注意这里的读取image_raw_data = tf.gfile.FastGFile("./datasets/cat.jpg", "rb").read(),写入f = tf.gfile.GFile("output.png", "wb")所用的函数,注意这里及以下都是调用的tf.image. import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf image_raw_dat…

首先进行数据预处理,需要生成.tsv..jpg文件 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import os from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data LOG_DIR = 'log' SPRITE_FILE = 'mnist_sprite.jpg' META_FIEL = "mnist_meta.tsv" # 存储索引和标签 def create_…

如果什么都不加,直接运行装了GPU的Tensorflow,结果是这样子的 import tensorflow as tf a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='a') b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='b') c = a + b sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) # 通…

import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf import numpy as np import os from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data LOG_DIR = 'log' SPRITE_FILE = 'mnist_sprite.jpg' META_FIEL = "mnist_meta.tsv" def create_sprite_image…

注意下面一个点就ok了 with tf.name_scope('input_reshape'): # 注意看这里,图片的生成 image_shaped_input = tf.reshape(x, [-1, 28, 28, 1]) tf.summary.image('input', image_shaped_input, 10) import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data SU…

讲解几个重点知识 1.对于tf.get_variable()中的reuse,意思是,如果有名字一模一样的变量,则对这个变量继续使用,如果没有名字一模一样的变量,则创建这个变量 2.options=run_options, run_metadata=run_metadata这玩意不好使 3.记住accuracy的argmax() 4.求accuracy三步:(1)argmax() (2)cast() (3)reduce_mean() 以下是mnist_inference的内容 import ten…

先搞点基础的 注意注意注意,这里虽然很基础,但是代码应注意: 1.从writer开始后边就错开了 2.writer后可以直接接writer.close,也就是说可以: writer = tf.summary.FileWriter("./log", graph=g) writer.close() import tensorflow as tf g = tf.Graph() with g.as_default(): input1 = tf.get_variable("input1…

本节是对上节的补充 import tempfile import tensorflow as tf # 输入数据使用本章第一节(1. TFRecord样例程序.ipynb)生成的训练和测试数据. train_files = tf.train.match_filenames_once("output.tfrecords") test_files = tf.train.match_filenames_once("output_test.tfrecords") def p…

数据集的基本使用方法 import tempfile import tensorflow as tf input_data = [1, 2, 3, 5, 8] # 这不是列表吗,为什么书里叫数组 dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(input_data) # 这是构建Dataset内存中的数据 # 定义迭代器. iterator = dataset.make_one_shot_iterator() # get_next() 返回代表一个输入数…

要点 1.filename_queue = tf.train.string_input_producer(files, shuffle=False)表示创建一个队列来维护列表 2.min_after_dequeue = 10000queue runner线程要保证队列中至少剩下min_after_dequeue个数据. 如果min_after_dequeue设置的过少,则即使shuffle为true,也达不到好的混合效果. 3.·sess.run((tf.global_variables_ini…