import tensorflow as tf # 22 scope (name_scope/variable_scope) from __future__ import print_function class TrainConfig: batch_size = 20 time_steps = 20 input_size = 10 output_size = 2 cell_size = 11 learning_rate = 0.01 class TestConfig(TrainConfig):

import tensorflow as tf import tensorflow.contrib.slim as slim import rawpy import numpy as np import tensorflow as tf import struct import glob import os from PIL import Image import time __sony__ = 0 __huawei__ = 1 __blackberry__ = 2 __stage_raw2ra

tf.GraphKeys类存放了图集用到的标准名称. 该标准库使用各种已知的名称收集和检索图中相关的值.例如,tf.Optimizer子类在没有明确指定待优化变量的情况下默认优化被收集到tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES中的变量:但如果通过列表的形式明确地指定了需要优化的变量,那优化器就会优化指定的变量. Graph中定义了下列standard keys: GLOBAL_VARIABLES: 变量对象的默认集合,在分布式环境中被共享.通常,所有的TRAINABLE_

前端页面:<span style="font-size:14px;"> <form action="" method="post" id="tf"> <table width="100%" cellspacing="0" cellpadding="0" border="0"> <tr> <th&

翻译自:https://stackoverflow.com/questions/35919020/whats-the-difference-of-name-scope-and-a-variable-scope-in-tensorflow 问题:下面这几个函数的区别是什么? tf.variable_op_scope(values, name, default_name, initializer=None) Returns a context manager for defining an op t

1. tf.nn.moments(x, axes=[0, 1, 2])  # 对前三个维度求平均值和标准差,结果为最后一个维度,即对每个feature_map求平均值和标准差 参数说明:x为输入的feature_map, axes=[0, 1, 2] 对三个维度求平均,即每一个feature_map都获得一个平均值和标准差 2.with tf.control_dependencies([train_mean, train_var]): 即执行with里面的操作时,会先执行train_mean 和

命名空间及变量共享 # coding=utf-8 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt; with tf.variable_scope('V1') as scope: a1 = tf.get_variable(name='a1', shape=[1], initializer=tf.constant_initializer(1)) scope.reuse_variables() a3

模块内的函数: tf.summary.audio(name, tensor, sample_rate, max_outputs=3, collections=None, family=None) 输出带有音频的summary协议缓冲区. tf.summary.get_summary_description(node_def) 根据给定的TensorSummary node_def检索对应的SummaryDescription.当summary op被实例化时,相关元数据的 SummaryDesc

tf.add_to_collection(name, value)  用来把一个value放入名称是'name'的集合,组成一个列表; tf.get_collection(key, scope=None) 用来获取一个名称是'key'的集合中的所有元素,返回的是一个列表,列表的顺序是按照变量放入集合中的先后;   scope参数可选,表示的是名称空间(名称域),如果指定,就返回名称域中所有放入'key'的变量的列表,不指定则返回所有变量. tf.add_n(inputs, name=None),

1. 我们先想一下在python中如果子类方法中想执行父类的方法,有什么方式?大概有三种: Parent.__init__(self, name) # 通过父类的名字,指定调用父类的方法 super().__init__(name, *args, **kwargs) # 通过super()自动调用父类的方法 super(Son2, self).__init__(name, *args, **kwargs) # 通过super()并且传入一个类型名字,执行某个类的方法,这样就跳开super默认的执

Policy Granients import tensorflow as tf reset_graph() n_inputs = 4 n_hidden = 4 n_outputs = 1 learning_rate = 0.01 initializer = tf.variance_scaling_initializer() X = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, n_inputs]) hidden = tf.layers.dense(X, n_h

1 FailedPreconditionError错误现象 在运行tensorflow时出现报错,报错语句如下: FailedPreconditionError (see above for traceback): Attempting to use uninitialized value Variable [[Node: Variable/read = _MklIdentity[T=DT_FLOAT, _kernel="MklOp", _device="/job:local

[源码解析] TensorFlow 分布式 DistributedStrategy 之基础篇 目录 [源码解析] TensorFlow 分布式 DistributedStrategy 之基础篇 1. StrategyBase 1.1 初始化 1.2 使用 1.3 CTL 1.4 Scope 1.4.1 使用 1.4.2 功能 1.4.3 Scope 范围 1.5 StrategyExtendedV2 1.5.1 locality 1.5.2 如何更新 1.6 继承关系 2. 读取数据 2.1 直

[源码解析] TensorFlow 之 分布式变量 目录 [源码解析] TensorFlow 之 分布式变量 1. MirroredVariable 1.1 定义 1.2 相关类 1.2.1 类体系 1.2.2 DistributedValues 定义 使用 1.2.3 DistributedDelegate 1.2.4 PerReplica 1.2.5 Mirrored 1.2.6 Policy VariablePolicy OnReadPolicy OnWritePolicy values_

[源码解析] TensorFlow 分布式之 ParameterServerStrategy V1 目录 [源码解析] TensorFlow 分布式之 ParameterServerStrategy V1 1. 思路 1.1 总体逻辑 1.2 使用 1.3 定义 2. ParameterServerStrategyExtended 2.1 初始化 2.2 分配设备 2.2.1 replica_device_setter 2.2.2 _RoundRobinStrategy 2.2.3 _Repli

上一篇提到文字数据集的合成,现在我们手头上已经得到了3755个汉字(一级字库)的印刷体图像数据集,我们可以利用它们进行接下来的3755个汉字的识别系统的搭建.用深度学习做文字识别,用的网络当然是CNN,那具体使用哪个经典网络?VGG?RESNET?还是其他?我想了下,越深的网络训练得到的模型应该会更好,但是想到训练的难度以及以后线上部署时预测的速度,我觉得首先建立一个比较浅的网络(基于LeNet的改进)做基本的文字识别,然后再根据项目需求,再尝试其他的网络结构.这次任务所使用的深度学习框架是强大

----------------------------------------------------------------------------------------------[版权申明:本文系作者原创,转载请注明出处] 文章出处:http://blog.csdn.net/sdksdk0/article/details/52471101作者:朱培      ID:sdksdk0      邮箱: zhupei@tianfang1314.cn   -------------------

前言 大概16年的时候我们队react进行了简单的学习:从DOM操作看Vue&React的前端组件化,顺带补齐React的demo,当时我们只是站在框架角度在学习,随着近几年前端的变化,想写个hello world似乎变得复杂起来,我们今天便一起来看看现代化的前端,应该如何做一个页面,今天我们学习react首先说一下React的体系圈 无论Vue还是React整个体系圈十分的完备,就一个中级前端想要提高自己,完全就可以学习其中一个体系,便可以收获很多东西,从而突破自身 从工程化角度来说,前端脚手

前言 接上文:微信小程序开发05-日历组件的实现 github地址:https://github.com/yexiaochai/wxdemo 这里来说一说我们的理念,我们也学习小程序开发有一周多了,从近期的使用上来说,小程序可以作为底层,但是缺少一个框架层,这个框架层需要提供: ① 组件库 ② 更好的代码组织方式,也就是让我们可以做到轻松的组件化开发 我们从最开始到现在,都在沿着这个方向去分解小程序学习,其实小程序本身的东西差不多了,但是我们代码过程中有时候却越高越复杂,多了很多封装,其实这所有

神经网络.<Make Your Own Neural Network>,用非常通俗易懂描述讲解人工神经网络原理用代码实现,试验效果非常好. 循环神经网络和LSTM.Christopher Olah http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ . seq2seq模型基于循环神经网络序列到序列模型,语言翻译.自动问答等序列到序列场景,都可用seq2seq模型,用seq2seq实现聊天机器人的原理 http://suriyade

人脸识别,基于人脸部特征信息识别身份的生物识别技术.摄像机.摄像头采集人脸图像或视频流,自动检测.跟踪图像中人脸,做脸部相关技术处理,人脸检测.人脸关键点检测.人脸验证等.<麻省理工科技评论>(MIT Technology Review),2017年全球十大突破性技术榜单,支付宝“刷脸支付”(Paying with Your Face)入围. 人脸识别优势,非强制性(采集方式不容易被察觉,被识别人脸图像可主动获取).非接触性(用户不需要与设备接触).并发性(可同时多人脸检测.跟踪.识别).深度