [Ubuntu常用快捷键] 终端: Ctrl+Alt+T 终端新建…

说明: 图片:自己开的摄像头,截取的图片.选择了200张图片.下面会有截取的脚本. 使用labelImg工具进行图片进行标注.产生PascalVOC格式的XML文件.[labelImg工具的安装和使用教程] 机器环境: i5 CPU 4核  (训练的时候,内存和cup都在95左右) 由于python 刚入门,所以用的pycharm 创建的项目,这样方便找错,建议新手使用这样的方式. .... 效果展示: 步骤:…