常用命令: 1．显示tf框架: rosrun tf view_frames evince frames.pd tf变换,定义不同坐标系之间的平移与旋转变换关系. 参考文献: tf教程 古月居博客…

https://github.com/LTS4/DeepFool 貌似是说可以愚弄深度神经网络? https://github.com/tflearn/tflearn TF学习指南 http://gitxiv.com/posts/HTRKHMTYrcqweBH7h/planet-photo-geolocation-with-convolutional-neural-networks 图片定位 https://github.com/woodrush/neural-art-tf 神经网络模仿画画风格…

从初识tf开始,变量这个名词就一直都很重要,因为深度模型往往所要获得的就是通过参数和函数对某一或某些具体事物的抽象表达.而那些未知的数据需要通过学习而获得,在学习的过程中它们不断变化着,最终收敛达到较好的表达能力,因此它们无疑是变量. 正如三位大牛所言:深度学习是一种多层表示学习方法,用简单的非线性模块构建而成,这些模块将上一层表示转化成更高层.更抽象的表示. 原文如下: Deep-learning methods are representation-learning methods with…

上一篇中,主要说的就是词袋模型.回顾一下,在进行文本分类之前,我们需要把待分类文本先用词袋模型进行文本表示.首先是将训练集中的所有单词经过去停用词之后组合成一个词袋,或者叫做字典,实际上一个维度很大的向量.这样每个文本在分词之后,就可以根据我们之前得到的词袋,构造成一个向量,词袋中有多少个词,那这个向量就是多少维度的了.然后就把这些向量交给计算机去计算,而不再需要文本啦.而向量中的数字表示的是每个词所代表的权重.代表这个词对文本类型的影响程度. 在这个过程中我们需要解决两个问题:1.如何计算出适…

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…

TF.Learn,TensorFlow重要模块,各种类型深度学习及流行机器学习算法.TensorFlow官方Scikit Flow项目迁移,谷歌员工Illia Polosukhin.唐源发起.Scikit-learn代码风格,帮助数据科学从业者更好.更快适应接受TensorFlow代码.囊括许多TensorFlow代码.设计模式,用户更快搭建机器学习模型实现应用.避免大量代码重复,把精力放在搭建更精确模型.与其他contrib模块无逢结合. 分布式Estimator.Estimator,各种各样…

深度学习乃至人工智能正逐渐在FinTech领域发挥巨大的作用,其应用包括自动报告生成.金融智能搜索.量化交易和智能投顾.而TensorFlow为金融业方便地使用深度学习提供了可能.<TensorFlow实战>讲述了TensorFlow的基础原理,TF和其他框架的异同,并用具体的代码完整地实现了各种类型的深度神经网络.介绍了通过TensorFlow实现各类神经网络的案例,非常适合初学者快速入门. 学习参考: <TensorFlow实战>中文版PDF,313页,带书签和目录.配套源代码…

原文地址: https://blog.csdn.net/c20081052/article/details/82345454 --------------------------------------------------------------------------------------------------- 在服务器上用多GPU做训练时,由于想只用其中的一个GPU设备做训练,可使用深度学习代码运行时往往出现多个GPU显存被占满清理.出现该现象主要是tensorflow训练时默认占…

代码和其他资料在 github 一.tf.keras概述 首先利用tf.keras实现一个简单的线性回归,如 \(f(x) = ax + b\),其中 \(x\) 代表学历,\(f(x)\) 代表收入,分别代表输入特征和输出值.为了描述预测目标与真实值之间的整体误差最小,需要定义一个损失函数,数学描述为\((f(x) - y)^2\),即预测值与真实值差值的平方的均值.优化的目标是求解参数 \(a,b\) 使其损失函数最小. import tensorflow as tf import pand…

1. tf.image.resize_and_crop(net, bbox, 256, [14, 14], name)  # 根据bbox的y1,x1,y2,x2获得net中的位置,将其转换为14*14,因此为[14, 14, 512], 256表示转换的个数,最后的维度为[256, 14, 14, 512] 参数说明:net表示输入的卷积层,bbox表示y1,x1,y2, x2的比例,256表示转换成多少个,[14, 14]表示转换的卷积,name表示名字 2. tf.slice(x, [0,…