上一节介绍了youtube-8m项目，这个项目以youtube-8mdataset（简称8m-dataset）样本集为基础，进行训练、评估与测试。youtube-8m设计用于视频特征样本，但实际也适用于音频。另外，8m-dataset分两类，一类是聚合特征（video-level，使用整个样本的平均特征），另一类是帧特征（frame-level），帧特征样本适用于

正在进行中，以及已经完成的测试 1.使用Inceptionv3进行农作物病毒分类（keras以及tensorflow)2.使用resnet-50进行农作物病毒分类（pytorch)         代码已读，无卡等测3.使用u-net进行医学图像分割，数据集来自ISBI挑战 （keras）4.使用FCN进行语义分割（pytorch)  

这篇教程分为两部分，第一部分用例子解释基础概念，第二部分构建逻辑回归模型。Part-1:TensorFlow基础TensorFlow是一个数据流经过的图，数据表示为n维向量，图由数据和操作组成。节点：数学操作边：数据TensorFlow跟其他编程语言不同之处在于不论你想创建什么都必须先创建一幅蓝图，默认

分类与回归分类（Classification）与回归（Regression）的区别在于输出变量的类型。通俗理解，定量输出称为回归，或者说是连续变量预测；定性输出称为分类，或者说是离散变量预测。回归问题的预测结果是连续的，通常是用来预测一个值，如预测房价、未来的天气情况等等。一个比较常见的回归算法是线性

FaceNet---Tensorflow下的学习笔记＠WP20190225＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝目录＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝一、FaceNet算法简介二、FaceNet配置与使用2.1安装环境的确定2.2 下载文件：FaceNet源码+LFW数据集+模型2.3环境配置2.4测试自己的数据三、遇到的问题与解决方式3.1安装requirements.txt里要求的依赖项时报错

在tensorflow1.8之后的版本中，tensorflow.contrib部分都有tensorrt的组件，该组件存在的意义在于，你可以读取pb文件，并调用tensorrt的方法进行子图压缩，tensorrt-integration-speeds-tensorflow-inference.下面是我修改的代码，在P40卡上，FP32=FP16，因为P40不支持FP16。不过问题在于INT8未

2019-02-2214：00-16：30清华园启迪科技大厦C座一面：1.自我介绍2.输入3x100x100的featuremap卷积是5x5输出是100x100x15,问计算量的数目3.介绍项目和论文内容，实验室研究方向和在做的方向4.Pythondict的原理，hash的介绍；C++的map；Python中list的内存超出了是怎么做的。5.Tenso

   TensorFlow2.0终于来了！ 今天凌晨，谷歌在加州举办TensorFlow开发者峰会（TensorFlowDevSummit），正式发布2.0版本。 这场发布会有几大亮点： TensorFlow2.0 Alpha版发布，用户现在可以抢先体验；2.0版本具有简易性、更清晰、扩展性三大特征，大大简化API；提高了T

importtensorflowastf;fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data##定义网络结构input_nodes=784output_nodes=10layer1_nodes=500#定义超参数#自动设置学习率learning_rate_base=0.8;learning_decay=0.99;decay_step=100;#滑动平均m

激活函数activationfunction：引入激活函数，避免纯线性组合，提高模型的表达力，使模型有更好的区分度常用的激活函数：tf.nn.relu()/tf.nn.sigmold()/tf.nn.tanh()NN复杂度：多用NN层数和NN参数个数表示。层数=隐藏层的层数+1个输出层；总参数=总W+总b神经网络优化：损失函数los

1.最重要的一点就是，一定要知道你要安装的tensorflow版本跟你的cuda以及cudnn版本是否匹配。小白本人在这里被坑了无数次，以至于一度怀疑人生，花费了我将近一天半的时间。那么，该如何判断呢？下面是小白找的表：小白的anaconda对应的python是3.6.0，在这里附上本次安装所要用到的资源链接：

 TensorFlow学习笔记（一）：基本概念Tensorflow用张量这种数据结构来表示所有的数据。用一阶张量来表示向量，如：v=[1.2,2.3,3.5]，如二阶张量表示矩阵，如：m=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]，可以看成是方括号嵌套的层数。1、编辑器编写tensorflow代码，实际上就是

TensorFlow基础1、概念TF使用图表示计算任务，图包括数据（Data）、流（Flow）、图（Graph）图中节点称为op，一个op获得多个TensorTensor为张量，TF中用到的数据都是Tensor图必须在会话中启动示例计算两个矩阵的乘积，x=tf.constant([[1.0,2.0,3.0],[1.0,2.0,3.0],[1.0,2.0,3.0]])y=tf

1manjaro安装anacondapackagemanager安装Anaconda2anaconda设置环境新建环境root用户登录condacreate–n tensorflow-python3.7python=3.73激活环境sourceactivetensorflow-python3.74安装tensorflow 采用豆瓣进行加速下载pipinstalltensorfow–ih

回归是基于已有的数据对新的数据进行预测，除了标准的线形回归，还会有戴明回归、lasso回归、岭回归、弹性网络回归、逻辑回归等，具体的定义和差别会在下文实现中体现。tensorflow作为流行的机器学习框架，有诸多现成的API可以调用，在线形回归的实现中，使用这些API可以非常便捷的实

１．实例化saver和保存saver=tf.train.Saver()saver.save(sess,os.path.join(MODEL_SAVE_PATH,MODEL_NAME),global_step=global_step)注释：这是在之前写的代码复制过来的，本人贼懒2.在测试文件中把Model提出来withtf.Session()assess:

转载自:http://www.manongjc.com/article/33360.html安装步骤:sudoapt-getinstallpython-devsudopipinstall--extra-index-urlhttps://developer.download.nvidia.com/computeedist/jp33tensorflow-gpu

基本用法构建图构建图的第一步是创建原算子。源算子不需要任何输入，例如常量。源算子的输出传递给其他算子做运算Python库中，算子构造器的返回值代表被构造出的算子的输出，这些返回值可以传递给其他算子作为输入简单实用importtensorflowastf#构造器返回值代表常

下面是TensorFlow可视化MNIST数据集识别程序，可视化内容是，TensorFlow计算图，表（loss， 直方图， 标准差（stddev））#-*-coding：utf-8-*-importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datafromtensorflow.contrib.tensorboard.pluginsimportproject

Chapter34.TensorFlow实现神经网络常量importtensorflowastfa=tf.constant([1.0,2.0],name="a")b=tf.constant([2.0,3.0],name="b")result=tf.add(a,b,'add')sess=tf.InteractiveSession()print(a.eval())print(b.eval())pr

摘要：最近在研究如何使用tensorflowc++API调用tensorflowpython环境下训练得到的网络模型文件。参考了很多博客，文档，一路上踩了很多坑，现将自己的方法步骤记录下来，希望能够帮到有需要的人！（本文默认读者对python环境下tensorflow的使用已经比较熟悉了）方法简要梳理如下：安装bazel

importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlibmatplotlib.use("Agg")importmatplotlib.pyplotaspltdata=np.linspace(1,15,15)endPrice=np.array([2500,2630,2222,2214,2013,2810,2547,1566,2700,2800,2900,3000,2100,2400,2500])beg

问题描述：TypeError:Cannotinterpretfeed_dictkeyasTensor:Thename'DecodeJpeg/contents:0'referstoaTensorwhichdoesnotexist.Theoperation,'DecodeJpeg/contents',doesnotexistinthegraph.Iamtryingtorunretrain_test.py

1.MNIST数据集问题如果下载不了就去网上下载，然后上传到jupyter，注意目录​​2.tensorboard_testimporttensorflowastfwithtf.name_scope('graph')asscope:matrix1=tf.constant([[3.,3.]],name='matrix1')#1rowby2columnmatrix2=tf.constant([[2.],

文章目录前言极速建立Tensorflow开发环境校验是否安装成功校验TensorflowCPU版校验TensorflowGPU版前言建立一个Tensorflow开发环境，是一件既简单、又复杂的事儿。说简单：只需要安装1个应用，执行1条命令，就可以搭建完成；说复杂：要想打磨一套既高效、又顺手的工作环

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memoryleak，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=

开发环境：python环境：python3编译器：pycharm文本编辑器：Notepad++开发框架：Tensorflow系统环境：Windows10数据集准备和处理：本文用到的数据集来自搜狗实验室提供的新闻数据，涵盖了国内，国际，体育，社会，娱乐等18个频道的新闻数据，不过数据集的质量不是特别高，存在大量的分类不清晰

在TensorFlow中，保存模型与加载模型所用到的是tf.train.Saver()这个类。我们一般的想法就是，保存模型之后，在另外的文件中重新将模型导入，我可以利用模型中的operation和variable来测试新的数据。什么是TensorFlow中的模型首先，我们先来理解一下TensorFlow里面的模型是什么。在保存

1.安装anaconda3不同版本的anaconda对应着不同的Python，刚开始我下载最新的anaconda软件，最后发现它配套的Python是3.7版本，tensorflow还不支持，白折腾了一阵子。首先我们先下载anaconda的安装包，我是用的Anaconda3-5.1.0-Windows-x86_64，对应的Python是3.6.4。

1卷积神经网络简介在介绍卷积神经网络（CNN）之前，我们需要了解全连接神经网络与卷积神经网络的区别，下面先看一下两者的结构，如下所示：图1全连接神经网络与卷积神经网络结构虽然上图中显示的全连接神经网络结构和卷积神经网络的结构直观上差异比较大，但实际上它们的整