假如说,你再处理文本的时候,写tfrecord的时候用的变长的类型, example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={ 'feats': _int64_feature(query_feats) })) 那么读的时候会用到 features = tf.parse_single_example( serialized_example, features={ 'feats': tf.VarLenFeature(tf.int6…

#TF:TF定义两个变量相乘之placeholder先hold类似变量+feed_dict最后外界传入值 import tensorflow as tf input1 = tf.placeholder(tf.float32) #TF一般只能处理float32的数据类型 input2 = tf.placeholder(tf.float32) #ouput = tf.mul(input1, input2) ouput = tf.multiply(input1, input2) #定义两个变量相乘 w…

sess.run()由fetches和feed_dict组成 sess.run(fetches,feed_dict) sess.run是让fetches节点动起来,告诉tensorflow,想要此节点的输出. fetches 可以是list或者tensor向量 feed_dict给使用placeholder创建出来的tensor赋值,用来替换原图中的某个tensor,feed 只在调用它的方法内有效, 方法结束, feed 就会消失. import tensorflow as tf y = tf…

个人理解:就是TF的一种输入语法. 跟C语言的scanf(),C++的 cin>> 意思差不多,只是长相奇怪了点而已. 做完下面几个例子,基本也就适应了. 首先占位符申请空间:使用的时候,通过占位符“喂(feed)”给程序.然后程序就可以run了... 理解的不一定对,也不够深入,仅供参考. import tensorflow as tf tf.placeholder 占位符 tf.Session 会话 1. 输出 Hello World Str = tf.placeholder(tf.str…

错误描述: TypeError: Cannot interpret feed_dict key as Tensor: Can not convert a float into a Tensor. 改错: 查看是否重用了y,x和keep_prob...有重用的地方,改另外的变量即可.. 因重用x ,浪费了很多时间的我,在这记录一下这个问题!!!…

1. Placeholders placeholders,顾名思义,就是占位的意思,举个例子:我们定义了一个关于x,y的函数 f(x,y)=2x+y,但是我们并不知道x,y的值,那么x,y就是等待确定的值输入的placeholders. 我们如下定义一个placeholders: tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None) 一个简单的实例如下: a = tf.placeholder(tf.float32, shape=[3]) b = tf.cons…

创建了各种形式的常量和变量后,但TensorFlow 同样还支持占位符.占位符并没有初始值,它只会分配必要的内存.在会话中,占位符可以使用 feed_dict 馈送数据. feed_dict是一个字典,在字典中需要给出每一个用到的占位符的取值.在训练神经网络时需要每次提供一个批量的训练样本,如果每次迭代选取的数据要通过常量表示,那么TensorFlow 的计算图会非常大.因为每增加一个常量,TensorFlow 都会在计算图中增加一个结点.所以说拥有几百万次迭代的神经网络会拥有极其庞大的计算图,…

import tensorflow as tf a=tf.Variable(100) b=tf.Variable(200) c=tf.Variable(300) update1=tf.assign(c,b+a) update2=tf.assign(c,3) update3=tf.assign_add(b,10) d=a+50 with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) print(sess.run(…

这里做了一些小的修改,感谢谷歌rd的帮助,使得能够统一处理dense的数据,或者类似文本分类这样sparse的输入数据.后续会做进一步学习优化,比如如何多线程处理. 具体如何处理sparse 主要是使用embedding_lookup_sparse,参考 https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/342 两个文件 melt.py binary_classification.py 代码和数据已经上传到 https://github.com/ch…

模式识别课程的一次作业.其目标是对UCI的手写数字数据集进行识别,样本数量大约是1600个.图片大小为16x16.要求必须使用SVM作为二分类的分类器. 本文重点是如何使用卷积神经网络(CNN)来提取手写数字图片特征,主要想看如何提取特征的请直接看源代码部分的94行左右,只要对tensorflow有一点了解就可以看懂.在最后会有完整的源代码.处理后数据的分享链接.转载请保留原文链接,谢谢. UCI手写数字的数据集 源数据下载:http://oddmqitza.bkt.clouddn.com/ar…