系统架构.自底向上,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.API层.应用层.核心层,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.最下层是网络通信层和设备管理层.网络通信层包括gRPC(google Remote Procedure Call Protocol)和远程直接数据存取(Remote Direct Memory Access,RDMA),分布式计算需要.设备管理层包手包括TensorFlow分别在CPU.GPU.FPGA等设备上的实现.对上层提供统一接口,上层只需处理卷积等逻辑,不需要关心硬件…

作用域主要用来不用重复定义变量,另外就是用与画图 import tensorflow as tf ''' 可视化 tf.summary.scalar 添加一个标量 tf.summary.audio 添加一个音频变量 tf.summary.image 添加一个图片变量 tf.summary.histogram 添加一个直方图变量 tf.summary.test 添加一个字符串类型的变量 ''' ''' 后台执行命令 tensorboard --logdir ~/PycharmProjects/te…

线程控制器类 线程控制器原理: 监视tensorflow所有后台线程,有异常出现(主要是越界,资源循环完了)时,其should_stop方法就会返回True,而它的request_stop方法则用于要求各个线程安全退出.需要使用local变量,初始化时注意. coord = tf.train.Coordinator() # 线程控制器 threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) # 启动队列 try: while not coord.s…

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…

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…

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…

一 .tf.variable() 在模型中每次调用都会重建变量,使其存储相同变量而消耗内存,如: def repeat_value(): weight=tf.variable(tf.random_normal([5,5,6]),name='weight') return weight 如果多次调用函数如: result1=repeat_value() result2=repeat_value() # 重复调用 将会重复创建一份变量,却保存相同模型参数.若使用字典可以解决此类问题,却破坏模型封装性…

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…

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…

原文链接: https://medium.com/@camrongodbout/tensorflow-in-a-nutshell-part-one-basics-3f4403709c9d#.31jv5ekoy 学习世界上最流行的深度学习框架的最快最简单的教程 (其实这个系列写的差强人意,但是的确是学习tensflow精简的教程,比较适合新手入门,高手请绕行--------译者注) tensorflow是google公司推出的深度学习框架.深度学习是一类采用多层神经网络的机器学习算法.深度学习的思…