Estimator初识 框架结构 在介绍Estimator之前需要对它在TensorFlow这个大框架的定位有个大致的认识,如下图示: 可以看到Estimator是属于High level的API,而Mid-level API分别是: Layers:用来构建网络结构 Datasets: 用来构建数据读取pipeline Metrics:用来评估网络性能 可以看到如果使用Estimator,我们只需要关注这三个部分即可,而不用再关心一些太细节的东西,另外也不用再使用烦人的Session了. Est…

softmax_cross_entropy_with_logits函数原型: tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y, logits=pred, name=None)函数功能:计算最后一层是softmax层的cross entropy,把softmax计算与cross entropy计算放到一起了,用一个函数来实现,用来提高程序的运行速度. 参数name:该操作的name 参数labels:shape是[batch_size, num_c…

tensorflow的官方文档是以mnist数据集为例子开始的.文档本身没有介绍tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist模块.要想用tensorflow处理自己的数据集必须100%把这个模块弄明白.之后可以模仿mnist模块,定义自己的数据集. extract_images方法 该方法是从压缩包中把数据读出来,将数据存入numpy的数组中.代码细节看参考资料1.最终返回一个n28281的numpy数组.n代表数据集中有几张图片.28…

摘自:https://github.com/azuredsky/mtcnn-2 mtcnn - Multi-task CNN library language dependencies comments https://github.com/davidsandberg/facenet python tensorflow the most popular https://github.com/pangyupo/mxnet_mtcnn_face_detection python mxnet, ope…

书籍源码:https://github.com/hzy46/Deep-Learning-21-Examples CNN的发展已经很多了,ImageNet引发的一系列方法,LeNet,GoogLeNet,VGGNet,ResNet每个方法都有很多版本的衍生,tensorflow中带有封装好各方法和网络的函数,只要喂食自己的训练集就可以完成自己的模型,感觉超方便!!!激动!!!因为虽然原理流程了解了,但是要写出来真的....好难,臣妾做不到啊~~~~~~~~ START~~~~ 1.数据准备 首先了…

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…

数据集 由Yann Le Cun建立,训练集55000,验证集5000,测试集10000,图片大小均为28*28 下载 # coding:utf-8 # 从tensorflow.examples.tutorials.mnist引入模块.这是TensorFlow为了教学MNIST而提前编制的程序 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 从MNIST_data/中读取MNIST数据.这条语句在数据不存在时,会自动执行下…

写在最前: 在安装过程中遇到很多坑,一开始自己从官网下载了Python3.6.3或者Python3.6.5或者Python3.7.1等多个版本,然后直接pip install tensorflow或者从https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/下载制定的tensorflow版本,但都没有成功,在测试过程总会出现“Failed to load the native TensorFlow runtime”之类的错误,甚至为了版本来源的统一,在https:/…

来源商业新知网,原标题:代码详解:TensorFlow Core带你探索深度神经网络“黑匣子” 想学TensorFlow?先从低阶API开始吧~某种程度而言,它能够帮助我们更好地理解Tensorflow,更加灵活地控制训练过程.本文演示了如何使用低阶TensorFlow Core 搭建卷积神经网络(ConvNet)模型,并演示了使用TensorFlow编写自定义代码的方法. 对很多开发人员来说,神经网络就像一个“黑匣子”, 而TensorFlow Core的应用,则将我们带上了对深度神经网络后台…

十图详解tensorflow数据读取机制(附代码) - 何之源的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/27238630…