代码(操纵全局变量) xiaojie=1 i=tf.constant(0,dtype=tf.int32) batch_len=tf.constant(10,dtype=tf.int32) loop_cond = lambda a,b: tf.less(a,batch_len) #yy=tf.Print(batch_len,[batch_len],"batch_len:") yy=tf.constant(0) loop_vars=[i,yy] def _recurrence(i,yy):

tf.while_loop(cond, body, loop_vars, shape_invariants=None, parallel_iterations=10, back_prop=True, swap_memory=False, name=None, maximum_iterations=None, return_same_structure=False) tf.while_loop 可以这样理解: loop = [] while cond(loop): loop = body(loop

https://blog.csdn.net/gubenpeiyuan/article/details/82710163 TensorFlow 调试程序 tfdbg 是 TensorFlow 的专用调试程序.借助该调试程序,您可以在训练和推理期间查看运行中 TensorFlow 图的内部结构和状态,由于 TensorFlow 的计算图模式,使用通用调试程序(如 Python 的 pdb)很难完成调试. 本指南重点介绍 tfdbg 的命令行界面 (CLI).有关如何使用 tfdbg 的图形用户界面

代码 i=tf.constant(0,dtype=tf.int32) batch_len=tf.constant(10,dtype=tf.int32) loop_cond = lambda a,b: tf.less(a,batch_len) #yy=tf.Print(batch_len,[batch_len],"batch_len:") yy=tf.constant(0) loop_vars=[i,yy] def _recurrence(i,yy): c=tf.constant(2,d

#-*-coding:utf8-*- __author = "buyizhiyou" __date = "2017-11-21" import random, time, os, decoder from PIL import Image import numpy as np import tensorflow as tf import pdb import decoder import random ''' 在汉字ocr项目中,利用基于attention的enco

在之前的博客中,有讲解tf的相关内容,本篇博客重新整理了tf的介绍和学习内容,对tf的认识会更加系统. 1 tf简介 1.1 什么是tf tf是一个让用户随时间跟踪多个参考系的功能包,它使用一种树型数据结构,根据时间缓冲并维护多个参考系之间的坐标变换关系,可以帮助用户在任意时间,将点.向量等数据的坐标,在两个参考系中完成坐标变换. tf的相关设计思想,可以参见:tf设计 1.2 tf可以做什么 一个机器人系统通常有很多三维的参考系,而且会随着时间的推移发生变化,例如全局参考系(world fra

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

计算累加 #!/usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Mon Jul 24 08:25:41 2017求1+...+5@author: myhaspl@myhaspl.com"""import tensorflow as tfi = tf.constant(0)num_sum=tf.Variable(0)def cond(i,num_sum):    return i &

写在前面 本文翻译自Tensorflow团队的文章Tensorflow Control Flow Implementation,部分内容加入了笔者自己的理解,如有不妥之处还望各位指教. 目录 概览 控制流核心概念 控制流结构的编译 条件表达式 while循环 实现 分布式条件表达式 分布式while循环 自动微分 概览 本文将会介绍当前在Tensorflow中控制流操作的设计和实现.这是一篇基于原始设计的描述性文档,设计的细节还请参考源代码. 本文将要讲述的内容是: 介绍Tensorflow为了

『PyTorch』第六弹_最小二乘法对比PyTorch和TensorFlow TensorFlow 控制流程操作 TensorFlow 提供了几个操作和类,您可以使用它们来控制操作的执行并向图中添加条件依赖关系. tf.identity 『TensorFlow』流程控制之tf.identity tf.tuple tf.group 创建一个操作,该操作可以对 TensorFlow 的多个操作进行分组,输入需要进行分组的零个或多个张量. tf.no_op tf.count_up_to tf.cond

Tensorflow中之前主要用的数据读取方式主要有: 建立placeholder,然后使用feed_dict将数据feed进placeholder进行使用.使用这种方法十分灵活,可以一下子将所有数据读入内存,然后分batch进行feed:也可以建立一个Python的generator,一个batch一个batch的将数据读入,并将其feed进placeholder.这种方法很直观,用起来也比较方便灵活jian,但是这种方法的效率较低,难以满足高速计算的需求. 使用TensorFlow的Queu

tensortlfow数据读取有三种方式 placehold feed_dict:从内存中读取数据,占位符填充数据 queue队列:从硬盘读取数据 Dataset:同时支持内存和硬盘读取数据 placehold-feed_dict 先用placehold 占位数据,在Graph中读取数据,数据直接内嵌到Graph中,然后当Graph传入Session是,用feed_dict喂补数据.当数据量比较大的时候,Graph的传输会遇到效率底下问题,特别是数据转换. import tensorflow a

有三种计算图的构建方式:静态计算图,动态计算图,以及Autograph. TensorFlow 2.0主要使用的是动态计算图和Autograph. 动态计算图易于调试,编码效率较高,但执行效率偏低. 静态计算图执行效率很高,但较难调试. 而Autograph机制可以将动态图转换成静态计算图,兼收执行效率和编码效率之利. 当然Autograph机制能够转换的代码并不是没有任何约束的,有一些编码规范需要遵循,否则可能会转换失败或者不符合预期. 我们会介绍Autograph的编码规范和Autograp

本章代码:https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson1/computational_graph.py 计算图 深度学习就是对张量进行一系列的操作,随着操作种类和数量的增多,会出现各种值得思考的问题.比如多个操作之间是否可以并行,如何协同底层的不同设备,如何避免冗余的操作,以实现最高效的计算效率,同时避免一些 bug.因此产生了计算图 (Computational Graph). 计算图是用来描述运算的有向无环

把效果图放在前面 03.28 handle_motion  False architecture    simple joint_encoder  False depth_normalization  True compute_minimum_loss  True 从头训练,没有任何数据增强 =============================== 2019年3月22日13:20:38 论文名: Depth Prediction Without the Sensors: Leveragin

安装 TensorFlow 2.0 Alpha 本文仅仅介绍 Windows 的安装方式: pip install tensorflow==2.0.0-alpha0 # cpu 版本 pip install tensorflow==2.0.0-alpha0 # gpu 版本 针对 GPU 版的安装完毕后还需要设置环境变量: SET PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin;%PATH% SET PATH=C

一.RPN锚框信息生成 上文的最后,我们生成了用于计算锚框信息的特征(源代码在inference模式中不进行锚框生成,而是外部生成好feed进网络,training模式下在向前传播时直接生成锚框,不过实际上没什么区别,锚框生成的讲解见『计算机视觉』Mask-RCNN_锚框生成): rpn_feature_maps = [P2, P3, P4, P5, P6] 接下来,我们基于上述特征首先生成锚框的信息,包含每个锚框的前景/背景得分信息及每个锚框的坐标修正信息. 接前文主函数,我们初始化rpn m

Fork版本项目地址:SSD 一.输入标签生成 在数据预处理之后,图片.类别.真实框格式较为原始,不能够直接作为损失函数的输入标签(ssd向前网络只需要图像就行,这里的处理主要需要满足loss的计算),对于一张图片(三维CHW)我们需要如下格式的数据作为损失函数标签: gclasse:           搜索框对应的真实类别  长度为ssd特征层f的list,每一个元素是一个Tensor,shape为:该层中心点行数×列数×每个中心点包含搜索框数目 gscores:           搜索框

Kaggle网站流量预测任务第一名解决方案:从模型到代码详解时序预测 2017年12月13日 17:39:11 机器之心V 阅读数:5931   近日,Artur Suilin 等人发布了 Kaggle 网站流量时序预测竞赛第一名的详细解决方案.他们不仅公开了所有的实现代码,同时还详细解释了实现的模型与经验.机器之心简要介绍了他们所实现的模型与经验,更详细的代码请查看 GitHub 项目. GitHub 项目地址:https://github.com/Arturus/kaggle-web-tra

https://mp.weixin.qq.com/s/JwRXBNmXBaQM2GK6BDRqMw 选自GitHub 作者:Artur Suilin 机器之心编译 参与:蒋思源.路雪.黄小天 近日,Artur Suilin 等人发布了 Kaggle 网站流量时序预测竞赛第一名的详细解决方案.他们不仅公开了所有的实现代码,同时还详细解释了实现的模型与经验.机器之心简要介绍了他们所实现的模型与经验,更详细的代码请查看 GitHub 项目. GitHub 项目地址:https://github.com