tf2.x项目7学习记录

最新推荐文章于 2021-10-19 18:23:24 发布
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#tensorflow

1、（None， max_length，embedding_size ）经过lstm层后变成
（None, 64）这个地方需要注意！
在这里插入图片描述
双层的情况比较特殊
在这里插入图片描述

2、

  • keras编码时对每一条记录进行处理，再由fit接口进行batch、epoch设置
  • 也有按照先处理，fit不进行处理的情况

在这里插入图片描述在这里插入图片描述

tf2.X-神经风格迁移，人人都是艺术家
weixin_44095417的博客
11-26 2183
点点关注不迷路 什么是神经风格迁移 神经风格迁移是将一幅图片的内容和另一幅艺术图片的风格结合，生成一张艺术化的图片的过程。输入是一张内容图和一张风格图，输出是风格化的结果。例如下面这样： 代码解析 下面我们就用tensorflow2.X来实现最早的神经风格迁移，实现我们自己的艺术创作。 基本设置 首先我们导入需要的库，影像以及设置一些需要的参数。图片来自于http://www.pexels.com/。 import numpy as np import tensorflow as tf from tens
tensorflow2.x学习笔记二十九：官方API文档小总结
耐心的小黑的博客
12-06 2764
一、tf下的常用API(下面这几个都比较常用，主要是定义处理数据) 1、tf.constant,tf.variable(它有比constant更多的属性，比如.assign，.assign_add， .assign_sub，这几个属性是直接将返回值给var变量本身，也即直接改变本身的值), tf.string,tf.range,tf.ones,tf.zeros,tf.linespace;tf.meshgrid.tf.RaggedTensor；定义数据 2、tf.fill,tf.shape,tf.one
一、TF2.x数据加载处理pipeline
Evonnehyf的博客
10-19 576
前言 本文内容主要搬运自官方文档 意在梳理相关内容，解决工作中遇到的问题：提升数据加载、处理效率 本文主要围绕tf.record、tf.data、tf.keras展开梳理，会涉及一些个人demo 1. tf.record & tf.Example 对数据进行序列化并将其存储在一组可线性读取的文件（每个文件 100-200MB）中。这尤其适用于通过网络进行流式传输的数据。这种做法对缓冲任何数据预处理也十分有用。 tf.Example 消息（或 protobuf）是一种灵活的消息类型，表示 {“s
TF2.0_LSTM_Seq2seq_BeamSearchDecoder_实战教程
mantoureganmian的专栏
05-24 1779
文章目录1. 序2. 代码编写3. 部分Bug 1. 序 此篇教程只有代码实现，没有理论部分。 适合有一定的理论基础，对TF2.x有一些了解的人。如果不了解没关系，传送门：tensorflow2.0入门与实战 2019年最通俗易懂的课程 如果看不懂可以在找找其他的相关视频。 2. 代码编写 TF2.x具备热执行(eager_execution)和自动建图(auto-graph)两个新的特性，与1.x的版本有很大的不同，提高了易用性。eager_execution允许我们像使用python一样，写一句执行一句
tf1.x到tf2.x转换的各种API问题以及各种报错问题(持续总结)
xhsun的博客
10-05 2348
AttributeError: ‘module’ object has no attribute ‘FixedLenFeature’ 在tf2.x中已经变为tf.io.FixedLenFeature
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TensorFlow2:用于Python深度学习（TensorFlow 2.x）的手册笔记本，链接
05-28
学习这个手册笔记本，不仅可以理解TensorFlow 2.x的基本概念，还能掌握如何在实际项目中应用这些知识，提升深度学习技能。记得，实践是检验理论的最好方式，动手尝试并不断迭代优化模型将是学习过程中不可或缺的部分...
tensorflow2.x学习笔记二：将keras项目移植到tensorflow2.x下需要注意的问题
耐心的小黑的博客
02-20 1786
基础知识看的差不多的了，所以最近开始玩一些有趣的项目。因为现在tensorflow已经作为keras的后端，将其集成了过来，API是在tf.keras下面，所以keras的项目也可以直接拿来用 为了方便移植，我们一般都是直接从import导入模块的地方对代码进行微调，这样下面的代码基本上不用修改。本来想着直接在keras前面加上tensorflow就可以了，但是好像出了点问题，但至少我出了问题。我...
精选资源
tensorflow2.0_实现的_DeepFM，使用_Criteo_子数据集加以实践。_tf2_deepfm.zip
最新发布
09-16
在这样的背景下，一个名为“tensorflow2.0实现的DeepFM，使用Criteo子数据集加以实践”的项目，即tf2_deepfm.zip，展示了如何在最新的tensorflow框架中实现DeepFM模型，并利用Criteo数据集进行训练和验证。该项目中...
tensorflow学习笔记： 1.X 和2.X版本的差异
AnneQiQi的博客
11-15 8043
近日电脑环境出了点问题，整个重装后tensorflow更新到2.0版本。结果运行以往的程序是抛出了很多bug，走了很多路也踩过很多坑。且行且调试吧。。。 TensorFlow具有多种语言可用的API，可用于构建和执行TensorFlow图。Python API目前是最完整和最容易使用的，但是其他语言API可能更易于集成到项目中，并且可能在图形执行方面提供一些性能优势。 ...
基于tensorflow 2.x 搭建Faster RCNN网络训练自己的数据
joker_xiansen的博客
09-26 1372
前言：暑期实习已经结束了
tensorflow显存自适应分配（tf.1x和tf2.x）
荪荪的博客
06-19 2539
用tensorflow的同学肯定都知道，只要tf的程序运行起来就会默认占满显存，但实际上有些代码使用的数据量远远不需要使用全部显存，这样就造成了浪费，我们可以在代码前加上一些控制语句，使程序占用的显存智能一些。 # 指定显卡 import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" ...... # tf1.x version # # 按比例配置显存 config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.per_proce
使用Tensorflow2.x实现基于LSTM+Attention的时间序列预测
ssjdoudou的博客
12-13 1万+
数据集 纳斯达克100 模型原理 模型代码 class Attention(Layer): def __init__(self, step_dim, W_regularizer=None, b_regularizer=None, W_constraint=None, b_constraint=None, bias=True, **kwargs): self.suppor
tensorflow2.0 中lstm的实现
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09-09 1万+
tensorflow2.0 中lstm的实现 tensorflow2.0 中lstm的实现 from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals import collections import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ...
[开发技巧]·TensorFlow中numpy与tensor数据相互转化（支持tf1.x-tf2.x）
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简明AI工作室
12-11 4万+
[Python3 填坑之旅]2·TensorFlow中Numpy与Tensor数据相互转化 问题描述 在我们使用TensorFlow进行深度学习训练时，很多时候都是与Numpy数据打招呼，例如我们csv或者照片数据等。 但是我们都知道，TensorFlow训练时都是使用Tensor来存储变量的，并且网络输出的结果也是Tensor。 一般情况下我们不会感受到Numpy与Tensor之间的区别，因...
tensorflow2.2基本服装图像fashion_mnist分类
爱听许嵩歌的博客
09-03 798
采用FashionMNIST 数据集 首先查看TensorFlow版本，代码： import tensorflow as tf from tensorflow import keras import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt print(tf.__version__) 结果： 2.2.0 导入Fashion MNIST 数据集 fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist (train_ima
tf2.x的tensorboard可视化
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在model.fit里加入参数就可以可视化了 首先进入相应的conda虚拟环境，然后输入命令： tensorboard --logdir logs 再在浏览器里输入网址： http://localhost:6006/ 完整tf2.0可视化代码： import tensorflow as tf from tensorflow.keras import datasets, layers, optimizers, Sequential, metrics, callbacks import datetime
tf.add_weight 和 tf.Variable使用例子
github_39605284的博客
07-21 5784
class Linear(keras.layers.Layer): def __init__(self, units=32, input_dim=32): super(Linear, self).__init__() w_init = tf.random_normal_initializer() self.w = tf.Variable( initial_value=w_init(shape=(input_dim, units)
TFRecord 中 FixedLenFeature、VarLenFeature、FixedLenSequenceFeature 说明
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02-13 4108
为了解析每个输入样本每一列数据，需要定义一个解析字典。tensorflow提供了三种方式：FixedLenFeature、VarLenFeature、FixedLenSequenceFeature，分别解析定长特征、变长特征、定长序列特征。 FixedLenFeature() 函数有三个参数： （1）shape：输入数据的shape。 （2）dtype：输入的数据类型。 （3）default_value：如果示例缺少此功能，则使用该值。它必须与dtype和指定shape兼容。 注意点： tf.FixedLe
tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy()与CategoricalCrossentropy()简单说明
github_39605284的博客
04-18 3391
tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy()与CategoricalCrossentropy()的区别： 如果目标是one-hot 编码，比如二分类【0,1】【1,0】，损失函数用 categorical_crossentropy。 如果目标是数字编码 ，比如二分类0,1，损失函数用 sparse_categorical_crossentropy。 # SparseCategoricalCrossentropy scce = tf.keras.losses.
TF2学习笔记：Chapter 2 - 模型构建与过拟合防治
在本篇TF2学习笔记中，章节2主要探讨了机器学习中的关键概念和技术，包括分类和回归示例，数据预处理，以及如何构建、训练和评估深度学习模型。以下是该章节的核心知识点： 1. **数据预处理**： - 数据集划分：...
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