简介 TensorFlow使用数据流图将计算表示为独立的指令之间的依赖关系.这可生成低级别的编程模型,在该模型中,您首先定义数据流图,然后创建TensorFlow会话,以便在一组本地和远程设备上运行图的各个部分. 如果您计划直接使用低级别编程模型,,本指南将是您最实用的参考资源.较高阶的API(例如tf.estimator.Estimator和Keras)会向最终用户隐去图和会话的细节内容,但如果您希望理解这些API的实现方式,本指南仍会对你有所帮助. 为什么使用数据流图? 数据流是一种用于并行…

简介 本文旨在知道您使用低级别TensorFlow API(TensorFlow Core)开始编程.您可以学习执行以下操作: 管理自己的TensorFlow程序(tf.Graph)和TensorFlow运行时(tf.Session),而不是依靠Estimator来管理它们 使用tf.Session运行TensorFlow操作 在此低级别环境中使用高级别组件(数据集.层和feature_columns) 构建自己的训练循环,而不是使用Estimator提供的训练循环 我们建议尽可能使用高阶的AP…

简介 正如名字所示,TensorFlow这一框架定义和运行涉及张量的计算.张量是对矢量和矩阵向潜在的更高维度的泛化.TensorFlow在内部将张量表示为基本数据类型的n维数组. 在编写TensorFlow程序时,您操作和传递的主要对象是 tf.Tensor.tf.Tensor对象表示一个部分定义的计算,最终会生成一个值.TensorFlow程序首先会构建一个tf.Tensor对象图,详细说明如何基于其它可用张量计算每个张量,然后运行运行改图的某些部分以获得期望的结果. tf.Tensor具有以…

简介 TensorFlow变量是表示程序处理的共享持久状态的最佳方法. 我们使用tf.Variable类操作变量.tf.Variable表示可通过其运行操作来改变其值的张量.与tf.Tensor对象不同,tf.Variable存在于的单个session.run调用的上下文之外. 在TensorFlow内部,tf.Variable会存储持久性张量.具体op允许您读取和修改此张量的值.这些修改在多个tf.Session之间是可见的,因此对于一个tf.Variable,多个工作器可以看到相同的值. 创…

转载:http://blog.csdn.net/ligt0610/article/details/47311771 由于目前每天需要从kafka中消费20亿条左右的消息,集群压力有点大,会导致job不同程度的异常退出.原来使用spark1.1.0版本中的createStream函数,但是在数据处理速度跟不上数据消费速度且job异常退出的情况下,可能造成大量的数据丢失.幸好,Spark后续版本对这一情况有了很大的改进,1.2版本加入WAL特性,但是性能应该会受到一些影响(本人未测试),1.3版本可…

简介 tf.train.Saver 类提供了保存和恢复模型的方法.通过 tf.saved_model.simple_save 函数可以轻松地保存适合投入使用的模型.Estimator会自动保存和恢复 model_dir 中的变量. 保存和恢复变量 TensorFlow变量是表示由程序操作的共享持久状态的最佳方法.tf.train.Saver 构造函数会针对图中的所有变量或指定列表的变量将 save 和 restore 操作添加到图中.Saver对象提供了运行这些操作的方法,并指定写入或读取检查点…

二.数据准备 1)下载图片 图片来源于ImageNet中的鲤鱼分类,下载地址:https://pan.baidu.com/s/1Ry0ywIXVInGxeHi3uu608g 提取码: wib3 在桌面新建文件夹目标检测,把下载好的压缩文件n01440764.tar放到其中,并解压 2)选择图片 在此数据集中,大部分图片都较为清晰,但是有极少数图片像素点少,不清晰.像素点少的图片不利于模型训练或模型测试,选出部分图片文件,在目标检测路径下输入jupyter notebook,新建一个get_som…

前言 已完成数据预处理工作,具体参照: 基于TensorFlow Object Detection API进行迁移学习训练自己的人脸检测模型(一) 设置配置文件 新建目录face_faster_rcnn 将上文已完成预数据处理的目录data移动至face_faster_rcnn目录下, 并在face_faster_rcnn目录下创建face_label.pbtxt文件,内容如下: item { id: 1 name: 'face' } 在已下载的TensorFlow Object Detecti…

本节对应谷歌开源Tensorflow Object Detection API物体识别系统 Quick Start步骤(一): Quick Start: Jupyter notebook for off-the-shelf inference 本节步骤较为简单,具体操作如下: 1.在第一节安装好jupyter之后,在ternimal终端进入到models文件夹目录下,执行命令: jupyter-notebook 2.会在网页打开Jupyter访问object_detection文件夹,进入obj…

本文翻译自www.tensorflow.org的英文教程. tf.data 模块包含一组类,可以让你轻松加载数据,操作数据并将其输入到模型中.本文通过两个简单的例子来介绍这个API 从内存中的numpy数组读取数据. 从csv文件中读取行 基本输入 对于刚开始使用tf.data,从数组中提取切片(slices)是最简单的方法. 笔记(1)TensorFlow初上手里提到了训练输入函数train_input_fn,该函数将数据传输到Estimator中: def train_input_fn(fe…