TensorFlow 训练次数不全部显示epoch

2024-10-24

tesnorflow实现N个epoch训练数据读取的办法

https://blog.csdn.net/lujiandong1/article/details/53991373 方式一:不显示设置读取N个epoch的数据,而是使用循环,每次从训练的文件中随机读取一个batch_size的数据,直至最后读取的数据量达到N个epoch.说明,这个方式来实现epoch的输入是不合理.不是说每个样本都会被读取到的. 对于这个的解释,从数学上解释,比如说有放回的抽样,每次抽取一个样本,抽取N次,总样本数为N个.那么,这样抽取过一轮之后,该样本也是会有1/e的概率没

利用tensorflow训练简单的生成对抗网络GAN

对抗网络是14年Goodfellow Ian在论文Generative Adversarial Nets中提出来的. 原理方面,对抗网络可以简单归纳为一个生成器(generator)和一个判断器(discriminator)之间博弈的过程.整个网络训练的过程中, 两个模块的分工判断网络,直观来看就是一个简单的神经网络结构,输入就是一副图像,输出就是一个概率值,用于判断真假使用(概率值大于0.5那就是真,小于0.5那就是假) 生成网络,同样也可以看成是一个神经网络模型,输入是一组随机数Z,输出是

2、TensorFlow训练MNIST

装载自:http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_beginners.html TensorFlow训练MNIST 这个教程的目标读者是对机器学习和TensorFlow都不太了解的新手.如果你已经了解MNIST和softmax回归(softmax regression)的相关知识,你可以阅读这个快速上手教程. 当我们开始学习编程的时候,第一件事往往是学习打印"Hello World".就好比编程入门有Hello World,机器学习入门

TensorFlow 训练好模型参数的保存和恢复代码

TensorFlow 训练好模型参数的保存和恢复代码,之前就在想模型不应该每次要个结果都要重新训练一遍吧,应该训练一次就可以一直使用吧. TensorFlow 提供了 Saver 类,可以进行保存和恢复.下面是 TensorFlow-Examples 项目中提供的保存和恢复代码. ''' Save and Restore a model using TensorFlow. This example is using the MNIST database of handwritten digits

目标检测的标注数据 .xml 转为 tfrecord 的格式用于 TensorFlow 训练

将目标检测的标注数据 .xml 转为 tfrecord 的格式用于 TensorFlow 训练. import xml.etree.ElementTree as ET import numpy as np import os import tensorflow as tf from PIL import Image classes = ["aeroplane", "bicycle", "bird", "boat", &quo

自己搞了20万张图片100个分类，tensorflow训练23万次后。。。。。。

自己搞了20万张图片100个分类,tensorflow训练23万次后...... 我自己把训练用的一张图片,弄乱之后做了一个预测 100个汉字,20多万张图片,tensorflow CNN训练23万次它自己停止训练了.预测的时候类似这样我故意搞的缺边缺角的都能正常识别预测结果类别是70,恰恰就是我其中一个训练集中的汉字 "亚" 准确率看样子还是不错的,就是不知道能有什么具体的应用了

tensorflow训练了10万次，运行完毕，对这个word2vec终于有点感觉了

tensorflow训练了10万次,运行完毕,对这个word2vec终于有点感觉了感觉它能找到词与词之间的关系,应该可以用来做推荐系统.自动摘要.相关搜索.联想什么的 tensorflow1.1.0 + python3.6 + win10 + i7 + 12G内存数据样本大小95.3MB,训练时间大约20分钟结果如下:

tensorflow训练验证码识别模型

tensorflow训练验证码识别模型的样本可以使用captcha生成,captcha在linux中的安装也很简单: pip install captcha 生成验证码: # -*- coding: utf-8 -*- from captcha.image import ImageCaptcha # pip install captcha import numpy as np from PIL import Image import random import cv2 import os # 验

TensorFlow训练MNIST报错ResourceExhaustedError

title: TensorFlow训练MNIST报错ResourceExhaustedError date: 2018-04-01 12:35:44 categories: deep learning tags: MNIST TensorFlow 在最后测试的一步报错: ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor 搜索了一下才知道是GPU显存不足(emmmm....)造成的,可以把最后测

aabccd统计每个字符出现的次数，结果显示{ a: 2, b: 1, c: 2, d: 1 }；去掉重复的字符，使结果显示abcd

遍历字符串的方式和遍历数组的方式有点相似,或者说就是相同的.在学习数组的遍历方法之前,可以通过for循环去遍历数组,同样,字符串也可以:字符串跟数组都有一个length的属性.下面代码奉上,个人思路! <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content=&quo

TensorFlow.训练_资料（有视频）

ZC:自己训练的文章貌似能度娘出来很多,得自己弄过才知道哪些个是坑哪些个好用...(在CSDN文章的右侧也有列出很多相关的文章链接)(貌似度娘的关键字是"TensorFlow 自己训练") 1.完整实现利用tensorflow训练自己的图片数据集 - 故沉的博客 - CSDN博客.html(https://blog.csdn.net/jesmine_gu/article/details/81155787) ZC:该作者提供了自己的代码(github) 2.猫狗用自己

使用TensorFlow训练自己的语音识别AI

这次来训练一个基于CNN的语音识别模型.训练完成后,我们将尝试将此模型用于Hotword detection. 人类是怎样听懂一句话的呢?以汉语为例,当听到"wo shi"的录音时,我们会想,有哪两个字是读作"wo shi"的,有人想到的是"我是",也有人觉得是"我市".我们可以通过"wo shi"的频率的特征,匹配到一些结果,我们这次要训练的模型,也是基于频率特征的CNN模型.单纯的基于频率特征的识别有很

Keras/Tensorflow训练逻辑研究

Keras是什么,以及相关的基础知识,这里就不做详细介绍,请参考Keras学习站点http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ Tensorflow作为backend时的训练逻辑梳理,主要是结合项目,研究了下源代码! 我们的项目是智能问答机器人,基于双向RNN(准确的说是GRU)网络,这里网络结构,就不做介绍,只研究其中的训练逻辑,我们的训练是基于fit_generator,即基于生成器模型,节省内存,有助效率提升. 什么是生成器以及生成器的工作原理,这里不

深度学习入门实战（二）-用TensorFlow训练线性回归

欢迎大家关注腾讯云技术社区-博客园官方主页,我们将持续在博客园为大家推荐技术精品文章哦~ 作者 :董超上一篇文章我们介绍了 MxNet 的安装,但 MxNet 有个缺点,那就是文档不太全,用起来可能是要看源代码才能理解某个方法的含义,所以今天我们就介绍一下 TensorFlow,这个由谷歌爸爸出品的深度学习框架,文档比较全-以后的我们也都使用这个框架- 0x00 概要 TensorFlow是谷歌爸爸出的一个开源机器学习框架,目前已被广泛应用,谷歌爸爸出品即使性能不是最强的(其实性能也不错),但

TensorFlow训练MNIST数据集（1） —— softmax 单层神经网络

1.MNIST数据集简介首先通过下面两行代码获取到TensorFlow内置的MNIST数据集: from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('./data/mnist', one_hot=True) MNIST数据集共有55000(mnist.train.num_examples)张用于训练的数据,对应的有55000个标签:共有10000(mnist.t

TensorFlow训练神经网络cost一直为0

问题描述这几天在用TensorFlow搭建一个神经网络来做一个binary classifier,搭建一个典型的神经网络的基本思路是: 定义神经网络的layers(层)以及初始化每一层的参数然后迭代: 前向传播(Forward propagation) 计算cost(Compute cost) 反向传播(Backward propagation) 更新参数(Update parameters) 使用训练好的参数去做预测在训练的时候发现了一个很奇怪的现象:每一次迭代所有的cost都为0.一开

tensorflow训练打游戏ai

python3,所需模块请自行补齐 # coding=utf8 import pygame import random from pygame.locals import * import numpy as np from collections import deque import tensorflow as tf # http://blog.topspeedsnail.com/archives/10116 import cv2 # http://blog.topspeedsnail.com

利用Tensorflow训练自定义数据

很多正在入门或刚入门TensorFlow机器学习的同学希望能够通过自己指定图片源对模型进行训练,然后识别和分类自己指定的图片.但是,在TensorFlow官方入门教程中,并无明确给出如何把自定义数据输入训练模型的方法.现在,我们就参考官方入门课程<Deep MNIST for Experts>一节的内容(传送门:https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/pros),介绍如何将自定义图片输入到TensorFlow的训练模型. 在<Deep M

使用tensorflow训练SSD（一）：相关环境的配置

在使用TensorFlow进行目标检测时,首先需要下载tensorflow object detection API模型,该模型的下载地址为https://github.com/tensorflow/models. 其次需要完成准备工作包括: 1)获取protobuf 由于Object Detection API是使用protobufs来配置模型和训练参数,这些文件以".proto"的扩展名放在models\research\object_detection\protos下.在使用框架

通过TensorFlow训练神经网络模型

神经网络模型的训练过程其实质上就是神经网络参数的设置过程在神经网络优化算法中最常用的方法是反向传播算法,下图是反向传播算法流程图: 从上图可知,反向传播算法实现了一个迭代的过程,在每次迭代的开始,先需要选取一小部分训练数据,这一小部分数据叫做一个batch.然后这一个batch会通过前向传播算法得到神经网络的预测结果.计算出当前神经网络的预测答案与正确答案之间的差距(有监督学习,在训练时有一个标注好的数据集),最后根据预测值和真实值之间的差距,反向传播算法会相应的更新神经网络参数的取值,使在这

tensorflow 迭代周期长，每个epoch时间变慢

理论上,session启动后,每个epoch训练时间应该是差不多,而且不会因为迭代周期变长,epoch时间变慢.原因是session里定义了tf.op导致的,每一次迭代都会在graph里增加新的节点,导致memory leak,程序越来越慢,最后强行退出.解决方法,可以在session里定义graph.finalize()锁定graph.比如: sess = tf.Session() for epoch in range(EPOCHS): ... sess.graph.finalize() #增

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