TensorFlow:官方文档 TensorFlow:项目地址 本篇列出文章对于全零新手不太合适,可以尝试TensorFlow入门系列博客,搭配其他资料进行学习. Keras使用tf.Session训练方法教程 一.API介绍 基础操作列表 『TensorFlow』0.x_&_1.x版本框架改动汇总 『TensorFlow』函数查询列表_数值计算 『TensorFlow』函数查询列表_张量属性调整 『TensorFlow』简单的数学计算 『TensorFlow』变量初始化 常用基础操作 『Ten…

MXNet文档 MXNet官方教程 持久化模型 框架介绍 『MXNet』第一弹_基础架构及API 『MXNet』第二弹_Gluon构建模型 『MXNet』第三弹_Gluon模型参数 『MXNet』第四弹_Gluon自定义层 『MXNet』第五弹_MXNet.image图像处理 『MXNet』第六弹_Gluon性能提升 『MXNet』第七弹_多GPU并行程序设计 『MXNet』第八弹_数据处理API_上 『MXNet』第九弹_分类器以及迁移学习DEMO 『MXNet』第十弹_物体检测SSD 『MX…

『TensorFlow』第七弹_保存&载入会话_霸王回马 一.TensorFlow常规模型加载方法 保存模型 tf.train.Saver()类,.save(sess, ckpt文件目录)方法 参数名称 功能说明 默认值 var_list Saver中存储变量集合 全局变量集合 reshape 加载时是否恢复变量形状 True sharded 是否将变量轮循放在所有设备上 True max_to_keep 保留最近检查点个数 5 restore_sequentially 是否按顺序恢复变量,模型…

滑动平均会为目标变量维护一个影子变量,影子变量不影响原变量的更新维护,但是在测试或者实际预测过程中(非训练时),使用影子变量代替原变量. 1.滑动平均求解对象初始化 ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(decay,num_updates) 参数decay `shadow_variable = decay * shadow_variable + (1 - decay) * variable` 参数num_updates `min(decay, (1 +…

『PyTorch』第六弹_最小二乘法对比PyTorch和TensorFlow TensorFlow 控制流程操作 TensorFlow 提供了几个操作和类,您可以使用它们来控制操作的执行并向图中添加条件依赖关系. tf.identity 『TensorFlow』流程控制之tf.identity tf.tuple tf.group 创建一个操作,该操作可以对 TensorFlow 的多个操作进行分组,输入需要进行分组的零个或多个张量. tf.no_op tf.count_up_to tf.cond…

『TensorFlow』降噪自编码器设计  之前学习过的代码,又敲了一遍,新的收获也还是有的,因为这次注释写的比较详尽,所以再次记录一下,具体的相关知识查阅之前写的文章即可(见上面链接). # Author : Hellcat # Time : 2017/12/6 import numpy as np import sklearn.preprocessing as prep import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mn…

tf.trainable_variables可以得到整个模型中所有trainable=True的Variable,也是自由处理梯度的基础 基础梯度操作方法: tf.gradients 用来计算导数.该函数的定义如下所示 def gradients(ys, xs, grad_ys=None, name="gradients", colocate_gradients_with_ops=False, gate_gradients=False, aggregation_method=None)…

argparse很强大,但是我们未必需要使用这么繁杂的东西,TensorFlow自己封装了一个简化版本的解析方式,实际上是对argparse的封装 脚本化调用tensorflow的标准范式: import pprint import tensorflow as tf flags = tf.app.flags # 脚本参数名,值,描述 # 脚本参数有四种取值:整数,浮点数,字符串,布尔类型,也是相比argv模块高级 flags.DEFINE_integer("epoch", 25, &q…

一.TFRecord文件书写效率对比(单线程和多线程对比) 1.准备工作 # Author : Hellcat # Time : 18-1-15 ''' import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1" ''' import os import glob import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt np.set_…

首更: 由于TensorFlow的奇怪形式,所以载入保存的是sess,把会话中当前激活的变量保存下来,所以必须保证(其他网络也要求这个)保存网络和载入网络的结构一致,且变量名称必须一致,这是caffe...好吧,caffe也没有这种python风格的设定... 废话少说,导入包: import numpy as np import tensorflow as tf 保存会话: W = tf.Variable([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=tf.float32) b = tf.V…