接Tensorflow-hub[例子解析1]. 3 基于文本词向量的例子 3.1 创建Module 可以从Tensorflow-hub[例子解析1].中看出,hub相对之前减少了更多的工作量. 首先,假设有词向量文本文件 token1 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 token2 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 该例子就是通过读取该文件去生成TF-Hub Module,可以使用如下命令: python export.py --embedding_file=/tmp/embeddi…

0. 引言 Tensorflow于1.7之后推出了tensorflow hub,其是一个适合于迁移学习的部分,主要通过将tensorflow的训练好的模型进行模块划分,并可以再次加以利用.不过介于推出不久,目前只有图像的分类和文本的分类以及少量其他模型 这里先通过几个简单的例子,来展示该hub的使用流程. 1. 一个超简单例子 1.1 创建一个Module #该文件名为half_plus_two.py '''1 - 导入模块 ''' from __future__ import absolute…

Poco的网络模块在Poco::Net名字空间下定义   下面是字典例子解析 #include "Poco/Net/StreamSocket.h" //流式套接字 #include "Poco/Net/SocketStream.h" //套接字流 #include "Poco/Net/SocketAddress.h" //套接字地址 #include "Poco/StreamCopier.h" //流复制器 #include…

任何深度学习框架,为了获得成功,必须提供一系列最先进的模型,以及在流行和广泛接受的数据集上训练的权重,即与训练模型. TensorFlow现在已经提出了一个更好的框架,称为TensorFlow Hub,它非常易于使用且组织良好.使用TensorFlow Hub,您可以通过几行代码导入大型和流行的模型,自信地执行广泛使用的传输学习活动.TensorFlow Hub非常灵活,可以托管您的模型以供其他用户使用.TensorFlow Hub中的这些模型称为模块.在本文中,让我们看看如何使用TensorF…

举个简单的例子: public class Hello {     public static void main(String[] args) {         String string1 = "ab";         String string2 = "c";         String string3 = string1 + "c";         System.out.println(string1 == string3);  …

要说2017年什么技术最火爆,无疑是google领衔的深度学习开源框架Tensorflow.本文简述一下深度学习的入门例子MNIST. 深度学习简单介绍 首先要简单区别几个概念:人工智能,机器学习,深度学习,神经网络.这几个词应该是出现的最为频繁的,但是他们有什么区别呢? 人工智能:人类通过直觉可以解决的问题,如:自然语言理解,图像识别,语音识别等,计算机很难解决,而人工智能就是要解决这类问题. 机器学习:如果一个任务可以在任务T上,随着经验E的增加,效果P也随之增加,那么就认为这个程序可以从经…

本篇主要介绍TF的分布式运行时的基本概念.为了对TF的分布式运行机制有一个大致的了解,我们先结合/tensorflow/core/protobuf中的文件给出对TF分布式集群的初步理解,然后介绍/tensorflow/core/distributed_runtime路径下的核心概念. TF分布式集群 集群定义和理解 在研读TF的分布式运行时代码之前,我们需要先看下TF分布式运行的基本架构.TF的集群(cluster)由作业(job)构成,作业由任务(task)构成.举个例子,一个由两个作业构成的…

//下面程序取自 Poco 库的Net模块例子----HTTPServer 下面开始解析代码 #include "Poco/Net/HTTPServer.h" //继承自TCPServer 实现了一个完整的HTTP多线程服务器 #include "Poco/Net/HTTPRequestHandler.h" //抽象基类类 被HttpServer所创建 用来处理Http的请求 #include "Poco/Net/HTTPRequestHandlerFac…

Active Function 激活函数 原创文章,请勿转载哦~!! 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me Tensorflow提供了多种激活函数,在CNN中,人们主要是用tf.nn.relu,是因为它虽然会带来一些信息损失,但是性能较为突出.开始设计模型时,推荐使用tf.nn.relu,但高级用户也可创建自己的激活函数.评价某个激活函数是否有用时,需要考虑的因素有: 1)该函数应是单调的, 这样输出便会随着输入的增长而增长,从而使利用梯度下降法寻找局部极值点成为可能. 2)该…

最近研究了下如何使用tensorflow进行finetuning,相比于caffe,tensorflow的finetuning麻烦一些,记录如下: 1.原理 finetuning原理很简单,利用一个在数据A集上已训练好的模型作为初始值,改变其部分结构,在另一数据集B上(采用小学习率)训练的过程叫做finetuning. 一般来讲,符合如下情况会采用finetuning 数据集A和B有相关性 数据集A较大 数据集B较小 2.关键代码 在数据集A上训练的时候,和普通的tensorflow训练过程完全…