其实常说的fine tune就是冻结网络前面的层,然后训练最后一层.那么在tensorflow里如何实现finetune功能呢?或者说是如何实现冻结部分层,只训练某几个层呢?可以通过只选择优化特定层的参数来实现该功能. 示例代码如下: #定义优化算子 optimizer = tf.train.AdamOptimizer(1e-3) #选择待优化的参数 output_vars = tf.get_collection(tf.GraphKyes.TRAINABLE_VARIABLES, scope='

网络OSI七层模型 模型图 国际标准化组织(ISO)制定了osi七层模型,iso规定了各种各样的协议,并且分了7层 每一层的详细信息 具体7层 数据格式 功能与连接方式 典型设备 应用层 Application 数据ATPU 网络服务与使用者应用程序间的一个接口 终端设备(PC.手机.平板等) 表示层 Presentation 数据PTPU 数据表示.数据安全.数据压缩 终端设备(PC.手机.平板等) 会话层 Session 数据DTPU 会话层连接到传输层的映射:会话连接的流量控制:数据传输:

其他关联连接 :TCP的三次握手(建立连接)和四次挥手(关闭连接) 1.websocket是全双工,不同于传统半双工通信 传统的Web应用中,浏览器与服务器交互都是半双工通信(但并不完全是半双工通信,服务器无法主动向浏览器推送). ps:什么是单攻,半双工,全双工 根据信息的传送方向,[串行通信]可以进一步分为单工.半双工和全双工三种. 信息只能单向传送为"单工": 信息能双向传送但不能同时双向传送称为"半双工": 信息能够同时双向传送则称为"全双工&qu

UNIX网络编程----传输层:TCP.UDP.SCTP 一.概述 本章的焦点是传输层:包括TCP.UDP.和SCTP(流控制传输协议).SCTP是一个较新的协议,最初设计用于跨因特网传输电话信令. UDP是一个简单的.不可靠的数据报协议.TCP是一个复杂.可靠的字节流协议.SCTP与TCP类似之处在于它也是一个可靠的数据报协议,但它还提供消息边界.传输级别多宿支持以及将头端阻塞减少到最小的一种方法.需要关注的几点:TCP的三路握手.TCP的链接终止序列和TCP的TIME_WAIT状态,SCTP

这一篇主要围绕网络协议接口层的发送函数的解析 int dev_queue_xmit(struct sk_buff *skb) 函数解析 声明: /* include/linux/netdevice.h */ int dev_queue_xmit(struct sk_buff *skb); 定义: /* net/core/dev.c */ int dev_queue_xmit(struct sk_buff *skb) { return __dev_queue_xmit(skb, NULL); }

Linux 网络设备驱动之网络协议接口层介绍. 网络协议接口层最主要的功能是给上层协议提供透明的数据包发送和接收接口. 当上层ARP或IP需要发送数据包时,它将调用网络协议接口层的dev_queue_xmit 函数发送该数据包, 同时还需要传递给改函数一个 struct sk_buff 数据结构的指针. dev_queue_xmit() 函数的原型为: int dev_queue_xmit(struct sk_buff *skb); 同样的,上层对数据包的接收也通过向 netif_rx() 函数

理解dropout from:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/49022443 http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3258122.html 开篇明义,dropout是指在深度学习网络的训练过程中,对于神经网络单元,按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃.注意是暂时,对于随机梯度下降来说,由于是随机丢弃,故而每一个mini-batch都在训练不同的网络. Dropout是指在模型训练时随机让网络某些

OSI 的英文全程为Open Systems Interconnection ,中文全程为开放系统互联参考模型.是一个逻辑上的定义.主要用途使通信和计算系统自由互联,而不依赖其他架构或技.主要目标就是使用一个标准协议使不同平台的系统自由互联通信.为了更好的理解7层模型,抽象成层的概念,共分为7层.每一层即服务于上层,又被下一层所服务. 从低到高分别为:物理层.数据链路层.网络层.传输层.会话层.表示层.应用层 注意:同一层的两个实例是相互可见的,并且是水平连接的. OSI 模型最大的优点是将服务

最近由于项目需要,要对tensorflow构造的模型中部分变量冻结,然后继续训练,因此研究了一下tf中冻结变量的方法,目前找到三种,各有优缺点,记录如下: 1.名词解释 冻结变量,指的是在训练模型时,对某些可训练变量不更新,即仅参与前向loss计算,不参与后向传播,一般用于模型的finetuning等场景.例如:我们在其他数据上训练了一个resnet152模型,然后希望在目前数据上做finetuning,一般来讲,网络的前几层卷积是用来提取底层图像特征的,因此可以对前3个卷积层进行冻结,不改变其

计算图设计 很简单的实践, 多了个隐藏层 没有上节的高斯噪声 网络写法由上节的面向对象改为了函数式编程, 其他没有特别需要注意的,实现如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']

初学tensorflow,参考了以下几篇博客: soft模型 tensorflow构建全连接神经网络 tensorflow构建卷积神经网络 tensorflow构建卷积神经网络 tensorflow构建CNN[待学习] 全连接+各种优化[待学习] BN层[待学习] 先解释以下MNIST数据集,训练数据集有55,000 条,即X为55,000 * 784的矩阵,那么Y为55,000 * 10的矩阵,每个图片是28像素*28像素,带有标签,Y为该图片的真实数字,即标签,每个图片10个数字,1所在位置

OSI 七层模型通过七个层次化的结构模型使不同的系统不同的网络之间实现可靠的通讯,因此其最主要的功能就是帮助不同类型的主机实现数据传输 . 完成中继功能的节点通常称为中继系统.在OSI七层模型中,处于不同层的中继系统具有不同的名称. 一个设备工作在哪一层,关键看它工作时利用哪一层的数据头部信息.网桥工作时,是以MAC头部来决定转发端口的,因此显然它是数据链路层的设备.具体说:物理层:网卡,网线,集线器,中继器,调制解调器 数据链路层:网桥,交换机 网络层:路由器 网关工作在第四层传输层及其以上

一 互联网的本质 咱们先不说互联网是如何通信的(发送数据,文件等),先用一个经典的例子,给大家说明什么是互联网通信. 现在追溯到八九十年代,当时电话刚刚兴起,还没有手机的概念,只是有线电话,那么此时你要是给在外地的人打电话,你应该怎么做? 首先你要确保你们两个的座机要有一堆连接介质连接(电话线,转换器等等)咱们统称物理连接介质. 其次,你要拨号,锁定对方的电话. 最后就开始通话了. 通话是有学问的,当时那个年代还没有推广普通话,所以你要是和河南的人电话联系,你要讲河南话. 你要是和东北的人电话联

1.网络基础 1.1 什么是网络 网络就是计算机网络是一组计算机或网络设备通过有形 的线缆或无形的媒介如无线,连接起来,按照一定的 规则,进行通信的集合. 网络通信就是指终端设备之间通过计算机网络进行的 通信. 网络分类 按覆盖范围分 局域网:小范围网络:校园网.企业网 城域网:城市范围网络: 广域网:全国.全球网络:internet 1.2 信息传递过程 虚拟的信息传递与真实的物品传递过程有许多相似之处 数据通信的方式 单播---一对一,私聊 组播---一对多,群聊 广播---一对所有 2.o

卷积操作 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: input: 指需要做卷积的输入图像,它要求是一个Tensor,具有[batch, in_height, in_width, in_channels]这样的shape,具体含义是[训练时一个batch的图片数量, 图片高度, 图片宽度, 图像通道数],注意这是

刚刚接触Tensorflow,由于是做图像处理,因此接触比较多的还是卷及神经网络,其中会涉及到在经过卷积层或者pooling层之后,图像Feature map的大小计算,之前一直以为是与caffe相同的,后来查阅了资料发现并不相同,将计算公式贴在这里,以便查阅: caffe中: TF中:

简书翻译原文 卷积层 卷积操作是使用一个二维的卷积核在一个批处理的图片上进行不断扫描.具体操作是将一个卷积核在每张图片上按照一个合适的尺寸在每个通道上面进行扫描.为了达到好的卷积效率,需要在不同的通道和不同的卷积核之间进行权衡. 三个卷积函数: conv2d: 任意的卷积核,能同时在不同的通道上面进行卷积操作. depthwise_conv2d: 卷积核能相互独立的在自己的通道上面进行卷积操作. separable_conv2d: 在纵深卷积 depthwise filter 之后进行逐点卷积

tensorFlow见基础 实验 MNIST数据集介绍 MNIST是一个手写阿拉伯数字的数据集. 其中包含有60000个已经标注了的训练集,还有10000个用于测试的测试集. 本次实验的任务就是通过手写数字的图片,识别出具体写的是0-9之中的哪个数字.   理论知识回顾 一个典型的浅层神经网络结构如下: 上图所示的是一个只有一层隐藏层的浅层神经网络 我们有3个输入层节点,分别对应i[1] i[2] i[3] 隐藏层有4个节点,分别对应h[0] h[1] h[2] h[3],对应的激活函数为ReL

基础 在参考①中我们详细介绍了没有隐含层的神经网络结构,该神经网络只有输入层和输出层,并且输入层和输出层是通过全连接方式进行连接的.具体结构如下: 我们用此网络结构基于MNIST数据集(参考②)进行训练,在MNIST数据集中每张图像的分辨率为28*28,即784维,对应于上图中的x; 而输出为数字类别,即0~9,因此上图中的y的维度维10.因此权重w的维度为[784, 10],wi,j代表第j维的特征对应的第i类的权重值,主要是为了矩阵相乘时计算的方便,具体见下面代码. 训练过程 1.训练过程中

对于一个全连接层,tensorflow都为我们封装好了. 使用:tf.layers.dense() tf.layers.dense( inputs, units, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer=None, bias_initializer=tf.zeros_initializer(), kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=N