tf.assign assign ( ref , value , validate_shape = None , use_locking = None , name = None ) 定义在:tensorflow/python/ops/state_ops.py 参见指南:变量>变量帮助函数 通过将 "value" 赋给 "ref" 来更新 "ref". 此操作输出在赋值后保留新值 "ref" 的张量.这使得更易于链接需要…

一下均在ubuntu环境下: (1)方法一,使用help()函数: 比如对于tf.placeholder(),在命令行中输入import tensorflow as tf , help(tf.placeholder)即可查看用法,再按"q"即可退出…

1.tf.multiply()函数:矩阵对应元素相乘 官网定义: multiply(x,y,name=None) 参数: x: 一个类型为:half, float32, float64, uint8, int8, uint16, int16, int32, int64, complex64, complex128的张量. y: 一个类型跟张量x相同的张量. 注意: (1)该函数实现的是元素级别的相乘,也就是两个相乘的数元素各自相乘,而不是矩阵乘法 (2)两个相乘的数必须是相同的类型,否则会报错.…

官网默认定义如下: one_hot(indices, depth, on_value=None, off_value=None, axis=None, dtype=None, name=None) 该函数的功能主要是转换成one_hot类型的张量输出. 参数功能如下: 1)indices中的元素指示on_value的位置,不指示的地方都为off_value.indices可以是向量.矩阵. 2)depth表示输出张量的尺寸,indices中元素默认不超过(depth-1),如果超过,输出为[0,…

获取Tensor维度的两种方法: Tensor.get_shape() 返回TensorShape对象, 如果需要确定的数值而把TensorShape当作list使用,肯定是不行的. 需要调用TensorShape的as_list()方法, 需要调用TensorShape.as_list()方法来获取维度数值. 来实践一下: import tensorflow as tf a = tf.zeros(shape=[10,20]) b = a.get_shape() c = b.as_list()…

tf中assign()函数可用于对变量进行更新包括变量的value和shape. 涉及以下函数: tf.assign(ref, value, validate_shape = None, use_locking = None, name=None) tf.assign_add(ref, value, use_locking = None, name=None) tf.assign_sub(ref, value, use_locking = None, name=None) tf.variable…

在照着tensorflow 官方文档和极客学院中tensorflow中文文档学习tensorflow时,遇到下面的两个问题: 1)AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'sub' #进入一个交互式Tensorflow会话 import tensorflow as tf sess = tf.InteractiveSession() x = tf.Variable([1.0,2.0]) a = tf.constant([3.0,3.…

tf.nn.conv2d()函数 参数介绍: tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) input:输入参数,具有这样的shape[batch, in_height, in_width, in_channels],分别是[batch张图片, 每张图片高度为in_height, 每张图片宽度为in_width, 图像通道为in_channels]. filter:滤波器,滤波器的s…

tensorflow数据读取机制 tensorflow中为了充分利用GPU,减少GPU等待数据的空闲时间,使用了两个线程分别执行数据读入和数据计算. 具体来说就是使用一个线程源源不断的将硬盘中的图片数据读入到一个内存队列中,另一个线程负责计算任务,所需数据直接从内存队列中获取. tf在内存队列之前,还设立了一个文件名队列,文件名队列存放的是参与训练的文件名,要训练 N个epoch,则文件名队列中就含有N个批次的所有文件名. 示例图如下: 图片来至于 https://zhuanlan.zhihu.…

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 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…

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…

tensorflow数据读取机制 tensorflow中为了充分利用GPU,减少GPU等待数据的空闲时间,使用了两个线程分别执行数据读入和数据计算. 具体来说就是使用一个线程源源不断的将硬盘中的图片数据读入到一个内存队列中,另一个线程负责计算任务,所需数据直接从内存队列中获取. tf在内存队列之前,还设立了一个文件名队列,文件名队列存放的是参与训练的文件名,要训练 N个epoch,则文件名队列中就含有N个批次的所有文件名. 示例图如下: 图片来至于 https://zhuanlan.zhihu.…

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…

参考 1. tensorflow中 tf.reduce_mean函数: 完…

原文地址: https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79776876 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ tensorflow数据读取机制 tensorflow中为了充分利用GPU,减少GPU等待数据的空闲时间,使用了两个线程分别执行数据读入和数据计算. 具…

tf.nn.l2_loss()与tf.contrib.layers.l2_regularizerd()都是TensorFlow中的L2正则化函数,tf.contrib.layers.l2_regularizerd()函数在tf 2.x版本中被弃用了. 两者都能用来L2正则化处理,但运算有一点不同. import tensorflow as tf sess = InteractiveSession() a = tf.constant([1, 2, 3], dtype=tf.float32) b =…

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/willnote/p/6758953.html 官方API定义 tf.argmax(input, axis=None, name=None, dimension=None) Returns the index with the largest value across axes of a tensor. Args: input: A Tensor. Must be one of the following types: float32…

TensorFlow中维护的集合列表 在一个计算图中,可以通过集合(collection)来管理不同类别的资源.比如通过 tf.add_to_collection 函数可以将资源加入一个 或多个集合中,然后通过 tf.get_collection 获取一个集合里面的所有资源(如张量,变量,或者运行TensorFlow程序所需的队列资源等等) 集合名称 集合内容 使用场景 tf.GraphKeys.VARIABLES 所有变量 持久化TensorFlow模型 tf.GraphKeys.TRAINA…

背景 [作者:DeepLearningStack,阿里巴巴算法工程师,开源TensorFlow Contributor] 在TensorFlow源码中我们经常能看到一个奇怪的词——Rendezvous.如果从仔细统计该单词出现的频率和模块,你会发现无论在单机还是分布式,无论在core目录还是contrib目录都存在它的身影,所涉及的模块非常多.Rendezvous是一个法语单词,发音也比较特殊,一般直译为“约会.相会.会和”,而在TensorFlow中,Rendezvous是用来完成消息传输的通…

TensorFlow 中维护的集合列表 在一个计算图中,可以通过集合(collection)来管理不同类别的资源.比如通过 tf.add_to_collection 函数可以将资源加入一个或多个集合中,然后通过 tf.get_collection 获取一个集合里面的所有资源(如张量,变量,或者运行TensorFlow程序所需的队列资源等等).比如,通过 tf.add_n(tf.get_collection('losses')) 获得总损失. 集合名称 集合内容 使用场景 tf.GraphKeys…

从初识tf开始,变量这个名词就一直都很重要,因为深度模型往往所要获得的就是通过参数和函数对某一或某些具体事物的抽象表达.而那些未知的数据需要通过学习而获得,在学习的过程中它们不断变化着,最终收敛达到较好的表达能力,因此它们无疑是变量. 正如三位大牛所言:深度学习是一种多层表示学习方法,用简单的非线性模块构建而成,这些模块将上一层表示转化成更高层.更抽象的表示. 原文如下: Deep-learning methods are representation-learning methods with…

Tensorflow是一个编程模型,几乎成为了一种编程语言(里面有变量.有操作......). Tensorflow编程分为两个阶段:构图阶段+运行时. Tensorflow构图阶段其实就是在对图进行一些描述性语言,跟html很像,很适合用标记性语言来描述. Tensorflow是有向图,是一个有向无环图.张量为边,操作为点,数据在图中流动. Tensorflow为每个结点都起了唯一的一个名字. import tensorflow as tf a = tf.constant(3) # name=…

Tensorflow中的图(tf.Graph)和会话(tf.Session) Tensorflow编程系统 Tensorflow工具或者说深度学习本身就是一个连贯紧密的系统.一般的系统是一个自治独立的.能实现复杂功能的整体.系统的主要任务是对输入进行处理,以得到想要的输出结果.我们之前见过的很多系统都是线性的,就像汽车生产工厂的流水线一样,输入->系统处理->输出.系统内部由很多单一的基本部件构成,这些单一部件具有特定的功能,且需要稳定的特性:系统设计者通过特殊的连接方式,让这些简单部件进行连…

tensor的含义是张量,张量是什么,听起来很高深的样子,其实我们对于张量一点都不陌生,因为像标量,向量,矩阵这些都可以被认为是特殊的张量.如下图所示: 在TensorFlow中,tensor实际上就是各种"数"的统称.而flow是流动的意思.所以TensorFlow的意思就是"数"的流动,可以说TensorFlow这个名字很形象.一般来说,编程模式有两种,一种是命令式的,一种是符号式的.命令式便于理解和调试,而符号式便于对复杂代码进行封装和抽象(就想我们把一些操作…

背景 作者:DeepLearningStack,阿里巴巴算法工程师,开源TensorFlow Contributor] 使用GPU训练时,一次训练任务无论是模型参数还是中间结果都需要占用大量显存.为了避免每次训练重新开辟显存带来计算之外的开销,一般框架的做法是在真正的训练任务开始前,将每个节点的输入和输出,以及模型参数的shape计算出来并全局开辟一次,例如Caffe就是这种做法.随着深度学习模型的发展和迭代,不仅模型训练的数据shape可能发生变化,就连模型本身在训练过程中也可能发生变化,那么…

iOS中assign.copy .retain等关键字的含义  转自:http://my.oschina.net/majiage/blog/267409 assign: 简单赋值,不更改索引计数copy: 建立一个索引计数为1的对象,然后释放旧对象retain:释放旧的对象,将旧对象的值赋予输入对象,再提高输入对象的索引计数为1 Copy其实是建立了一个相同的对象,而retain不是:比如一个NSString对象,地址为0×1111,内容为@”STR”Copy到另外一个NSString之 后,地…

函数指针是C语言中几个难点之一.由于8051的C编译器的独特要求,函数指针和再入函数有更多的挑战需要克服.主要由于函数变量的传递.典型的(绝大部分8051芯片)函数变量通过堆栈的入栈和出栈命令来传递.因为8051只有有限的堆栈空间(128字节或更少的64字节),函数变量必须通过不同的方式进行传递.8051的PL/M-51编译器,介绍在固定的存储空间存储变量的方式.当使用连接器时,程序建立一个调用树,计算出函数变量的互斥空间,然后覆盖它们.这就是连接器的“OVERLAY”指令.因为PL/M-51不…

本期博主给大家带来JS的函数.Bom.DOM操作,以及JS各种常用的数据类型的相关知识,同时,这也是JavaScript极其重要的部分,博主将详细介绍各种属性的用法和方法. 一.JS中的函数 [函数的声明及调用] 1.函数声明的格式: function 函数名(参数1,参数2,参数3,--){//函数体 return 结果; } >>>函数的调用格式: 直接调用:函数调用的格式:函数名(参数一的值,参数二的值,--): 事件调用:事件名=函数名( ); 2.函数声明的几点强调: ①函数名…

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