基于Windows系统下docker的介绍与安装教程以及更换docker镜像源教程 目录 基于Windows系统下docker的介绍与安装教程以及更换docker镜像源教程 Docker的核心概念 Docker一些常用命令 关于vue下载node依赖的问题解决方法 在Windows系统下安装Docker Toolbox 1.安装与配置 1.1当我们下载好之后,直接双击软件安装 1.2然后我们进入下一个页面,然后next下一步 1.3 在我们安装好之后,我们先不要着急打开,首先右键打开属性,因为d…

# 如果你在分布式环境中部署TensorFlow # 你或许需要指定job name和task ID # 来将变量放置在参数服务器上 # 将操作放在worker job import tensorflow as tf with tf.device("/job:ps/task:0"): weights_1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([784, 100])) biases_1 = tf.Variable(tf.zeroes[100]) with t…

研究相关的图片分类,偶然看到bvlc模型,但是没有tensorflow版本的,所以将caffe版本的改成了tensorflow的: 关于模型这个图: 下面贴出通用模板: from __future__ import print_function import tensorflow as tf import numpy as np from scipy.misc import imread, imresize class BVLG: def __init__(self, imgs, weights…

TensorFlow 官方文档:https://www.tensorflow.org/api_guides/python/math_ops # Arithmetic Operators import tensorflow as tf # 用 tf.session.run() 里 feed_dict 参数设置占位 tensor, 如果传入 feed_dict的数据与 tensor 类型不符,就无法被正确处理 x = tf.placeholder(tf.string) y = tf.placehol…

源码地址 https://github.com/stephen-v/tensorflow_vgg_classify 1. VGG介绍 1.1. VGG模型结构 1.2. VGG19架构 2. 用Tensorflow搭建VGG19网络 3. 训练网络 参考文献 1. VGG介绍 1.1. VGG模型结构 VGG网络是牛津大学Visual Geometry Group团队研发搭建,该项目的主要目的是证明增加网络深度能够在一定程度上提高网络的精度.VGG有5种模型,A-E,其中的E模型VGG19是参加…

模型构建 1.示例代码linear_regression_model.py #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -* import tensorflow as tf import numpy as np class linearRegressionModel: def __init__(self,x_dimen): self.x_dimen = x_dimen self._index_in_epoch = 0 self.constructModel() s…

笔者这几天在跟着莫烦学习TensorFlow,正好到迁移学习(至于什么是迁移学习,看这篇),莫烦老师做的是预测猫和老虎尺寸大小的学习.作为一个有为的学生,笔者当然不能再预测猫啊狗啊的大小啦,正好之前正好有做过猫狗大战数据集的图像分类,做好的数据都还在,二话不说,开撸. 既然是VGG16模型,当然首先上模型代码了: def conv_layers_simple_api(net_in): with tf.name_scope('preprocess'): # Notice that we inclu…

视觉问题引入深度神经网络后,针对端对端的训练和预测网络,可以看是特征的表达和任务的决策问题(分类,回归等).当我们自己的训练数据量过小时,往往借助牛人已经预训练好的网络进行特征的提取,然后在后面加上自己特定任务的网络进行调优.目前,ILSVRC比赛(针对1000类的分类问题)所使用数据的训练集126万张图像,验证集5万张,测试集10万张(标注未公布),大家一般使用这个比赛的前几名的网络来搭建自己特定任务的神经网络. 本篇博文主要简单讲述怎么使用TensorFlow调用预训练好的VGG网络,其他的…

本帖是前一贴的补充: 使用大数据,了解怎么处理数据不能一次全部加载到内存的情况.如果你内存充足,当我没说 训练好的模型的保存和使用 使用的模型没变,还是简单的feedforward神经网络(update:添加CNN模型) 如果你要运行本帖代码,推荐使用GPU版本或强大的VPS,我使用小笔记本差点等吐血 后续有关于中文的练习<TensorFlow练习13: 制作一个简单的聊天机器人><TensorFlow练习7: 基于RNN生成古诗词><TensorFlow练习18: 根据姓名…

Keras内置的预定义模型 上一节我们讲过了完整的保存模型及其训练完成的参数. Keras中使用这种方式,预置了多个著名的成熟神经网络模型.当然,这实际是Keras的功劳,并不适合算在TensorFlow 2.0头上. 当前TensorFlow 2.0-alpha版本捆绑的Keras中包含: densenet inception_resnet_v2 inception_v3 mobilenet mobilenet_v2 nasnet resnet50 vgg16 vgg19 xception 这…