tbCallBack = tf.keras.callbacks.TensorBoard(log_dir='./log' , histogram_freq=0, write_graph=True, write_images=True) model.fit(x=x_train , y=y_train , epochs=20 , callbacks=[tbCallBack]) 许久不用tensorflow,发现keras的代码组织方式更直观. 记录下keras下tensorboard的使用. tens…

在计算loss的时候,最常见的一句话就是 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits ,那么它到底是怎么做的呢? 首先明确一点,loss是代价值,也就是我们要最小化的值 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None) 除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共两个参数: 第一个参数logits:就是神经网络最后一层的输出,如果有batch的话,它的大小就是[b…

max pooling是CNN当中的最大值池化操作,其实用法和卷积很类似 有些地方可以从卷积去参考[TensorFlow]tf.nn.conv2d是怎样实现卷积的? tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None) 参数是四个,和卷积很类似: 第一个参数value:需要池化的输入,一般池化层接在卷积层后面,所以输入通常是feature map,依然是[batch, height, width, channels]这样的shape…

版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/78003476 实验环境:tensorflow版本1.2.0,python2.7 介绍 depthwise_conv2d来源于深度可分离卷积: Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions tf.nn.d…

介绍关于空洞卷积的理论可以查看以下链接,这里我们不详细讲理论: 1.Long J, Shelhamer E, Darrell T, et al. Fully convolutional networks for semantic segmentation[C]. Computer Vision and Pattern Recognition, 2015. 2.Yu, Fisher, and Vladlen Koltun. “Multi-scale context aggregation by d…

0x00 前言 常用的LSTM,或是双向LSTM,输出的结果通常是以下两个:1) outputs,包括所有节点的hidden2) 末节点的state,包括末节点的hidden和cell大部分任务有这些就足够了,state是随着节点间信息的传递依次变化并容纳更多信息,所以通常末状态的cell就囊括了所有信息,不需要中间每个节点的cell信息,但如果我们的研究过程中需要用到这些cell该如何是好呢? 近期的任务中,需要每个节点的前后节点cell信息来做某种判断,所以属于一个较为特殊的任务,自主实现了…

[背景] 在scikit-learn基础上系统结合数学和编程的角度学习了机器学习后(我的github:https://github.com/wwcom614/machine-learning),意犹未尽,打算再借势学习下深度学习TensorFlow.无奈安装之后遇到了这个问题,耽误了几个小时才得以解决. 我发现这是个很多人开始TensorFlow之旅普遍遇到的问题,而且是很多人尝试了网上很多方法都未解决的问题.排坑过程很烦,主要是各种尝试很耗时间,最终自己找到了原因,解决了问题,共享给各位同学,…

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 =…

================================================== 安装Tensorflow开发环境,安装Python 的IDE--PyCharm 1.PyCharm-phthon开发的IDE安装 安装IDE-pycharm的步骤地址:https://www.cnblogs.com/sxdcgaq8080/p/10233243.html 2.安装Python3.7[本文最后成功安装的python版本是3.6.5,步骤一样] 安装python的步骤:https:/…

本文主要是记录配置tf环境和虚拟机时遇到的问题和方法,方便日后再查找(补前三年欠下的技术债) 宿主机环境:win10 64位 宿主机python: anaconda+python3.6 宿主机tensorflow-gpu:cuda10.1.105 + cudnn 7.6.0 + tensorflow 1.13.1 虚拟机交互:VMware Workspace 15.0 虚拟机系统:ubuntu 16.04 desktop 64位 [Ubuntu常用快捷键] 终端: Ctrl+Alt+T 终端新建…

最近工作的项目使用了TensorFlow中的目标检测技术,通过训练自己的样本集得到模型来识别游戏中的物体,在这里总结下. 本文介绍在Windows系统下,使用TensorFlow的object detection API来训练自己的数据集,所用的模型为ssd_mobilenet,当然也可以使用其他模型,包括ssd_inception.faster_rcnn.rfcnn_resnet等,其中,ssd模型在各种模型中性能最好,所以便采用它来进行训练. 配置环境 1. 在GitHub上下载所需的mod…

TensorFlow提供了一个用于保存模型的工具以及一个可视化方案 这里使用的TensorFlow为1.3.0版本 一.保存模型数据 模型数据以文件的形式保存到本地: 使用神经网络模型进行大数据量和复杂模型训练时,训练时间可能会持续增加,此时为避免训练过程出现不可逆的影响,并验证训练效果,可以考虑分段进行,将训练数据模型保存,然后在继续训练时重新读取: 此外,模型训练完毕,获取一个性能良好的模型后,可以保存以备重复利用: 模型保存形式如下: 保存模型数据的基本方法: save_dir = 'mo…

说明: 图片:自己开的摄像头,截取的图片.选择了200张图片.下面会有截取的脚本. 使用labelImg工具进行图片进行标注.产生PascalVOC格式的XML文件.[labelImg工具的安装和使用教程] 机器环境: i5 CPU 4核  (训练的时候,内存和cup都在95左右) 由于python 刚入门,所以用的pycharm 创建的项目,这样方便找错,建议新手使用这样的方式. .... 效果展示: 步骤:…

1.tensorflow中dynamic_rnn和rnn有什么区别?    在tensorflow中没有找到rnn这个方法难道是废弃掉了? rnn是静态图,比如有10个时间序列,那么它将全部展开,并且存储这十个图, dynamic_rnn是动态的,不会全部存储这些图 dynamic_rnn对于不同的时间步的batch可以是长度不同的数据,它会根据不同的迭代进行对齐 dynamic_rnn与static_rnn区别 1.输入输出的结构不一样 dynamic_rnn的输入[batch, n_step…

按照网上的帖子开启tfdbg调试,可能因为没有安装curses和pyreadline包导致失败. 运行 python test001.py --debug 报错: ModuleNotFoundError: No module named '_curses' ModuleNotFoundError: No module named 'readline' 其中oyreadline包直接pip install pyreadline安装即可. curses包的安装参考帖子:https://blog.cs…

基本使用 使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow: 使用图 (graph) 来表示计算任务. 在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图. 使用 tensor 表示数据. 通过 变量 (Variable) 维护状态. 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据. 综述 TensorFlow 是一个编程系统, 使用图来表示计算任务. 图中的节点被称之为 op (oper…

Install Anaconda and python 1. cuda-8.0 download cuda_8.0.61_375.26_linux.run ./cuda_8.0.61_375.26_linux.run 2.cudnnv5.1 for cuda-8.0 download cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz tar xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz cp cuda/include/cudnn.h cuda-8.0/include…

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…

官方的接口是这样的 tf.nn.dropout(x, keep_prob, noise_shape=None, seed=None, name=None) 根据给出的keep_prob参数,将输入tensor x按比例输出. 默认情况下, 每个元素保存或丢弃都是独立的. x                 :  输入tensorkeep_prob    :  float类型,每个元素被保留下来的概率 ,设置神经元被选中的概率,在初始化时keep_prob是一个占位符,  keep_prob = …

tf.nn.embedding_lookup函数的用法主要是选取一个张量里面索引对应的元素.tf.nn.embedding_lookup(tensor, id):tensor就是输入张量,id就是张量对应的索引,其他的参数不介绍. 例如: import tensorflow as tf; import numpy as np; c = np.random.random([10,1]) b = tf.nn.embedding_lookup(c, [1, 3]) with tf.Session()…

linux系统旧版本:   pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl tensorflow 官网最新版本: https://pypi.org/project/tensorflow/#history…

在深度学习的图像识别领域中,我们经常使用卷积神经网络CNN来对图像进行特征提取,当我们使用TensorFlow搭建自己的CNN时,一般会使用TensorFlow中的卷积函数和池化函数来对图像进行卷积和池化操作,而这两种函数中都存在参数padding,该参数的设置很容易引起错误,所以在此总结下. 1.为什么要使用padding 在弄懂padding规则前得先了解拥有padding参数的函数,在TensorFlow中,主要使用tf.nn.conv2d()进行(二维数据)卷积操作,tf.nn.max_…

最近在项目中使用TensorFlow训练目标检测模型,在制作自己的数据集时使用了labelimg软件对图片进行标注,产生了VOC格式的数据,但标注生成的xml文件标签值难免会产生个别错误造成程序无法跑通,或后期有修改xml中标签值的需求,所以得使用Python代码对xml文件进行解析操作,当然也是参考了各种博客,故在此总结一下. 1. xml文件格式 由labelimg标注生成的xml文件格式如下所示, <annotation> <folder>images1</folder…

转至:http://www.matools.com/blog/1801988 留底做个记录,有空在做验证. TensorFlow源码 https://github.com/tensorflow/tensorflow 基于TensorFlow的框架 https://github.com/fchollet/keras https://github.com/tflearn/tflearn https://github.com/beniz/deepdetect https://github.com/te…

tf.nn.conv2d是TensorFlow里面实现卷积的函数,参考文档对它的介绍并不是很详细,实际上这是搭建卷积神经网络比较核心的一个方法,非常重要 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) 除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共五个参数: 第一个参数input:指需要做卷积的输入图像,它要求是一个Tensor,具有[batch, in_height, i…

参考:Running Locally 1.检查数据.config文件是否配置好 可参考之前博客: Tensorflow Object_detection之配置Training Pipeline Tensorflow Object_detection之准备数据生成TFRecord 2.训练模型 PIPELINE_CONFIG_PATH=/data/zxx/models/research/date/VOCdevkit/faster_rcnn_resnet101_voc07.config MODEL_…

参考:Preparing Inputs 1.PASCAL VOC数据集 数据集介绍: PASCAL Visual Object Classes 是一个图像物体识别竞赛,用来从真实世界的图像中识别特定对象物体,共包括 4 大类 20 小类物体的识别.其类别信息如下. Person: person Animal: bird, cat, cow, dog, horse, sheep Vehicle: aeroplane, bicycle, boat, bus, car, motorbike, trai…

参考:Configuring an object detection pipeline 1.config文件 配置好的config文件存放路径:object_detection/samples/configs 2.PASCAL VOC数据集配置 选取faster_rcnn_resnet101_voc07.config做为该数据集的config文件,并复制到对应目录,下面为该文件的内容,需要修改的部分见备注 # Faster R-CNN with Resnet-101 (v1), configur…

环境:centos7+anaconda python3.6 步骤: 1.下载Models cd 到预存放目录下,执行: git clone https://github.com/tensorflow/models 2.cd 到resarch目录下执行: python setup.py install setup.py文件目的:添加必要的缺失包为object_detection模块 3.cd 到object_detection目录,参照Installation进行安装 在安装之前,先创建虚拟环境,…

安装环境:Ubuntu 16.04lts 64位,gcc5.4 1.安装Cuda 1. 下载cuda toolkit. 下载cuda8.0 地址:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 版本选择:Operating System:Linux; Architecture : x86_64; Distribution : Ubuntu; Version : 16.04; Installer Type : runfile(local).只下载Base I…