import tensorflow as tf # 在不同的变量域中调用conv_relu,并且声明我们想创建新的变量 def my_image_filter(input_images): with tf.variable_scope("conv1"): # Variables created here will be named "conv1/weights" ,"conv1/biases" relu1 = conv_relu(input_im…

#TF:Tensorflow定义变量+常量,实现输出计数功能 import tensorflow as tf state = tf.Variable(0, name='Parameter_name_counter') #print(state.name) one = tf.constant(1) new_value = tf.add(state, one) update = tf.assign(state, new_value) init = tf.global_variables_initia…

参考: https://www.tensorflow.org/programmers_guide/variable_scope 举例说明 TensorFlow中的变量一般就是模型的参数.当模型复杂的时候共享变量会无比复杂. 官网给了一个case,当创建两层卷积的过滤器时,每输入一次图片就会创建一次过滤器对应的变量,但是我们希望所有图片都共享同一过滤器变量,一共有4个变量:conv1_weights, conv1_biases, conv2_weights, and conv2_biases. 通…

代码: #!usr/bin/env python# coding:utf-8"""这个代码的作用是 通过 tensorflow 来计算 y = 0.3x + 0.1 的线性方程 通过随机数,, 然后传递值到 训练模型中开始计算 并在 运行结束后, 将变量保存起来, 在下次运行的时候直接读取."""import tensorflow as tfimport numpy as npimport os# 建立方程组:# 使用 np 获取一个 1---1…

打开Python Shell,输入import tensorflow as tf,然后可以执行以下代码. 1.创建一个2*3的矩阵,并让所有元素的值为0.(类型为tf.float) a = tf.zeros([2,3], dtype = tf.float32) 2.创建一个3*4的矩阵,并让所有元素的值为1. b = tf.ones([3,4]) 3.创建一个1*10的矩阵,使用2来填充.(类型为tf.int32,可忽略) c = tf.constant(2, dtype=tf.int32, s…

最近由于项目需要,要对tensorflow构造的模型中部分变量冻结,然后继续训练,因此研究了一下tf中冻结变量的方法,目前找到三种,各有优缺点,记录如下: 1.名词解释 冻结变量,指的是在训练模型时,对某些可训练变量不更新,即仅参与前向loss计算,不参与后向传播,一般用于模型的finetuning等场景.例如:我们在其他数据上训练了一个resnet152模型,然后希望在目前数据上做finetuning,一般来讲,网络的前几层卷积是用来提取底层图像特征的,因此可以对前3个卷积层进行冻结,不改变其…

1. 使用tf.random_normal([2, 3], mean=-1, stddev=4) 创建一个正态分布的随机数 参数说明:[2, 3]表示随机数的维度,mean表示平均值,stddev表示标准差 代码:生成一个随机分布的值 #1. 创建一个正态分布的随机数 sess = tf.Session() x = tf.random_normal([2, 3], mean=-1, stddev=4) print(sess.run(x)) 2. np.random.shuffle(y) # 对数…

Tensorflow:模型变量保存 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献Tensorflow实战Google深度学习框架 实验平台: Tensorflow1.4.0 python3.5.0 Tensorflow常用保存模型方法 import tensorflow as tf saver = tf.train.Saver() # 创建保存器 with tf.Session() as sess: saver.save(sess,"/path/model.ckpt"…

变量 存储一些临时值的作用或者长久存储.在Tensorflow中当训练模型时,用变量来存储和更新参数.变量包含张量(Tensor)存放于内存的缓存区.建模时它们需要被明确地初始化,模型训练后它们必须被存储到磁盘.值可在之后模型训练和分析是被加载. Variable类 tf.global_variables_initializer().run() 要点 1.转换静态形状的时候,1-D到1-D,2-D到2-D,不能跨阶数改变形状 2. 对于已经固定或者设置静态形状的张量/变量,不能再次设置静态形状…

一.导入tensorflow import tensorflow as tf 二.定义计算图 (1)常量初始化 constant_name = tf.constant(value) (2)变量初始化 创建变量: name_variable = tf.Variable(value,name) 个别变量初始化: init_op = name_variable.initializer() 所有变量初始化: init_op = tf.global_variables_initializer() 注:使用…

一.TensorFlow为什么要存在变量收集的过程,主要目的就是把训练过程中的数据,比如loss.权重.偏置等数据通过图形展示的方式呈现在开发者的眼前. 自定义参数:自定义参数,主要是通过Python去执行,然后传入对应的参数.常见的有路径.训练次数等. 梯度下降:这个应该是最常见的训练手段了,在监督学习中,基本上都是采用这种方式,所以了解其中的使用过程还是很多必要的. 二.变量收集 tf.summary.scalar(<name>, <tensor>):通过标量的方式来统计数据(…

一.由来 深度学习中需要使用大量的变量集,以往写代码我们只需要做全局限量就可以了,但在tensorflow中,这样做既不方便管理变量集,有不便于封装,因此tensorflow提供了一种变量管理方法:变量作用域机制 二.两个重要API tf.get_variable(name, shape=None) # 根据给定的名字创建或返回一个变量 tf.variable_scope(name_or_scope, reuse=None) # 将name_or_scope下的所有变量组成一个命名空间 三.解读…

# 创建一个变量 # 最简单创建一个变量的方法就是调用 tf.get_variable function import tensorflow as tf # 下面创建了一个三维的张量大小是 [1,2,3] # 这个变量会有初始值,并且和默认的数据类型是tf.float32 # 将会通过 tf.glorot_uniform_initializer 方法来进行初始化 my_variable = tf.get_variable("my_variable", [1, 2, 3]) #你可以通过…

# 显式的初始化时非常有用的 # 因为它可以让你不用重复进行繁重的初始化工作 # 当你重新从checkpoint文件中加载一个模型的时候 # 当随机初始化变量被配置在分布式的配置文件中 # 为了在开始训练之前一次性初始化变量 # 调用这个方法tf.global_variables_initializer() # 这个函数返回一个负责初始化所有变量的操作. # 在这个 tf.GraphKeys.GLOBAL_VARIABLES 集合中初始化所有的变量 # 运行这个操作,初始化所有的变量 impor…

变量初始化实质 initializer操作的流程是调用Variable节点组中的Assign节点为节点操作单元分配初始值 变量初始化方法 tf.Variable_initializer([variable1, ……])可以初始化指定的变量,代替初始化全部变量,实际上其他的初始化方法大多是对某个变量集合调用此方法的封装 变量初始化另一个变量 可以使用一个变量来初始化另一个变量,依赖方法是variable.initialized_value(): w = tf.Variable(tf.random_…

1 使用tf.Variable函数创建变量 tf.Variable(initial_value=None,trainable=True,collections=None,validate_shape=True,caching_device=None,name=None,variable_def=None,dtype=None,expected_shape=None,import_scope=None) 函数功能: 创建一个新的变量,变量的值是initial_value,创建的变量会被添加到[Gr…

D:\Users\ZHONGZHENHUA\Anaconda3\envs\tensorflow\Lib\site-packages\tensorflow https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/ C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v9.0 https://www.nvidia.com/…

import tensorflow as tf mammal = tf.Variable("Elephant", tf.string) ignition = tf.Variable(451, tf.int16) floating = tf.Variable(3.14159265359, tf.float64) its_complicated = tf.Variable(12.3 - 4.85j, tf.complex64) sess = tf.Session() init = tf.g…

names=[i.name for i in tf.all_variables()]for i in names: print i ker=tf.get_default_graph().get_tensor_by_name("conv1/kernel:0")…

官方中文文档的网址先贴出来:https://tensorflow.google.cn/programmers_guide/saved_model tf.train.Saver 类别提供了保存和恢复模型的方法.tf.train.Saver 构造函数针对图中所有变量或指定列表的变量将 save 和 restore op 添加到图中.Saver 对象提供了运行这些 op 的方法,指定了写入或读取检查点文件的路径. TensorFlow 将变量保存在二进制检查点文件中,简略而言,这类文件将变量名称映射到…

import tensorflow as tf# 熟悉tensorflow的变量定义和运行方式v1 = tf.Variable(2) #定义变量并给变量赋值v2 = tf.Variable(48) c1 = tf.constant(16) #定义常量并赋值c2 = tf.constant(3)addv = v1 + v2 sess = tf.Session() #注意tensorflow在运行时需要创建一个session, 所有的运算需要在session中执行 tf.initialize_all…

因为最近在研究生成对抗网络GAN,在读别人的代码时发现了 with tf.variable_scope(self.name_scope_conv, reuse = reuse): 这样一条语句,查阅官方文档时明白了这是TensorFlow的变量共享机制. 举个例子:当我们研究生成对抗网络GAN的时候,判别器的任务是,如果接收到的是生成器生成的图像,判别器就尝试优化自己的网络结构来使自己输出0,如果接收到的是来自真实数据的图像,那么就尝试优化自己的网络结构来使自己输出1.也就是说,生成图像和真实图…

在TensorFlow中变量的作用是保存和更新神经网络中的参数,需要给变量指定初始值,如下声明一个2x3矩阵变量 weights =tf.Variable(tf.random_normal([2,3], stddev=1)) 在这段代码中tf.random_normal([2,3], stddev=1)会产生一个2x3的矩阵,矩阵中的元素是均值为0,标准差为2的随机数.tf.random_normal()可以通过参数mean来指定平均值,不指定默认0. 函数名称 随机数分布 主要参数 tf.ra…

打开Python Shell,先输入import tensorflow as tf,然后可以执行以下命令. Tensorflow中的常量创建方法: hello = tf.constant('Hello,world!', dtype=tf.string) 其中,'Hello,world!'是常量初始值:tf.string是常量类型,可以省略.常量和变量都可以去构建Tensorflow中的图. Tensorflow中变量的创建方法: a = tf.Variable(10, dtype=tf.int3…

tensorflow变量: 1.神经网络中的参数权重,偏置等可以作为张量保存到tensorflow的变量中 2.tensorflow变量必须被初始化 3.可被保存到文件中,下次使用重新加载即可 tensorflow说明: tensorflow是一张运算图,用tf.Session运行这张图就得到输出结果 其中这张运算图由节点和带箭头的线组成: 节点表示运算操作,例如+,-等 带箭头的线表示执行运算操作的数据 上图,add表示加法操作,俩个箭头线表示两个相加的数据…

因为最近在研究生成对抗网络GAN,在读别人的代码时发现了 with tf.variable_scope(self.name_scope_conv, reuse = reuse): 这样一条语句,查阅官方文档时明白了这是TensorFlow的变量共享机制. 举个例子:当我们研究生成对抗网络GAN的时候,判别器的任务是,如果接收到的是生成器生成的图像,判别器就尝试优化自己的网络结构来使自己输出0,如果接收到的是来自真实数据的图像,那么就尝试优化自己的网络结构来使自己输出1.也就是说,生成图像和真实图…

1.tensorflow常量变量的定义 测试代码如下: # encoding:utf-8 # OpenCV tensorflow # 类比 语法 api 原理 # 基础数据类型 运算符 流程 字典 数组 import tensorflow as tf # data1 = tf.constant(2.5) # 定义常量 data1 = tf.constant(2, dtype=tf.int32) # 改变常量类型 data2 = tf.Variable(10, name='var') # 定义变量…

本系列为Tensorflow实战Google深度学习框架知识笔记,仅为博主看书过程中觉得较为重要的知识点,简单摘要下来,内容较为零散,请见谅. 2017-11-06 [第五章] MNIST数字识别问题 1. MNIST数据处理 为了方便使用,Tensorflow提供了一个类来处理MNIST数据,这个类会自动下载并转化MNIST数据的格式,将数据从原始的数据包中解析成训练和测试神经网络时使用的格式. 2. 神经网络模型训练及不同模型结果对比 为了评测神经网络模型在不同参数下的效果,一般会从训练数据…

0.背景 通过对<tensorflow machine learning cookbook>第9章第3节"implementing_lstm"进行阅读,发现如下形式可以很方便的进行训练和预测,通过类进行定义,并利用了tf中的变量重用的能力,使得在训练阶段模型的许多变量,比如权重等,能够直接用在预测阶段.十分方便,不需要自己去做一些权重复制等事情.这里只是简单记录下这一小节的源码中几个概念性的地方. # 定义LSTM模型 class LSTM_Model(): def __i…

Tensorflow[LSTM]   0.背景 通过对<tensorflow machine learning cookbook>第9章第3节"implementing_lstm"进行阅读,发现如下形式可以很方便的进行训练和预测,通过类进行定义,并利用了tf中的变量重用的能力,使得在训练阶段模型的许多变量,比如权重等,能够直接用在预测阶段.十分方便,不需要自己去做一些权重复制等事情.这里只是简单记录下这一小节的源码中几个概念性的地方. # 定义LSTM模型 class LS…