一.Tensor 1.1 什么是Tensor?Tensor的数据类型 Tensor是张量的意思,在TensorFlow中张量可以是标量(scalar).向量(vector).矩阵(matrix).高维度张量(rank>2),像Numpy里的数组就不属于Tensor.TensorFlow里的常用的数据类型有tf.int32.tf.float32.tf.double.tf.bool.tf.Variable.下面展示了用tf.constant创建的一些Tensor: 需要特别注意代码IN[18]-IN

slim.flatten(inputs,outputs_collections=None,scope=None) (注:import tensorflow.contrib.slim as slim) 将输入扁平化但保留batch_size,假设第一维是batch. Args: inputs: a tensor of size [batch_size, …]. outputs_collections: collection to add the outputs. scope: Optional s

http://wossoneri.github.io/2017/11/15/[Tensorflow]The-dimension-of-Tensor/ Tensor维度理解 Tensor在Tensorflow中是N维矩阵,所以涉及到Tensor的方法,也都是对矩阵的处理.由于是多维,在Tensorflow中Tensor的流动过程就涉及到升维降维,这篇就通过一些接口的使用,来体会Tensor的维度概念.以下是个人体会,有不准确的请指出. tf.reduce_mean reduce_mean( inp

https://blog.csdn.net/zz2230633069/article/details/82669546 2018年09月12日 22:56:50 一只tobey 阅读数:727   1.numpy类型:numpy.ndarray  对于图片读取之后(H,W,C)或者(batch,H,W,C) (1)在元素总数不变的情况下:numpy类型的可以直接使用方法numpy.reshape任意改变大小,numpy.expand_dims增加维度,大小是1(这个函数可以参考numpy.exp

TensorFlow提供两种类型的拼接: tf.concat(values, axis, name='concat'):按照指定的已经存在的轴进行拼接 tf.stack(values, axis=0, name='stack'):按照指定的新建的轴进行拼接 concat t1 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] t2 = [[7, 8, 9], [10, 11, 12]] tf.concat([t1, t2], 0) ==> [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8

问题: self.q_eval4next: (100,2) ix=[0,1,0,1---0,1](100,1) 我想取q_eval4next[:,idx] #use_doubleQ 切片用!!!! self.range_index = tf.placeholder(tf.int32,[None,],name='range_index') if self.use_doubleQ: f = tf.map_fn(lambda x: x, self.range_index) # or perhaps s

使用 TensorFlow 之前你需要了解关于 TensorFlow 的以下基础知识 :• 使用图 (graphs) 来表示计算 .• 在会话 ( Session ) 中执行图 .• 使用张量 (tensors) 来代表数据 .• 通过变量 ( Variables ) 维护状态 .• 使用供给 ( feeds ) 和取回 ( fetches ) 将数据传入或传出任何操作 概述 TensorFlow 是一个以图 (graphs) 来表示计算的编程系统 , 图中的节点被称之为 op(op-erati

Tensorflow开发环境配置及其基本概念 1.1. 安装Tensorflow开发环境 1.1.1. 安装pycharm 1.1.2. 安装pythe3.6 1.1.3. 安装Tensorflow 1.2. Tensorflow基本概念 1.2.1. 声明Tensor 1.2.2. 变量和占位符 1.2.2.1. 变量 1.2.2.2. 占位符 1.2.3. 计算图(The Computational Graph) 1.2.4. 矩阵操作 1.2.5. 声明运算符 1.1. 安装Tensorf

catalogue . 个人理解 . 基本使用 . MNIST(multiclass classification)入门 . 深入MNIST . 卷积神经网络:CIFAR- 数据集分类 . 单词的向量表示(Vector Representations of Words) . 循环神经网络(RNN).LSTM(Long-Short Term Memory, LSTM) . 用深度学习网络搭建一个聊天机器人 0. 个人理解 在学习的最开始,我在这里写一个个人对deep leanring和神经网络的粗

模式识别领域应用机器学习的场景非常多,手写识别就是其中一种,最简单的数字识别是一个多类分类问题,我们借这个多类分类问题来介绍一下google最新开源的tensorflow框架,后面深度学习的内容都会基于tensorflow来介绍和演示 请尊重原创,转载请注明来源网站www.shareditor.com以及原始链接地址 什么是tensorflow tensor意思是张量,flow是流. 张量原本是力学里的术语,表示弹性介质中各点应力状态.在数学中,张量表示的是一种广义的"数量",0阶张量

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 (operation

整体介绍 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. 一个 TensorFlow 图描述了计算的过程. 为了进行计算, 图必须在 会话 里被启动. 会话 将图的

Install TensorFlow on mac Install pip # Mac OS X $ sudo easy_install pip $ sudo easy_install --upgrade six Install tensorflow # Mac OS X, CPU only, Python 2.7: $ export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.12.1

库名称 开发语言 支持接口 安装难度(ubuntu) 文档风格 示例 支持模型 上手难易 Caffe c++/cuda c++/python/matlab *** * *** CNN ** MXNet c++/cuda python/R/Julia ** *** ** CNN/RNN * TensorFlow c++/cuda/python c++/python * ** * CNN/RNN/- *** 安装难度: (简单) –> **(复杂) 文档风格: (一般) –> **(好看.全面)

TensorFlow基础 SkySeraph  2017 Email:skyseraph00#163.com 更多精彩请直接访问SkySeraph个人站点:www.skyseraph.com Overview TensorFlow 最初由Google Brain团队开发, Google 2015年11月9日发布的开源的AI系统(Apache 2.0),前任(身)为DistBelief, 2017年2月11日发布1.0.0版,同时支持Linux.macOS和Windows以及移动平台,包括Andr

本篇做一个没有实用价值的mnist rpc服务,重点记录我在调试整合tensorflow和opencv时遇到的问题: 准备模型 mnist的基础模型结构就使用tensorflow tutorial给的例子,卷积-池化-卷积-池化-全连接-dropout-softmax,然后走常规的优化训练,得到一个错误率2.0%的结果: 然后准备一个单张图片的输入,一个(1, 28, 28, 1)的tensor,输入到模型里,得到一个单条的输出,给它们定好名字: 将模型保存下来: 加载模型 用c++写一个thr

首先需要搞定tensorflow c++库,搜了一遍没有找到现成的包,于是下载tensorflow的源码开始编译: tensorflow的contrib中有一个makefile项目,极大的简化的接下来的工作: 按照tensorflow makefile的说明文档,开始做c++库的编译: 1. 下载依赖 在tensorflow的项目顶层运行: tensorflow/contrib/makefile/download_dependencies.sh 东西会下载到tensorflow/contrib/

TensorFlow对Android.iOS.树莓派都提供移动端支持. 移动端应用原理.移动端.嵌入式设备应用深度学习方式,一模型运行在云端服务器,向服务器发送请求,接收服务器响应:二在本地运行模型,PC训练模型,放到移动端预测.向服务端请求数据可行性差,移动端资源稀缺.本地运行实时性更好.加速计算,内存空间和速度优化.精简模型,节省内存空间,加快计算速度.加快框架执行速度,优化模型复杂度和每步计算速度.精简模型,用更低权得精度,量化(quantization).权重剪枝(weight prun

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

这一节主要来介绍TesorFlow的可视化工具TensorBoard,以及TensorFlow基础类型定义.函数操作,后面又介绍到了共享变量和图操作. 一 TesnorBoard可视化操作 TensorFlow提供了可视化操作工具TensorBoard.他可以将训练过程中的各种数据展示出来,包括标量,图片,音频,计算图,数据分布,直方图和嵌入式向量.可以通过网页来观察模型的结构和训练过程中各个参数的变化.TensorBoard不会自动把代码代码出来,其实它是一个日志展示系统,需要在session

在第一节中我们已经介绍了一些TensorFlow的编程技巧;第一节,TensorFlow基本用法,但是内容过于偏少,对于TensorFlow的讲解并不多,这一节对之前的内容进行补充,并更加深入了解讲解TensorFlow. TesorFlow的命名来源于本身的运行原理.Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算.TensorFlow是张量从图像的一端流动到另一端的计算过程,这也是TensorFlow的编程模型. TensorFlow编程基础上主要介绍session