上一篇的模型保存和恢复熟练后,我们就可以大量使用 pretrain model 来训练任务了 Tweaking, Dropping, or Replacing the Upper Layers The output layer of the original model should usually be replaced since it is most likely not useful at all for the new task, and it may not even have th…

前言 后面工作中有个较重要的 task 是将 YOLOV3 目标检测和 LanNet 车道线检测和到一个网络中训练,特别的是,这两部分数据来自于不同的数据源.这和我之前在 caffe 环境下训练检测整个车身的同时还要训练车头车尾类似,只不过环境变更到了 tensorflow,尴尬的是,这个月才真正接触 TF.因此,先拿 MNIST 和Fashion_MNIST 这两个数据集来练练手了. 数据预处理 MNIST 和 Fashion_MNIST 这两个数据集下载下来是压缩文件格式的,为了方便后面使用…

实现方式 以 ℓ2 Regularization 为例,主要有两种实现方式 1. 手动累加 with tf.name_scope('loss'): loss = tf.losses.softmax_cross_entropy(onehot_labels=y, logits=logits) # label is one_hot l2_reg_loss = tf.constant(0.0, tf.float32) for vv in tf.trainable_variables(): if 'bn'…

0. tf.train.Optimizer tensorflow 里提供了丰富的优化器,这些优化器都继承与 Optimizer 这个类.class Optimizer 有一些方法,这里简单介绍下: 0.1. minimize minimize( loss, global_step=None, var_list=None, gate_gradients=GATE_OP, aggregation_method=None, colocate_gradients_with_ops=False, name…

一.安装Ubantu环境 下载ios 网址:http://cn.ubuntu.com/download/ 2.配合虚拟机进行安装环境 虚拟机直接百度下载即可 虚拟机采用 具体安装,虚拟机百度中很多记录 如有使用python 安装python需要的东西 命令:$ sudo apt-get install python-pip /python-dev 提示异常 安装方式多种, 但是由于不能访问google的页面所以不能直接安装 Ubuntu安装tensorflow先安装python-dev,再安装t…

前几天刚下一个deepin系统,是基于linux 内核的,界面的设计有些mac的feel 感觉还是挺不错的,之后就赶紧配置了一下tensorflow ,尽管之前配置过,但是这次还是遇到点儿问题,所以说记录一下全过程. 1.想要配置tensorflow 就要先配置一下python的环境,选择的是anaconda 来进行管理python环境的 首先打开anaconda 的官网,之后在官网上下载linux 的Python3版本的anaconda ,下载下来是一个.sh的文件,下面是一张图片 2.打开终…

先看一些定义: 在Spring JDBC模块中,所有的类可以被分到四个单独的包:1.core即核心包,它包含了JDBC的核心功能.此包内有很多重要的类,包括:JdbcTemplate类.SimpleJdbcInsert类,SimpleJdbcCall类,以及NamedParameterJdbcTemplate类.2.datasource即数据源包,访问数据源的实用工具类.它有多种数据源的实现,可以在JavaEE容器外部测试JDBC代码.3.object即对象包,以面向对象的方式访问数据库.它允许…

windows下的安装: 首先访问https://storage.googleapis.com/tensorflow/ 找到对应操作系统下,对应python版本,对应python位数的whl,下载. 打开cmd,输入pip install (刚才下载的完整路径.whl)           此处坑了我一万个小时-根本原因就是python版本号对上了,但是位数不对.写这篇随笔时,官方只支持64位的python 输入python 输入import tensorflow as tf,不报错,则安装成功…

1.安装anaconda 安装最新版:https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.3.0-Windows-x86_64.exe 加入环境变量: path加anaconda安装目录 path加anaconda安装目录/scripts 2.通过conda安装TensorFlow conda install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.5.0-cp27-…

虽然tf官方希望用户把 train , val 程序分开写,但实际开发中,明显写在一起比较简单舒服,但在保存数据到 summary 时, val 部分和 train 部分不太一样,会有一些问题,下面讨论如何在这种情况下记录 train/val 的 summary . 假设训练时的主要代码结构如下: losssummary = ...othersummary = ...trainsummaries = tf.summary.merge([losssummary, othersummary]) fo…