Tensorflow比较灵活,但是它提供的操作比较低级,于是许多封装库应运而生. slim 导入方式 import tensorflow as tf import tensorflow.contrib.slim as slim 这个库直接放在contrib模块中,不像tflearn.tflayer.keras都有自己独立的pip包和官方文档. keras 优点: 时间久远 社区活跃,文档齐全 多种后端:Theano.Tensorflow.MXNet 跨平台:不管是CPU还是GPU,不管是Tens…

目录 TensorFlow高层封装:从入门到喷这本书 0. 写在前面 1. TensorFlow高层封装总览 2. Keras介绍 2.1 Keras基本用法 2.2 Keras高级用法 3. Estimator介绍 3.1 Estimator基本用法 3.2 Estimator自定义模型 3.3 使用数据集(Dataset)作为Estimator输入 4. 总结 TensorFlow高层封装:从入门到喷这本书 0. 写在前面 参考书 <TensorFlow:实战Google深度学习框架>(第…

TensorFlow TFRecord封装不定长的序列数据(文本) 在实验室环境中,通常数据都是一次性导入内存的,然后使用手工写的数据mini-batch函数来切分数据,但是这样的做法在海量数据下显得不太合适:1)内存太小不足以将全部数据一次性导入:2)数据切分和模型训练之间无法异步,训练过程易受到数据mini-batch切分耗时阻塞.3)无法部署到分布式环境中去 下面的代码片段采取了TFrecord的数据文件格式,并且支持不定长序列,支持动态填充,基本可以满足处理NLP等具有序列要求的任务需求…

这里涉及到的高级别API主要是使用Estimator类来编写机器学习的程序,此外你还需要用到一些数据导入的知识. 为什么使用Estimator Estimator类是定义在tf.estimator.Estimator中的,你可以使用其中已经有的Estimator,叫做预创建的Estimator,也可以自定义Estimator.Estimator已经封装了训练(train),评估(evaluate),预测(predict),导出以供使用等方法. 此外,Estimator会为我们提供诸如图构建.创建…

TensorFlow是比较底层的深度学习API,TF-Slim.TFLearn.Keras和TensorLayer均尝试简化TensorFlow/Theano,它们对TensorFlow/Theano的进行高层封装,API实现更加的工程化.从1.0开始,TensorFlow官方支持Keras,所以Keras会成为主流. TF-Slim: A high level library to define complex models in TensorFlow. 链接:https://github.c…

这次是更加简化的进行封装,所有的cmd操作命令都封装到了 Allcmd() 方法里面别外还有一个别点是 每次执行命令完后,都会垃圾回收, cmd.Parameters.Clear();是先将执行返回的结果用变量存储,然后在 Clear 掉,然后再将变量值返回出去 public static string str = ConfigurationManager.ConnectionStrings["ConnStr"].ConnectionString; /// <summary>…

"""Constructor. Sets the properties `cluster_spec`, `is_chief`, `master` (if `None` in the    args), `num_ps_replicas`, `task_id`, and `task_type` based on the    `TF_CONFIG` environment variable, if the pertinent information is    present.…

公司突然要开放微信小程序,持续蒙蔽的我还不知道小程序是个什么玩意. 于是上网查了一下,就开始着手开发..... 首先开发客户端的东西,都有个共同点,那就是  数据请求! 看了下小程序的请求方式大概和ajax请求差不多,所以先打好基础 从封装http请求开始 好了废话不多说了,上代码 首先....当然是建立配置文件,用来配置请求根路径 config.js export default { basePath: 'http://192.168.6.2:9002/api', fileBasePath:…

1.tf.app.flags tf定义了tf.app.flags,用于支持接受命令行传递参数,相当于接受argv.tf.app.flags.DEFINE_xxx()就是添加命令行的optional argument(可选参数),而tf.app.flags.FLAGS可以从对应的命令行参数取出参数. import tensorflow as tf # 第一个是参数名称,第二个参数是默认值,第三个是参数描述 tf.app.flags.DEFINE_float('float_name', 0.01,…

一.TensorFlow高层次机器学习API (tf.contrib.learn) 1.tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv_with_header 加载csv格式数据 2.tf.contrib.learn.DNNClassifier 建立DNN模型(classifier) 3.classifer.fit 训练模型 4.classifier.evaluate 评价模型 5.classifier.predict 预测新样本 完整代码: from __fut…