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…

上次说到了 TensorFlow 从文件读取数据,这次我们来谈一谈变量共享的问题. 为什么要共享变量?我举个简单的例子:例如,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,生成图像和真实图像经过判别器的时候,要共享同一套变量,所以TensorFlow引入了变量共享机制. 变量共享主要涉及到两个函数: tf.get_variab…

# sharing variables # Tensorflow supports two ways of sharing variables # 1.Explicitly passing tf.Variable objects around # 2.Implicitly wrapping tf.Variable objects within tf.variable_scope objects # For example , let's write a function to create a…

https://github.com/chenghuige/tensorflow-exp/blob/master/examples/sparse-tensor-classification/ tensorflow-exp/example/sparse-tensor-classification/train-validate.py 当你需要train的过程中validate的时候,如果用placeholder来接收输入数据 那么一个compute graph可以完成这个任务.如果你用的是TFRec…

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.图.操作和张量 TensorFlow 的计算表现为数据流图,所以 tf.Graph 类中包含一系列表示计算的操作对象(tf.Operation),以及在操作之间流动的数据 — 张量对象(tf.Tensor).与图相关的 API 均位于tf.Graph 类中: tf.Operation 类代表图中的一个节点,用于计算张量数据.该类型由节点构造器(如 tf.matmul()或者 Graph.create_op())产生.例如,c = tf.matmul(a, b)创建一个 Operation 类…

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…

tensorflow笔记(二)之构造一个简单的神经网络 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7425200.html 前言 这篇博客将一步步构建一个tensorflow的神经网络去拟合曲线,并将误差和结果可视化.博客的末尾会放本篇博客的jupyter notebook,可以下载自己调试调试. 实践--构造神经网络 本次构造的神经网络是要拟合一个二次曲线,神经网络的输入层是一个特征,即只有一个神经元,隐藏层有10个特…

一.变量相关的函数 1)tf.train.list_variables(ckpt_dir_or_file)    Returns list of all variables in the checkpoint 2)tf.global_variables_initializer()   用于初始化所有的变量(GraphKeys.VARIABLES),替代 tf.initialize_all_variables(). 3)tf.Variable(initial_value=None, trainab…

http://www.cnblogs.com/denny402/p/5852083.html tensorflow学习笔记二:入门基础   TensorFlow用张量这种数据结构来表示所有的数据.用一阶张量来表示向量,如:v = [1.2, 2.3, 3.5] ,如二阶张量表示矩阵,如:m = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],可以看成是方括号嵌套的层数. 1.编辑器 编写tensorflow代码,实际上就是编写py文件,最好找一个好用的编辑器,如果你用vim或…

import tensorflow as tf x=tf.Variable([1,2]) a=tf.constant([3,3]) sub=tf.subtract(x,a) #增加一个减法op add=tf.add(x,sub) #增加一个加法op #注意变量再使用之前要再sess中做初始化,但是下边这种初始化方法不会指定变量的初始化顺序 init=tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess: sess.run(init…

如何在Exe和BPL插件中实现公共变量共享及窗口溶入技术Demo源码 1.Delphi编译方式介绍: 当我们在开发一个常规应用程序时,Delphi可以让我们用两种方式使用VCL,一种是把VCL中的申明单元及实现单元全部以静态编译的方式编译并链接进Exe可执行文件中,这样做的好处就是发布程序时只需要发布独立的可执行文件,当我们使用了的第三方DLL.OCX等时,无需发布*.bpl等文件,但EXE程序文件的体积会较大. 另外一种是把VCL库以运行时状态(即把VCL库中的申请单元静态编译进EXE可执行文…

在程序中定义变量很简单,只要定义一个变量名就可以,但是tensorflow有点类似在另外一个世界,因此需要通过当前的世界中跟tensorlfow的世界中进行通讯,来告诉tensorflow的世界中定义了一个变量,这个通讯的空间就是tf类,看个例子就应该能明白: import tensorflow as tf state = tf.Variable(0) print(state.name) 这里定义了一个tensorflow变量,并且设置了一个初始值0,在tensorflow世界中每个变量也有其相…

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…

共享内存极少使用,所以这里我们仅作了解. .将几个变量放在相同的内存区,但其中只有一个变量在给定时刻有有效值. .程序处理许多不同类型的数据,但是一次只处理一种.要处理的类型在执行期间才能确定. .在不同的时间访问相同的数据,但在不同的情况下该数据的类型是不同的. 定义联合类型 联合的定义及成员的引用和结构极为类似 在C语言中多个不同变量共享同一内存区的功能称为联合(union),声明联合的语法类似结构 union test { int i; int j; int k; }t1; t1.i; p…

1.static实现线程范围内变量共享 package com.test.shareData; import java.util.Random; /** * 多线程范围内的数据共享 * @author Administrator * */ public class ThreadScopeShareData { private static int data; public static void main(String[] args) { for(int i=0;i<2;i++){ new Th…

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…

import tensorflow as tf def f(): var = tf.Variable(initial_value=tf.random_normal(shape=[2])) return var a1=f() a2=f() with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) print(sess.run(a1)) print(sess.run(a2)) 输出为: [-0.74532765 -1…

tensorflow里面的变量表示,需要使用特定的语法进行.如果想构造一个行(列)向量,需要调用Variable函数进行.对两个变量进行操作,也要调用相应的函数. import tensorflow as tf w = tf.Variable([[0.5,1.0]]) x = tf.Variable([[2.0],[1.0]]) #w*x y = tf.matmul(w,x) 以上是构造一个行向量,一个列向量,并让两者相乘.y的结果: Tensor("MatMul_2:0", shap…

import tensorflow as tf rank_three_tensor = tf.ones([3, 4, 5]) # 创建一个[3,4,5]大小的张量,3行4列,每个位置上有五个元素 matrix = tf.reshape(rank_three_tensor, [6, 10]) # 将当前变量reshape成[6,10]个大小的变量 matrixB = tf.reshape(matrix, [3, -1]) # 将现有内容改造成3×20矩阵.-1指定这个维度的元素个数根据其他维度的元…

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. 通常的做法是将这些变量设置为全局变量.但是存在的问题是打破封装性,这些变量必须文档化被其他代码文件引用,一旦代码变化,调用方也可能需要…

import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt #使用numpy生成200个随机点 x_data = np.linspace(-0.5,0.5,200)[:,np.newaxis] noise = np.random.normal(0,0.02,x_data.shape) y_data = np.square(x_data) + noise #定义两个placeholder x = tf.pla…

Training | TensorFlow tf 下以大写字母开头的含义为名词的一般表示一个类(class) 1. 优化器(optimizer) 优化器的基类(Optimizer base class)主要实现了两个接口,一是计算损失函数的梯度,二是将梯度作用于变量.tf.train 主要提供了如下的优化函数: tf.train.Optimizer tf.train.GradientDescentOptimizer tf.train.AdadeltaOpzimizer Ada delta tf.…

一.前言 验证码是根据随机字符生成一幅图片,然后在图片中加入干扰象素,用户必须手动填入,防止有人利用机器人自动批量注册.灌水.发垃圾广告等等 . 验证码的作用是验证用户是真人还是机器人. 本文将使用深度学习框架Tensorflow训练出一个用于破解Discuz验证码的模型. 自动生成验证码接口关闭,原因如下: 接口是用来方便大家获取验证码图片的,已经声明至少加200ms延时,但是有些人就是不管不顾,个人网站带宽不大,直接被占满(自己写代码让别人爬自己网站真是找罪受),服务器被蹂躏十多分钟.这种情…

上一篇介绍了一些redis的安装及使用步骤,本篇开始将介绍redis的实际应用场景,先从最常见的session开始,刚好也重新学习一遍session的实现原理.在阅读之前假设你已经会使用nginx+iis实现负载均衡搭建负载均衡站点了,这里我们会搭建两个站点来验证redis实现的session是否能共享. 阅读目录 Session实现原理 session共享实现方案 问题拓展 总结 回到顶部 Session实现原理 session和cookie是我们做web开发中常用到的两个对象,它们之间会不会…

TensorFlow用张量这种数据结构来表示所有的数据.用一阶张量来表示向量,如:v = [1.2, 2.3, 3.5] ,如二阶张量表示矩阵,如:m = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],可以看成是方括号嵌套的层数. 1.编辑器 编写tensorflow代码,实际上就是编写py文件,最好找一个好用的编辑器,如果你用vim或gedit比较顺手,那也可以的啦.我们既然已经安装了anaconda,那么它里面自带一个还算不错的编辑器,名叫spyder,用起来和matl…

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…

二.常用操作符和基本数学函数 大多数运算符都进行了重载操作,使我们可以快速使用 (+ - * /) 等,但是有一点不好的是使用重载操作符后就不能为每个操作命名了. 1  算术操作符:+ - * / % tf.add(x, y, name=None)        # 加法(支持 broadcasting) tf.subtract(x, y, name=None)   # 减法 tf.multiply(x, y, name=None)   # 乘法 tf.divide(x, y, name=Non…

张量操作 在tensorflow中,有很多操作张量的函数,有生成张量.创建随机张量.张量类型与形状变换和张量的切片与运算 生成张量 固定值张量 tf.zeros(shape, dtype=tf.float32, name=None) 创建所有元素设置为零的张量.此操作返回一个dtype具有形状shape和所有元素设置为零的类型的张量. tf.zeros_like(tensor, dtype=None, name=None) 给tensor定单张量(),此操作返回tensor与所有元素设置为零相同…

JS是按照代码块来进行编译和执行的,代码块间相互独立,但变量和方法共享,按顺序执行. 如: <script type='text/javascript'> var m = 0,n = 1,i = 2,j; alert(q);//没有输出,因为q是下一个script的全局变量,script块按顺序执行,将两个script块交换位置可能会出错 function num(){ i = 3; var p = 4;//p在方法内为局部变量 alert('ok'); } </script> &…