『TensorFlow』第十一弹_队列&多线程&TFRecod文件_我辈当高歌

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『TensorFlow』第十一弹_队列&多线程&TFRecod文件_我辈当高歌

TF数据读取队列机制详解一.TFR文件多线程队列读写操作 TFRecod文件写入操作 import tensorflow as tf def _int64_feature(value): # value必须是可迭代对象 # 非int的数据使用bytes取代int64即可 return tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[value])) num_shards = 2 instance_perPshard = 2 for i…

『TensorFlow』第七弹_保存&载入会话_霸王回马

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…

『TensorFlow』第十弹_队列&多线程_道路多坎坷

一.基本队列: 队列有两个基本操作,对应在tf中就是enqueue&dequeue tf.FIFOQueue(2,'int32') import tensorflow as tf '''FIFO队列操作''' # 创建队列 # 队列有两个int32的元素 q = tf.FIFOQueue(2,'int32') # 初始化队列 init= q.enqueue_many(([0,10],)) # 出队 x = q.dequeue() y = x + 1 # 入队 q_inc = q.enqueue(…

『TensorFlow』第三弹_可视化框架介绍_悄悄问圣僧

添加记录节点 -> 汇总记录节点 -> run汇总节点 -> [书写器生成]书写入文件 [-> 刷新缓冲区] 可视化关键点: 注意, 1.with tf.name_scope('str'):上下文环境,每一个name_scope内的张量被统一到一个可展开的节点中,且可以嵌套,而带'name'属性的张量会成为可视化图中最小的节点. 2.超参数是张量,使用tf.summary.histogram(layer_name + '/biases', biases)记录,在网页的HISTOGR…

『MXNet』第十一弹_符号式编程初探

一.符号分类符号对我们想要进行的计算进行了描述, 下图展示了符号如何对计算进行描述. 我们定义了符号变量A, 符号变量B, 生成了符号变量C, 其中, A, B为参数节点, C为内部节点! mxnet.symbol.Variable可以生成参数节点, 用于表示计算时的输入. 二.常用符号方法一个Symbol具有的属性和方法如下图所示: 关联节点查看 list_arguments()用来检查计算图的输入参数; list_outputs()返回此Symbol的所有输出,输出的自动命名遵循一定的规…

『PyTorch』第十一弹_torch.optim优化器

一.简化前馈网络LeNet import torch as t class LeNet(t.nn.Module): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() self.features = t.nn.Sequential( t.nn.Conv2d(3, 6, 5), t.nn.ReLU(), t.nn.MaxPool2d(2, 2), t.nn.Conv2d(6, 16, 5), t.nn.ReLU(), t.nn.MaxPool2d(2…