eval()只能用于tf.Tensor类对象,也就是有输出的Operation.对于没有输出的Operation, 可以用.run()或者Session.run() 所以我们训练的时候,对于优化器只能使用后者.而对于predict就只能使用前者.…

在tensorflow中,eval和run都是获取当前结点的值的一种方式. 在使用eval时,若有一个 t 是Tensor对象,调用t.eval()相当于调用sess.run(t) 一下两段代码等效: float_tensor = tf.cast(tf.constant([1, 2, 3]),dtype=tf.float32) t = float_tensor * float_tensor sess = tf.Session() with sess.as_default(): print(t.e…

转自:https://blog.csdn.net/jiaoyangwm/article/details/79248535  1.eval() 其实就是tf.Tensor的Session.run() 的另外一种写法,但两者有差别: ※eval(): 将字符串string对象转化为有效的表达式参与求值运算返回计算结果※eval()也是启动计算的一种方式.基于Tensorflow的基本原理,首先需要定义图,然后计算图,其中计算图的函数常见的有run()函数,如sess.run().同样eval()也是…

如果有一个Tensor t,在使用t.eval()时,等价于: tf.get_defaut_session().run(t) t = tf.constant(42.0) sess = tf.Session() with sess.as_default(): # or `with sess:` to close on exit assert sess is tf.get_default_session() assert t.eval() == sess.run(t) 这其中最主要的区别是你可以使用…

    TensorFlow 入门 本文转自:http://www.jianshu.com/p/6766fbcd43b9 字数3303 阅读904 评论3 喜欢5 CS224d-Day 2: 在 Day 1 里,先了解了一下 NLP 和 DP 的主要概念,对它们有了一个大体的印象,用向量去表示研究对象,用神经网络去学习,用 TensorFlow 去训练模型,基本的模型和算法包括 word2vec,softmax,RNN,LSTM,GRU,CNN,大型数据的 seq2seq,还有未来比较火热的研究…

参考资料: 深度学习笔记目录 向机器智能的TensorFlow实践 TensorFlow机器学习实战指南 Nick的博客 TensorFlow 采用数据流图进行数值计算.节点代表计算图中的数学操作,计算图的边表示多维数组,即张量. 在 TensorFlow 官网上将其定义为基于数据流图的数值计算库,TensorFlow 还提供了一个可使得用户用数学方法从零开始定义模型的函数和类的广泛套件.这使得具有一定技术背景的用户可迅速而直观地创建自定义.具有较高灵活性的模型. TensorFlow 的计算模…

本文整理了TensorFlow中的数据读取方法,在TensorFlow中主要有三种方法读取数据: Feeding:由Python提供数据. Preloaded data:预加载数据. Reading from files:从文件读取. Feeding 我们一般用tf.placeholder节点来feed数据,该节点不需要初始化也不包含任何数据,我们在执行run()或者eval()指令时通过feed_dict参数把数据传入graph中来计算.如果在运行过程中没有对tf.placeholder节点传…

catalogue . 个人理解 . 基本使用 . MNIST(multiclass classification)入门 . 深入MNIST . 卷积神经网络:CIFAR- 数据集分类 . 单词的向量表示(Vector Representations of Words) . 循环神经网络(RNN).LSTM(Long-Short Term Memory, LSTM) . 用深度学习网络搭建一个聊天机器人 0. 个人理解 在学习的最开始,我在这里写一个个人对deep leanring和神经网络的粗…

开坑之前 今年3.4月份的时候就买了这本书,同时还买了另外一本更为浅显的书,当时读不懂这本,所以一度以为这本书很一般,前些日子看见知乎有人推荐它,也就拿出来翻翻看,发现写的的确蛮好,只是稍微深一点,当时的自己理解不了罢了.另外一方面,感觉自己虽然对tensorflow比较熟稔,但是由于一开始的学习期对于编程实在太白,所以基础并不牢靠,今来重读之,在技术层面:希望能对tensorflow有个更为系统的理解,希望对基于深度学习的图像.文字.强化学习有更为系统的认识,希望对tensorflow基础编码…

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 在变量的构建时,通过truncated_normal 函数初始化权重变量,shape 是一个二维的tensor,从截断的正太分布中输出随机值. def weight_varible(shape): initial=tf.truncated_normal(shape,stddev=0.1) return tf.Variable(i…

一.tensorflow读取机制图解 我们必须要把数据先读入后才能进行计算,假设读入用时0.1s,计算用时0.9s,那么就意味着每过1s,GPU都会有0.1s无事可做,这就大大降低了运算的效率. 解决这个问题方法就是将读入数据和计算分别放在两个线程中,将数据读入内存的一个队列,如下图所示: 读取线程源源不断地将文件系统中的图片读入到一个内存的队列中,而负责计算的是另一个线程,计算需要数据时,直接从内存队列中取就可以了.这样就可以解决GPU因为IO而空闲的问题! 在tensorflow中,为了方便…

深度学习既然是基于数据的方法,先不管多抽象,那总归是有读取数据的方法的吧,这里的数据应该是一个统称,包含我们讲的数据集和变量tensor. tf读取数据一共有3种方法: 供给数据(Feeding): 创建占位符,让Python代码来供给数据. 从文件读取数据(Reading): tf可以从文件中读取数据,比如前面的Mnist和cifar10都是从文件中读取的数据集. 预加载数据(Preloading): 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况). 供给…

https://www.jianshu.com/p/d063804fb272 这篇文章来说说TensorFlow里与Queue有关的概念和用法. 其实概念只有三个: Queue是TF队列和缓存机制的实现 QueueRunner是TF中对操作Queue的线程的封装 Coordinator是TF中用来协调线程运行的工具 虽然它们经常同时出现,但这三样东西在TensorFlow里面是可以单独使用的,不妨先分开来看待. 1. Queue 根据实现的方式不同,分成具体的几种类型,例如: tf.FIFOQu…

读取数据 小数量数据读取 这仅用于可以完全加载到存储器中的小的数据集有两种方法: 存储在常数中. 存储在变量中,初始化后,永远不要改变它的值. 使用常数更简单一些,但是会使用更多的内存,因为常数会内联的存储在数据流图数据结构中,这个结构体可能会被复制几次. training_data = ... training_labels = ... with tf.Session(): input_data = tf.constant(training_data) input_labels = tf.co…

1.如何理解 tf.reduce_max或者 tf.reduce_mean中对Tensor和高维矩阵的坐标轴axis的选择的操作 tf.reduce_mean( input_tensor, axis=None, keepdims=None, name=None, reduction_indices=None, keep_dims=None ) x = tf.constant([[1., 1.], [2., 2.]]) tf.reduce_mean(x) # 1.5 tf.reduce_mean(…

知乎地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/30487008 import tensorflow as tf a=tf.placeholder(tf.int16) # 接受的数据类型 b=tf.placeholder(tf.int16) add=tf.add(a,b) mul=tf.mul(a,b) with tf.Session() as sess: print("Addition with variables:%i" %sess.run(add,feed_d…

计算图(Graph) Tensorflow是基于图(Graph)的计算框架,图的节点由事先定义的运算(操作.Operation)构成,图的各个节点之间由张量(tensor)来链接,Tensorflow的计算过程就是张量(tensor)在节点之间从前到后的流动传输过程,如下图示例: 有向图中,节点通常代表数学运算,边表示节点之间的某种联系,它负责传输多维数据(Tensors). 节点可以被分配到多个计算设备上,可以异步和并行地执行操作.因为是有向图,所以只有等到之前的入度节点们的计算状态完成后,其…

TensorFlow Ops 1. Fun with TensorBoard In TensorFlow, you collectively call constants, variables, operators as ops. TensorFlow is not just a software library, but a suite of softwares that include TensorFlow, TensorBoard, and Tensor Serving. To make…

小数量数据读取 这些只用于可以完全加载到内存中的小型数据集: 1,储存在常数中 2,储存在变量中,初始化后,永远不改变它的值 使用常量 training_data = ... training_labels = ... with tf.Session(): input_data = tf.constant(training_data) input_labels = tf.constant(training_labels) 使用变量的方式,您就需要在数据流图建立后初始化这个变量. training…

数据集 DNN 依赖于大量的数据.可以收集或生成数据,也可以使用可用的标准数据集.TensorFlow 支持三种主要的读取数据的方法,可以在不同的数据集中使用:本教程中用来训练建立模型的一些数据集介绍如下: MNIST:这是最大的手写数字(0-9)数据库.它由 60000 个示例的训练集和 10000 个示例的测试集组成.该数据集存放在 Yann LeCun 的主页(http://yann.lecun.com/exdb/mnist/)中.这个数据集已经包含在tensorflow.examples…

Tensorflow 数据读取有三种方式: Preloaded data: 预加载数据,在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况). Feeding: Python产生数据,再把数据喂给后端.TensorFlow程序运行的每一步, 让Python代码来供给数据. Reading from file: 从文件中直接读取,在TensorFlow图的起始, 让一个输入管线从文件中读取数据. (https://www.cnblogs.com/jyxbk/p/77…

原文地址: https://blog.csdn.net/Enchanted_ZhouH/article/details/77571939 ------------------------------------------------------------------------------------------------------- tf.Session():创建一个会话 tf.Session().as_default():创建一个默认会话 那么问题来了,会话和默认会话有什么区别呢?T…

一.TensorFlow™是一个基于数据流编程(dataflow programming)的符号数学系统,被广泛应用于各类机器学习(machine learning)算法的编程实现,其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief. TensorFlow: 神经网络(深度) 图像:卷积神经网络 自然语言处理:循环神经网络 特点: 引入各种计算设备(CPU/GPU/TPU),以及能够很好的运行在移动端. 合理的C++使用界面,易用的Python使用界面来构造个执行你的graphs,可以直接写Pyt…

# 当计算图创建成功时 # 你就可以运行这个计算图,然后生成一个新的张量 # 并且得到这个张量指向的计算图中具体的数值 #这个功能在debug的时候非常有必要 #最简单获得张量具体值的方法是使用Tensor.eval method import tensorflow as tf constant = tf.constant([1, 2, 3]) #进行点乘,对应位置的元素相乘 tensor = constant * constant init = tf.global_variables_init…

cifar10数据集 CIFAR-10 是由 Hinton 的学生 Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever 整理的一个用于识别普适物体的小型数据集.一共包含 10 个类别的 RGB 彩色图片 :飞机( airplane ).汽车( automobile ).鸟类( bird ).猫( cat ).鹿( deer ). 狗( dog ).蛙类( frog ).马( horse ).船( ship )和卡车( truck ).图片的尺寸为 32 × 32 ,数据集中一共有…

DNN(深度神经网络算法)现在是AI社区的流行词.最近,DNN 在许多数据科学竞赛/Kaggle 竞赛中获得了多次冠军. 自从 1962 年 Rosenblat 提出感知机(Perceptron)以来,DNN 的概念就已经出现了,而自 Rumelhart.Hinton 和 Williams 在 1986 年发现了梯度下降算法后,DNN 的概念就变得可行了.直到最近 DNN 才成为全世界 AI/ML 爱好者和工程师的最爱. 主要原因在于现代计算能力的可用性,如 GPU 和 TensorFlow 等…

自己一直以来都是使用的pytorch,最近打算好好的看下tensorflow,新开一个系列:pytorch和tensorflow的爱恨情仇(相爱相杀...) 无论学习什么框架或者是什么编程语言,最基础的就是其基本的数据类型了,接下来我们就一一看看吧. 1.python基本数据类型 数字型:整型.浮点型.布尔型.复数型. 非数字型:字符串.列表.元组.字典. 使用type可以查看变量的类型:type(变量名) 2.numpy中的数据类型 名称 描述 bool_ 布尔型数据类型(True 或者 Fa…

tensorflow的数据集可以说是非常重要的部分,我认为人工智能就是数据加算法,数据没处理好哪来的算法? 对此tensorflow有一个专门管理数据集的方式tfrecord·在训练数据时提取图片与标签就更加方便,但是tensorflow 的使用可以说,有时还是会踩着坑的,对此我做了一个代码专门用于去制作tfrecord和读取tfrecord. 1.首先我们要整理数据集格式如下 是的就是这样每个类别的图片数据分别在一个文件夹图片的名字可以随意取,当然要都是相同的编码格式jpg,png之类. 我们…

文章主要来自Tensorflow官方文档,同时加入了自己的理解以及部分代码 数据读取 TensorFlow程序读取数据一共有3种方法: 供给数据(Feeding): 在TensorFlow程序运行的每一步, 让Python代码来供给数据. 从文件读取数据: 在TensorFlow图的起始, 让一个输入管线从文件中读取数据. 预加载数据: 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况). 目录 数据读取 供给数据(Feeding) 从文件读取数据 文件名, 乱…

深度学习与TensorFlow DNN(深度神经网络算法)现在是AI社区的流行词.最近,DNN 在许多数据科学竞赛/Kaggle 竞赛中获得了多次冠军. 自从 1962 年 Rosenblat 提出感知机(Perceptron)以来,DNN 的概念就已经出现了,而自 Rumelhart.Hinton 和 Williams 在 1986 年发现了梯度下降算法后,DNN 的概念就变得可行了.直到最近 DNN 才成为全世界 AI/ML 爱好者和工程师的最爱. 主要原因在于现代计算能力的可用性,如 GP…