keep forward, go, go, go

在跑tensorflow任务的时候，有时候会碰到这种错误Tensorflow Assign requires shapes of both tensors to match. lhs shape= [20] rhs shape= [48]多半是因为保存的checkpoint文件和新跑的代码模型结构冲突了，尝试删除保存的checkpoint文件，一般问题可以得到解决...

在用tensorflow构建神经网络的时候，有很多随机的因素，比如参数的随机初始化: 正态分布随机变量tf.random_normal([m,n])，均匀分布的随机变量tf.random_uniform([m,n])，还有在从tfrecord读取数据时，也会随机打乱数据。那么由于这些随机的操作，即使是在输入数据完全一样的情况下，每次训练的结果也不一样，那么如果想要使得每次训练的结果一致，应该怎...

在很多TensorFlow公布的Demo中，都有这样的代码存在，如下，这是干什么的呢？[python] view plain copyif __name__ == "__main__":      tf.app.run()   我们来看一下源代码：[python] view plain copy# tensorflow/tensorflow/python/platform/default/_app...

用tensorflow的api完成的程序，在部署的时候，可能会遇到需要隐藏代码的情况，通过调用c的api编写tensorflow程序，然后再编译成.out文件可完成这一功能。可以直接参考官方文档：https://www.tensorflow.org/install/install_c因为我这边已经按照前面的博客从源码安装了tensorflow（如源码安装tensorflow之一：cntlm代理配置...

1、确保python相关依赖包都安装好了sudo apt-get install python-pip python-dev 2、下载tensorflow的安装包（如果网络状况好，也可以直接安装）sudo pip install ***3、验证是否安装成功进入python环境，然后import tensorflow4、卸载tensorflowsudo pip uninstall tensorflo...

在用tf处理数据时，一般都会保存为tfrecord格式的数据，有时候会想查看该tfrecord格式的数据样本多少个。那么如何做呢？参考如下代码：-Python 代码查看代码1import tensorflow as tf2 3tf_records_filenames = 'xxx.tfrecords'4c = 05for record in tf.python_io.tf_record_itera...

其实fine tune就是这样子的，如何把某些层冻结，然后训练最后一层。那么在tensorflow里如何实现呢？优化的时候，只选择优化特定层的参数即可。如下：-Python 代码1#定义优化算子2optimizer = tf.train.AdamOptimizer(1e-3)3#选择待优化的参数4output_vars = tf.get_collection(tf.GraphKyes.TRAINA...

现实中碰到一个问题，训练好分类模型，比如训练保存了一个10分类的模型，但是实际用的时候呢，可能是做20分类，但是还想继续使用前面保存的模型。那么相当于是只加载前几层的参数，最后一层做一些修改。一般实验情况下保存的时候，都是用的saver类，保存-Python 代码1saver = tf.train.Saver()2saver.save(sess,"model.ckpt")加载-Python 代码1...

pyinstaller可以轻易地将python代码打包成可执行文件。1、安装pyinstaller-Bash 代码1sudo pip install pyinstaller安装好后，可以用如下命令查看pyinstaller版本-Bash 代码1pyinstaller --version2、写python代码test.py，如-Python 代码1import numpy as np2 3if __...

tensorflow提供了一套机制，可以先把数据预处理为tfrecord格式，这样可以大大加快训练时的数据交换。但是如果需要用c++ API来训练tensorflow模型，就涉及到如何读取数据的问题，需要用c++ 读取tfrecord格式的数据。这里还得再琢磨琢磨google基本无果，百度更是没戏自己看API来写？感觉太难了吧。都不知道如何下手那能不能和训练的时候，类似，只是写名字，然后c++调用...

在前面的博客中，已经从源码安装了tensorflow，能够成功编译c++的代码，那么就可以编写c++的代码编写tensorflow的模型，并训练模型。这里可以参考https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/cc/tutorials/example_trainer.cc#L49完成利用c++代码完成模型的构建和训练。...

由于在生产环境，很多情况下没有python的环境，只能用c/c++的环境，而且很多情况下是用python训练好模型后，用c++加载模型运行即可，那么如何才能用c++加载模型并运行呢？这里做一些说明。主要参考两个网址，tensorflow的c++ API官网（https://www.tensorflow.org/api_guides/cc/guide）和Loading a TensorFlow gr...

一般情况下，运行tensorflow时，默认会占用可以看见的所有GPU，那么就会导致其它用户或程序无GPU可用，那么就需要限制程序对GPU的占用。并且，一般我们的程序也用不了所有的GPU资源，只是强行霸占着，大部分资源都不会用到，也不会提升运行速度。使用nvidia-smi可以查看本机的GPU使用情况，如下图，这里可以看出，本机的GPU型号是K80，共有两个K80，四块可用（一个K80包括两块K4...