The version of numpy data import numpy as np class Dataset: def __init__(self, data): self._index_in_epoch = 0 self._epochs_completed = 0 self._data = data self._num_examples = data.shape[0] pass @property def data(self): return self._data def next_b…

Coding according to TensorFlow 官方文档中文版 import tensorflow as tf import numpy as np ''' Intro. for this python file. Objective: Implement for generating some 3-dimensional phony data and fitting them with a plane. Operating Environment: python = 3.6.4…

在linux系统中,tensorflow跑mnist数据集出现错误,本应该自动下载的数据集 将mnist自动下载的路径,由/data/mnist之前的/删掉即可.改为data/mnist.…

在protoc的目录下有data augmention的提示,而且注意是repeated,也就是你要这样写: 不能写在一个data_aumentation_options下面,至于有哪些选项可以用,可以去preprocessor.proto下面看: 要看函数的源码,可以在preprocessor.py下面看,最后都通过preprocess函数 arg_names = func_arg_map[func] 去执行对应的函数 最后好像tensorflow的faster R-CNN是按图片的比例识别的…

How to use Data Iterator in TensorFlow one_shot_iterator initializable iterator reinitializable iterator feedable iterator The built-in Input Pipeline. Never use 'feed-dict' anymore Update 2/06/2018: Added second full example to read csv directly int…

Datasets and Estimators are two key TensorFlow features you should use: Datasets: The best practice way of creating input pipelines (that is, reading data into your program). Estimators: A high-level way to create TensorFlow models. Estimators includ…

本文旨在通过二元分类问题.多元分类问题介绍逻辑回归算法,并实现一个简单的数字分类程序 在生活中,我们经常会碰到这样的问题: 根据苹果表皮颜色判断是青苹果还是红苹果 根据体温判断是否发烧 这种答案只有两种可能的问题(y {0,1}),被称为二元分类问题 有一组数据: (x,y) {(1,0), (2,0), (3,0), (4,0), (5,0), (6,1), (7,1), (8,1), (9,1), (10,1) } 这组数据在二维平面表现如下: 现在要根据x的值把这些点分成2类 我们先按照线…

MNIST 卷积神经网络.https://github.com/nlintz/TensorFlow-Tutorials/blob/master/05_convolutional_net.py .TensorFlow搭建卷积神经网络(CNN)模型,训练MNIST数据集. 构建模型. 定义输入数据,预处理数据.读取数据MNIST,得到训练集图片.标记矩阵,测试集图片标记矩阵.trX.trY.teX.teY 数据矩阵表现.trX.teX形状变为[-1,28,28,1],-1 不考虑输入图片数量,28x…

calss #!/usr/bin/python2.7 #coding:utf-8 from __future__ import print_function import tensorflow as tf # Import MNIST data from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("../Mnist_data/", one_hot=Tru…

本篇博客介绍最经典的手写数字识别Mnist在tf上的应用. Mnist有两种模型,一种是将其数据集看作是没有关系的像素值点,用softmax回归来做.另一种就是利用卷积神经网络,考虑局部图片像素的相关性,显然第二种方法明显优于第一种方法,下面主要介绍这两种方法. softmax回归  mnist.py import tensorflow as tf import input_data #read the mnist data mnist = input_data.read_data_sets("…

前言 Tensorflow这个词由来已久,但是对它的理解一直就停留在“听过”的层面.之前做过一个无线图片适配问题智能识别的项目,基于Tensorflow实现了GoogLeNet - Inception V3网络(一种包含22层的深层卷积神经网络),但是基本上也属于“盲人摸象”.“照葫芦画瓢”的程度.作为当今机器学习乃至深度学习界出现频率最高的一个词,有必要去了解一下它到底是个什么东西. 而PAI,作为一站式地机器学习和算法服务平台,它大大简化了模型构建.模型训练.调参.模型性能评估.服务化等一系…

''' A Bidirectional Recurrent Neural Network (LSTM) implementation example using TensorFlow library. This example is using the MNIST database of handwritten digits (http://yann.lecun.com/exdb/mnist/) Long Short Term Memory paper: http://deeplearning.…

windows下使用tensorboard tensorflow 官网上的例子程序都是针对Linux下的:文件路径需要更改 tensorflow1.1和1.3的启动方式不一样 :参考:Running on Google Cloud found : No module named tensorflow.tensorboard Could you try using python -m tensorboard --logdir "${MODEL_DIR}" instead? I suspe…

https://github.com/tensorflow/tensorflow 原文地址 Machine Learning in the Cloud, with TensorFlow Wednesday, March 23, 2016   Posted by Slaven Bilac, Software Engineer, Google Research用TensorFlow在云端进行机器学习 At Google, researchers collaborate closely with pr…

原文地址: https://www.jianshu.com/p/1b1ea45fab47 yanghedada ----------------------------------------------------------------------------------- static_rnn和dynamic_rnn 1:     static_rnn x = tf.placeholder("float", [None, n_steps, n_input]) x1 = tf.un…

原文地址: https://blog.csdn.net/qq_20135597/article/details/88980975 --------------------------------------------------------------------------------------------- tensorflow中提供了rnn接口有两种,一种是静态的rnn,一种是动态的rnn 通常用法: 1.静态接口:static_rnn 主要使用 tf.contrib.rnn x =…

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'…

模型文件 tensorflow 训练保存的模型注意包含两个部分:网络结构和参数值. .meta .meta 文件以 “protocol buffer”格式保存了整个模型的结构图,模型上定义的操作等信息. 查看 meta 文件中所有的操作信息: # ================================================================ # # 列出 meta 中所有操作 # # =======================================…

参考:tensorflow中的batch_norm以及tf.control_dependencies和tf.GraphKeys.UPDATE_OPS的探究 1. Batch Normalization 对卷积层来说,批量归一化发生在卷积计算之后.应用激活函数之前.训练阶段:如果卷积计算输出多个通道,我们需要对这些通道的输出分别做批量归一化,且每个通道都拥有独立的拉伸和偏移参数,并均为标量.假设小批量中有 m 个样本.在单个通道上,假设卷积计算输出的高和宽分别为p和q.我们需要对该通道中m×p×q…

TensorFlow学习笔记3-从MNIST开始学习softmax 本笔记内容为"从MNIST学习softmax regression算法的实现". 注意:由于我学习机器学习及之前的书写习惯,约定如下: \(X\)表示训练集的设计矩阵,其大小为m行n列,m表示训练集的大小(size),n表示特征的个数: \(W\)表示权重矩阵,其大小是n行k列,n为输入特征的个数,k为输出(特征)的个数: \(\boldsymbol{y}\)表示训练集对应标签,其大小为m行,m表示训练集的大小(siz…

#加载TF并导入数据集 import tensorflow as tf from tensorflow.contrib import rnn from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("E:\\MNIST_data\\", one_hot=True) #设置训练的超参数,学习率 训练迭代最大次数,输入数据的个数 learning_rate= 0…

https://cloud.google.com/dataflow/blog/dataflow-beam-and-spark-comparison https://github.com/apache/incubator-beam https://www.oreilly.com/ideas/the-world-beyond-batch-streaming-101 https://www.oreilly.com/ideas/the-world-beyond-batch-streaming-102 h…

TensorFlow基础 1.概念 TF使用图表示计算任务,图包括数据(Data).流(Flow).图(Graph) 图中节点称为op,一个op获得多个Tensor Tensor为张量,TF中用到的数据都是Tensor 图必须在会话中启动 示例 计算两个矩阵的乘积, x = tf.constant([[1.0,2.0,3.0],[1.0,2.0,3.0],[1.0,2.0,3.0]]) y = tf.constant([[0,0,1.0],[0,0,1.0],[0,0,1.0]]) z = tf…

01 - 基本的神经网络结构 输入端--->神经网络(黑盒)--->输出端 输入层:负责接收信息 隐藏层:对输入信息的加工处理 输出层:计算机对这个输入信息的认知 每一层点开都有它相应的内容,函数和功能.一般来说, 神经网络(Neural Network)是一连串神经层所组成的把输入进行加工再输出的系统. 神经网络的加工处理: 特征(features)--->神经网络层加工--->代表特征(feature representation)--->神经网络层再次加工--->…

关于TensorFlow你需要了解的9件事 https://mp.weixin.qq.com/s/cEQAdLnueMEj0OQZtYvcuw 摘要:本文对近期在旧金山举办的谷歌 Cloud Next大会上有关TensorFlow的一些特点进行了总结. 1.它是一个强大的机器学习框架 TensorFlow是一个基于数据流图的机器学习框架,它是Google Brain的第二代机器学习系统,常被应用于各种感知.语言理解.语音识别.图像识别等多项机器深度学习领域.Tensor(张量)代表了N维数组,F…

以下仅为自己的整理记录,绝大部分参考来源:莫烦Python,建议去看原博客 一.处理结构 因为TensorFlow是采用数据流图(data flow graphs)来计算, 所以首先我们得创建一个数据流流图, 然后再将我们的数据(数据以张量(tensor)的形式存在)放在数据流图中计算. 节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组, 即张量(tensor). 训练模型时tensor会不断的从数据流图中的一个节点flow到另一节点, 这就是Te…

cut_save_face.py #!/usr/bin/python # coding:utf8 import cv2 import os import numpy as np import csv def detect(img, cascade): """ 使用Haar特征检测分类器完成人脸检测 :param img: :param cascade: :return: """ # detectMultiScale检测出图片中所有的人脸,并将人脸…

0. 引言 通过源码方式安装,并进行一定程度的解读,有助于理解tensorflow源码,本文主要基于tensorflow v1.8源码,并借鉴于如何阅读TensorFlow源码. 首先,自然是需要去bazel官网了解下必备知识,如(1)什么是bazel; (2)bazel如何对cpp项目进行构建的; (3)bazel构建时候的函数大全.然后就是bazel官网的一些其他更细节部分了.下文中会给出超链接. ps: 找了很久,基本可以确定bazel除了官网是没有如书籍等资料出现的,所以只有官网和别人博…

From:http://interactivepython.org/courselib/static/pythonds/Introduction/GettingStartedwithData.html numeric classes Python has two main built-in numeric classes that implement the integer and floating point data types.Note that when two integers are…

如下图,谷歌开源的object detection API提供了五种网络结构的fine-tuning训练权重,方便我们针对目标检测的需求进行模型训练,本文详细介绍下导出训练模型后,如何获得目标检测框的坐标.如果对使用object detection API训练模型的过程不了解,可以参考博文:https://www.cnblogs.com/White-xzx/p/9503203.html 新建一个测试文件object_detection_test.py,该脚本读取我们已经训练好的模型文件和测试图片…