原文地址: https://blog.csdn.net/uestc_c2_403/article/details/73350457 由于tensorflow 版本更新问题   用法略有修改 ---------------------------------------------------------------------------------- tf.split(input, num_split, dimension): dimension的意思就是输入张量的哪一个维度,如果是0就表示对

上次 踩坑日志之一 遗留的问题终于解决了,所以作者(也就是我)终于有脸出来写第二篇了. 首先还是贴上 卷积算法的示例代码地址 :https://github.com/tensorflow/models   这个库里面主要是一些常用的模型用tensorflow实现之后的代码.其中我用的是 models/tree/master/tutorials/image/cifar10 这个示例,上一篇也大致讲过了. 关于上次遇到问题是: 虽然训练了很多次,但是每次实际去用时都是相同的结果.这个问题主要原因是

接Tensorflow-hub[例子解析1]. 3 基于文本词向量的例子 3.1 创建Module 可以从Tensorflow-hub[例子解析1].中看出,hub相对之前减少了更多的工作量. 首先,假设有词向量文本文件 token1 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 token2 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 该例子就是通过读取该文件去生成TF-Hub Module,可以使用如下命令: python export.py --embedding_file=/tmp/embeddi

fm_model是libFM生成的模型 model.ckpt是可以tensorflow serving的模型结构 亲测输出正确. 代码: import tensorflow as tf # libFM model def load_fm_model(file_name): state = '' fid = 0 max_fid = 0 w0 = 0.0 wj = {} v = {} k = 0 with open(file_name) as f: for line in f: line = lin

参考书 <TensorFlow:实战Google深度学习框架>(第2版) 我只能说这本书太烂了,看完这本书中关于自然语言处理的内容,代码全部敲了一遍,感觉学的很绝望,代码也运行不了. 具体原因,我也写过一篇博客diss过这本书.可是既然学了,就要好好学呀.为了搞懂自然语言处理,我毅然决然的学习了网上的各位小伙伴的博客.这里是我学习的简要过程,和代码,以及运行结果.大家共勉. 参考链接: https://blog.csdn.net/qq_33431368/article/details/8578

在tensorflow/nmt项目中,训练数据和推断数据的输入使用了新的Dataset API,应该是tensorflow 1.2之后引入的API,方便数据的操作.如果你还在使用老的Queue和Coordinator的方式,建议升级高版本的tensorflow并且使用Dataset API. 本教程将从训练数据和推断数据两个方面,详解解析数据的具体处理过程,你将看到文本数据如何转化为模型所需要的实数,以及中间的张量的维度是怎么样的,batch_size和其他超参数又是如何作用的. 训练数据的处理

https://blog.csdn.net/luoyexuge/article/details/79941565?utm_source=blogxgwz8 首先是libsvm格式数据生成java代码,我用数字特征为5个,字符特征为3个,one-hot之后总计为39个特征: package com.meituan.test; import java.io.BufferedWriter; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOExcept

https://github.com/lambdaji/tf_repos/blob/master/deep_ctr/Model_pipeline/DeepFM.py https://www.cnblogs.com/wkang/p/9881921.html 单机版连续型和分类型有效数据处理过程 import shutilimport osimport json#import globfrom datetime import date, timedeltaimport timeimport rand

A = tf.data.Dataset.from_generator(lambda: [['1,2'],['3,4,5']], tf.string, output_shapes=[None]) B = (A.map(lambda x: tf.string_to_number(tf.string_split(x, ',').values, tf.int64) ) .repeat(100) .padded_batch(2,[None]) ) it = B.make_one_shot_iterator

使用 embedding 变量 import tensorflow as tf import numpy as np sess = tf.InteractiveSession() M = list('ABCD') table = tf.contrib.lookup.index_table_from_tensor( mapping=tf.constant(M), num_oov_buckets=1, default_value=-1) # 包含多个ID IDs = tf.Variable(["A|

import tensorflow as tf # 1.参数设置. # 假设输入数据已经转换成了单词编号的格式. SRC_TRAIN_DATA = "F:\\TensorFlowGoogle\\201806-github\\TensorFlowGoogleCode\\Chapter09\\train.en" # 源语言输入文件. TRG_TRAIN_DATA = "F:\\TensorFlowGoogle\\201806-github\\TensorFlowGoogleCod

import tensorflow as tf # 1.参数设置. # 假设输入数据已经用9.2.1小节中的方法转换成了单词编号的格式. SRC_TRAIN_DATA = "F:\\TensorFlowGoogle\\201806-github\\TensorFlowGoogleCode\\Chapter09\\train.en" # 源语言输入文件. TRG_TRAIN_DATA = "F:\\TensorFlowGoogle\\201806-github\\TensorF

前一章Doc2Vec里提到,其实Doc2Vec只是通过加入Doc_id捕捉了文本的主题信息,并没有真正考虑语序以及上下文语义,n-gram只能在局部解决这一问题,那么还有别的解决方案么?依旧是通用文本向量,skip-thought尝试应用encoder-decoder来学习包含上下文信息和语序的句子向量.魔改后的实现可以看这里( ´▽｀) github-DSXiangLi-Embedding-skip_thought Skip-Thought模型分析 Skip-Thought顾名思义是沿用了sk

由于修改计算机名称或不同电脑上操作忘记签入,则需要强制签入文件 具体步骤如下: 1.在命令行中输入"cd  C:\Program Files\Microsoft Visual Studio 14.0\Common7\IDE"(tf程序在文件夹),进入tf程序所在目录. 2.查找那个人所用到的workspace,操作如下: tf workspaces /owner:[用户登录名]/server:http://(TFS服务器IP):8080/tfs 3.查看那个人挂起的更改: tf sta

前些日子看到HP公司和京东在搞服务器促销活动,于是就入了一个 ProLiant MicroServer Gen8 的低配版 相比上一代产品,新一代 MicroServer系列微型服务器可更换处理器,还多了 USB 3.0.双千兆网卡和 iLO网卡远程管理等功能,可玩性更高.另外,Gen8主板上还多了一个内置的 tf卡槽,可用于引导系统,于是打算在 tf卡上安装 ESXi 5.x操作系统. tf卡槽位置,借用一张 Nastime网站 上的图片 HP官网提供了专用的 ESXi光盘镜像文件的下载链接

圣诞节玩的有点嗨,差点忘记更新.祝大家昨天圣诞节快乐,再过几天元旦节快乐. 来继续学习,在/home/your_name/TensorFlow/cifar10/ 下新建文件夹cifar10_train,用来保存训练时的日志logs,继续在/home/your_name/TensorFlow/cifar10/ cifar10.py中输入如下代码: def train(): # global_step global_step = tf.Variable(0, name = 'global_step'

有了数据,有了网络结构,下面我们就来写 cifar10 的代码. 首先处理输入,在 /home/your_name/TensorFlow/cifar10/ 下建立 cifar10_input.py,输入如下代码: from __future__ import absolute_import # 绝对导入 from __future__ import division # 精确除法,/是精确除,//是取整除 from __future__ import print_function # 打印函数

前面基本上把 TensorFlow 的在图像处理上的基础知识介绍完了,下面我们就用 TensorFlow 来搭建一个分类 cifar10 的神经网络. 首先准备数据: cifar10 的数据集共有 6 万幅 32 * 32 大小的图片,分为 10 类,每类 6000 张,其中 5 万张用于训练, 1 万张用于测试.数据集被分成了5 个训练的 batches 和 1 个测试的 batch.每个 batch 里的图片都是随机排列的.官网上提供了三个版本的下载链接,分别是 Python 版本的,Mat

上次说到了 TensorFlow 从文件读取数据,这次我们来谈一谈变量共享的问题. 为什么要共享变量?我举个简单的例子:例如,当我们研究生成对抗网络GAN的时候,判别器的任务是,如果接收到的是生成器生成的图像,判别器就尝试优化自己的网络结构来使自己输出0,如果接收到的是来自真实数据的图像,那么就尝试优化自己的网络结构来使自己输出1.也就是说,生成图像和真实图像经过判别器的时候,要共享同一套变量,所以TensorFlow引入了变量共享机制. 变量共享主要涉及到两个函数: tf.get_variab

TensorFlow 的 How-Tos,讲解了这么几点: 1. 变量:创建,初始化,保存,加载,共享: 2. TensorFlow 的可视化学习,(r0.12版本后,加入了Embedding Visualization) 3. 数据的读取: 4. 线程和队列: 5. 分布式的TensorFlow: 6. 增加新的Ops: 7. 自定义数据读取: 由于各种原因,本人只看了前5个部分,剩下的2个部分还没来得及看,时间紧任务重,所以匆匆发车了,以后如果有用到的地方,再回过头来研究.学习过程中深感官方

本资料是在Ubuntu14.0.4版本下进行,用来进行图像处理,所以只介绍关于图像处理部分的内容,并且默认TensorFlow已经配置好,如果没有配置好,请参考官方文档配置安装,推荐用pip安装.关于配置TensorFlow,官方已经说得很详细了,我这里就不啰嗦了.官方教程看这里:https://www.tensorflow.org/get_started/os_setup 如果安装了GPU版本的TensorFlow,还需要配置Cuda,关于Cuda安装看这里:https://www.tenso