tensorflow获取网络weights和biases

最新推荐文章于 2023-01-04 10:57:47 发布
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分类专栏： python tensorflow 文章标签： tensorflow python
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可以获取指定层的训练参数

check_result = []
check_v_name = [v.name for v in tf.trainable_variables()]
values = sess.run(check_v_name)
for n, v in zip(check_v_name, values):
    check_result.append([n, v])
YOLOv5的Tricks | 【Trick11】在线模型训练可视化工具wandb(Weights & Biases)
Clichong
08-07 6216
如有错误，恳请指出。与其说是yolov5的训练技巧，这篇博客更多的记录如何使用wandb这个在线模型训练可视化工具，感受到了yolov5作者对其的充分喜爱。所以下面内容更多的记录下如何最简单的使用这个工具，而不是在介绍他在yolov5中的使用，后者具体可以见官方资料：Weights & Biases with YOLOv5Wandb是Weights & Biases的缩写，这款工具能够帮助跟踪你的机器学习项目。它能够自动记录模型训练过程中的超参数和输出指标，然后可视化和比较结果，并快速与同事共享结果。（感受
学习TensorFlow，TensorBoard可视化网络结构和参数
何雷
07-06 6万+
在学习深度网络框架的过程中，我们发现一个问题，就是如何输出各层网络参数，用于更好地理解，调试和优化网络？针对这个问题，TensorFlow开发了一个特别有用的可视化工具包：TensorBoard，既可以显示网络结构，又可以显示训练过程中各层参数的变化情况。本博文分为四个部分，第一部分介绍相关函数，第二部分是代码测试，第三部分是运行结果，第四部分介绍相关参考资料。
解决Tensorflow2.0 tf.keras.Model.load_weights() 报错处理问题
09-16
主要介绍了解决Tensorflow2.0 tf.keras.Model.load_weights() 报错处理问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随想过来看看吧
tensorflow中如何直接读取网络的参数（weight and bias）的值
OsgoodWu的博客
01-29 1万+
训练好了一个网络，想要查看网络里面参数是否经过BP算法优化过，可以直接读取网络里面的参数，如果一直是随机初始化的值，则证明训练代码有问题，需要改。下面介绍如何直接读取网络的weight 和 bias。 (1) 获取参数的变量名。可以使用一下函数获取变量名： def vars_generate1(self,scope_name_var): return [var for var
pytorch模拟tensorflow的weights输入（适用元学习）
qq_39861441的博客
10-16 441
元学习中由于需要二次求导，因此使用tensorflow的形式实现是最方便的 from torch.autograd import Variable import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch import optim from collections import OrderedDict from model_meta import common class g(nn.Module):
tensorflow中可视化loss,weight,bias,提供算法调试的信息
lujiandong1的专栏
11-18 8464
from __future__ import print_function import tensorflow as tf import numpy as np def add_layer(inputs, in_size, out_size, n_layer, activation_function=None): # add one more layer and return the
TensorFlow中对训练后的神经网络参数（权重、偏置）提取
木盏
11-12 2万+
基于TensorFlow可以轻而易举搭建一个神经网络，而且很好地支持GPU加速训练。但基于TensorFlow的预测过程，往往需要在嵌入式设备上才能得以应用。对于我目前做的工作而言，用TF搭建神经网络以及用GPU加速训练过程的主要用处就是：获取训练后的参数（权重和偏置），将这些参数直接放到嵌入式板卡如FPGA中，以其低功耗、高性能、低延时等特点完成嵌入式AI工程。那么，提取出TF训练后的参数变成很
tensorflow获取预训练模型某层参数并赋值到当前网络指定层方式
12-20
接着，我们获取当前正在运行的TensorFlow图中的所有可训练变量，这些通常是模型的权重和偏置： ```python trainable_variables = tf.trainable_variables() ``` 然后，我们要明确目标层和源层的名称。例如，假设...
tensorflow获取训练好的model的weight或biases
博客
11-28 1937
graph = tf.Graph() with graph.as_default(): dqn_main = DeepQNetworkDueling(learning_rate=learning_rate, n_actions=n_actions, scope='dqn_main') dqn_targe...
tensorflow学习5：使用tensorboard可视化loss，weight，biases
xiexu911的博客
03-13 8367
这一次的可视化任务和上一次的可视化差不多，只是增加了一些可视化项，不仅仅是网络结构。 我们还是在前面搭建的网络结构上进行修改，大家对这个也比较熟悉了。 第一步还是准备数据： import tensorflow as tf import numpy as np #构造数据 x_data = np.linspace(-1,1,300, dtype=np.float32)[:, np.new...
TensorFlow代码识别mnist数字集
08-31
使用TensorFlow库完成mnist数字识别，并保存模型，并用该模型识别图片，由TensorFlow谷歌实战源代码改写
TensorFlow学习 深度学习参数初始化(weights initializer)策略
qq_36588760的博客
03-29 2908
前言：深度学习的初始化参数指的是在网络训练之前，对各个节点的权重和偏置进行初始化的过程，很多时候我们以为这个初始化是无关紧要的，不需要什么讲究，但是实际上，一个参数的初始化关系到网络能否训练出好的结果或者是以多快的速度收敛，这都是至关重要的，有时候因为参数初始化的缘故，甚至得不到好的训练结果。本文就来讨论一下参数初始化到底有什么讲究以及常见的参数初始化的一些策略方法。阅读本文需要神经网络相关背景，...
tensorflow查看权重参数值
andeyeluguo的博客
07-24 1万+
每个框架都有查看权重参数的机制，在tenstensorflow中 查看的例子如下 import tensorflow as tf import numpy as np reader = tf.train.NewCheckpointReader('model-100') all_variables = reader.get_variable_to_shape_map() w0 = reader...
【深度学习】TensorFlow命令笔记
Zhang_Chen_的博客
10-27 1334
1.TensorFlow的常用命令
Tensorflow中loss及metrics使用sample weight过程的解析
yue81560的博客
12-04 2068
在model的`compile`时，需要指定loss、metrics。然后使用`model.fit`方法进行模型训练时，可以指定`sample weight`参数，给`loss`进行更加细粒度的控制，但是这个`sample weight`不会影响到我们在metrics的指标中的计算过程，如果要在计算metrics时也使用`sample weight`，则需要在`compile`里指定把指标传递给`weighted_metrics`。主要是通过TensorFlow的中部分想关源代码进行解读，找到这个过程的实现
使用keras为什么accuracy一直为0_TF2 4.Keras模型训练
weixin_39769740的博客
11-25 1283
回调函数：inputs = tf.keras.Input(shape=(32,)) #(batch_size=32,数据维度32)，shape为改成接受的数据的维度 x = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')(inputs) #（64个神经元，） x = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')...
TensorFlow学习笔记（十）： CIFAR-10
热门推荐
沫尘的博客
05-26 6万+
1. CIFAR-10 Cifar-10 是由 Hinton 的两个大弟子 Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever 收集的一个用于普适物体识别的数据集。Cifar 是加拿大政府牵头投资的一个先进科学项目研究所。Hinton、Bengio和他的学生在2004年拿到了 Cifar 投资的少量资金，建立了神经计算和自适应感知项目。这个项目结集了不少计算机科学家、生物学家、电气
Tensorflow网络模型分析梳理
小鹏AI
01-04 807
看一个简单例子，假设我们需要在训练好的VGG网络使用图，并且修改最后一层，将输出改为2，用于fine-tuning新数据。第四个和第五个参数是我们重复的每一层的卷积核数量和大小，第五个就是scope，可用于指定这一层的变量的范围。关于冻结部分层的做法：我们只需要在指定优化器的时候，将我们需要训练的层的变量作为。第一个参数是我们的输入，第二个参数是我们重复的次数，第三个则是我们要用的层。的意义是忽略那些在定义的模型结构中可能存在的而在预训练模型中没有的变量。
TensorFlow Wide And Deep 模型详解与应用
优快云 人工智能
09-06 2万+
作者简介：汪剑，现在在出门问问负责推荐与个性化。曾在微软雅虎工作，从事过搜索和推荐相关工作。 责编：何永灿（heyc@youkuaiyun.com） 本文首发于优快云，未经允许不得转载。 Wide and deep 模型是 TensorFlow 在 2016 年 6 月左右发布的一类用于分类和回归的模型，并应用到了 Google Play 的应用推荐中 [1]。wide and deep ...
wandb: Install Weights & Biases for YOLOv5 logging with 'pip install wandb' (recommended)
最新发布
06-14
<think>我们正在处理用户关于在YOLOv5中集成Weights&Biases(wandb)的问题。用户已经知道要使用pip安装wandb，但需要具体的集成步骤。根据引用[1][2][3][4]，我们得知wandb是一个用于跟踪、可视化和记录机器学习实验的工具。它支持与多种框架集成，包括PyTorch（YOLOv5基于PyTorch）。步骤：1.安装wandb：使用pip安装，这是用户已经提到的。2.在YOLOv5训练脚本中集成wandb：YOLOv5本身已经支持wandb，因此我们只需要在训练时启用即可。具体操作：-首先，确保已经安装了wandb（如果未安装，则安装）。-然后，在训练命令中添加`--wandb`参数。但是，用户可能需要更详细的操作步骤，包括安装、登录和配置。因此，我们给出以下步骤：1.安装wandb：```bashpipinstallwandb```2.登录wandb账户（如果没有账户，需要先注册）：```bashwandblogin```执行该命令后，会提示输入APIkey（在wandb官网注册后可以获取）。3.在YOLOv5训练命令中启用wandb：通常，YOLOv5的训练命令为：```bashpythontrain.py--img640--batch16--epochs3--datacoco128.yaml--weightsyolov5s.pt```要启用wandb，只需添加`--wandb`参数：```bashpythontrain.py--img640--batch16--epochs3--datacoco128.yaml--weightsyolov5s.pt--wandb```4.可选：在wandb中设置项目名称和运行名称，可以使用`--project`和`--name`参数：```bashpythontrain.py...--wandb--projectmy_yolo_project--namemy_first_run```5.在训练过程中，wandb会自动记录指标（如损失、精度）以及一些图像（如验证集的预测结果）。6.查看结果：训练开始后，可以在wandb的网页仪表板中查看实时更新的日志。注意：YOLOv5的代码中已经集成了wandb的调用，因此我们不需要手动编写日志记录代码（如引用[4]中所示）。但是，如果用户需要自定义记录更多内容，可以修改YOLOv5的代码，在适当的位置添加`wandb.log`调用。然而，对于大多数用户，使用`--wandb`参数已经足够。相关问题：1.如何解决wandb登录问题？2.如何自定义wandb记录的内容？3.在YOLOv5中使用wandb有哪些优势？根据上述步骤，我们回答用户的问题。</think>### 在 YOLOv5 中集成 Weights & Biases (wandb) 以下是完整的安装和集成步骤： #### 1. **安装 wandb** ```bash # 安装核心库 pip install wandb # YOLOv5 额外依赖（已包含在requirements.txt中） pip install -r requirements.txt # 确保包含wandb ``` #### 2. **登录 wandb 账户** ```bash wandb login ``` 执行后粘贴 API Key（从 [wandb.ai](https://wandb.ai/) 注册获取） #### 3. **在 YOLOv5 中启用 wandb** 训练时添加 `--wandb` 参数： ```bash python train.py \ --img 640 \ --batch 16 \ --epochs 50 \ --data coco.yaml \ --weights yolov5s.pt \ --wandb # 关键参数 ``` #### 4. **自定义记录内容（可选）** 在 `utils/loggers/wandb` 模块中修改： ```python # 记录自定义指标 wandb.log({"mAP": results[0], "Recall": results[1]}) # 记录验证图像 wandb.log({"predictions": [wandb.Image(img) for img in sample_outputs]}) ``` #### 5. **查看结果** 训练开始后： 1. 实时仪表盘：自动打开 `https://wandb.ai/[你的用户名]/runs` 2. 监控指标：损失曲线、精度、硬件利用率等 3. 查看预测：验证集的可视化结果 > **注意**：YOLOv5 已内置 wandb 集成，无需额外配置即可记录标准指标（损失、mAP、硬件指标等）[^1][^4]。首次运行时会提示登录，后续自动关联项目。 --- ### 相关问题 1. **如何解决 wandb 登录失败的问题？** [参考：API Key 无效或网络连接问题] 2. **wandb 会记录 YOLOv5 的哪些关键指标？** [参考：mAP、各类别精度、训练损失、学习率、GPU 利用率等] 3. **能否使用 wandb 对比不同 YOLOv5 模型的性能？** [参考：支持多实验并行对比，自动生成比较图表] 4. **如何减少 wandb 的存储占用？** [参考：设置 `wandb sync --clean` 清理旧数据] [^1]: 在训练的服务器上安装wandb：pip install wandb 在终端访问官网注册wandb [^2]: 使用 Weights & Biases (W&B) 可以将AI开发过程中的所有实验记录在一个集中的仪表板上 [^3]: W&B 支持与常见的深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch、Keras 等）无缝集成 [^4]: 数据传入 `wandb.log`，图像传入 `wandb.Image`
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