前言 最近尝试看TensorFlow中Slim模块的代码,看的比较郁闷,所以试着写点小的代码,动手验证相关的操作,以增加直观性. 卷积函数 slim模块的conv2d函数,是二维卷积接口,顺着源代码可以看到最终调的TensorFlow接口是convolution,这个地方就进入C++层面了,暂时不涉及.先来看看这个convolution函数,官方定义是这样的: tf.nn.convolution( input, filter, padding, strides=None, dilation_ra…

1 run()函数存在的意义 run()函数可以让代码变得更加简洁,在搭建神经网络(一)中,经历了数据集准备.前向传播过程设计.损失函数及反向传播过程设计等三个过程,形成计算网络,再通过会话tf.Session().run()进行循环优化网络参数.这样可以使得代码变得更加简洁,可以集中处理多个图和会话,明确调用tf.Session().run()可能是一种更加直观的方法. 总而言之,我们先规划好计算图,再编写代码,之后调用tf.Session.run().简洁高效. 在实际代码中,一般写成下种形…

原文链接:http://www.cnblogs.com/hh54188/archive/2011/04/09/1996469.html 原文摘要:当你使用一系列的动画效果(如hide,show),这些动画函数都会被放进一个名为"fx"的队列中,然后在以先进先出的方式执行队列中的函数,而非动画函数,比如上面例子中的appendTo函数,则是不会进入这个队列中,并且先于动画函数的执行,也就是在"fx"先进先出,取出第一个函数之前,它就已经执行了.…

hashCode及HashMap中的hash()函数   一.hashcode是什么 要理解hashcode首先要理解hash表这个概念 1. 哈希表 hash表也称散列表(Hash table),是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构.也就是说,它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录,以加快查找的速度.这个映射函数叫做散列函数,存放记录的数组叫做散列表. 给定表M,存在函数f(key),对任意给定的关键字值key,代入函数后若能得到包含该关键字的记录在表中的地址,则…

原文地址: https://blog.csdn.net/weixin_36670529/article/details/100191674 ---------------------------------------------------------------------------------------------- 调试程序的时候,经常会需要检查中间的参数,这些参数一般是定义在model或是别的函数中的局部参数,由于tensorflow要求先构建计算图再运算的机制,也不能定义后直接p…

# #############添加############## def binarize(self, x): """ Clip and binarize tensor using the straight through estimator (STE) for the gradient. """ g = tf.get_default_graph() with ops.name_scope("Binarized") as nam…

transpose函数作用是对矩阵进行转换操作 相信说完上面这一句,大家和我一样都是懵逼状态,完全不知道是怎么回事,那么接下来和我一起探讨吧 1.二维数组 x = [[1,3,5],  [2,4,6]]     二维数组为2行3列的矩阵 对于二维数组,perm=[0,1],0代表二维数组的行,1代表二维数组的列 tf.transpose(x, perm=[1, 0]),结果为[[1,2],     perm[1,0]代表将数组的行和列进行交换,代表矩阵的转置,转置之后为3行2列 [3,4], […

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/7608916.html 参考网址: https://stackoverflow.com/questions/39758094/clearing-tensorflow-gpu-memory-after-model-execution https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/1727#issuecomment-285815312s tensorflo…

1.tensor 在tensorflow中,数据是被封装在tensor对象中的.tensor是张量的意思,即包含从0到任意维度的张量.常数是0维度的张量,向量是1维度的张量,矩阵是二维度的张量,以及还有多维度的张量. # tensor1 是一个0维的 int32 tensor tensor1 = tf.constant(1234) # tensor2 是一个1维的 int32 tensor tensor2 = tf.constant([123,456,789]) # tensor3 是一个二维的…

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/willnote/p/6746668.html 图示说明 用一个3x3的网格在一个28x28的图像上做切片并移动 移动到边缘上的时候,如果不超出边缘,3x3的中心就到不了边界 因此得到的内容就会缺乏边界的一圈像素点,只能得到26x26的结果 而可以越过边界的情况下,就可以让3x3的中心到达边界的像素点 超出部分的矩阵补零 代码说明 根据tensorflow中的conv2d函数,我们先定义几个基本符号 输入矩阵 W×W,这里只考虑输入宽…