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 一、string_input_producer函数将文件名列表交给tf.train.string_input_producer函数，string_input_producer会生成一个先入先出的队列， 文件阅读器会需要它来读取数据。其源码如下，在tensorflow/python/input.py里：tf.train.string_input_producer( strin...

 TensorFlow之张量的形状相关的操作函数主要讲解一下四种。1、tf.shape查看张量的形状，即返回一个一阶张量表示输入张量的形状。tf.shape(input, name=None, out_type=tf.int32)input：输入的张量name：操作的名称out_type：输出的类型(int32 or int64)， 默认tf.int32 2、tf.s...

 简单介绍下TensorFlow中的几种随机数的生成方法。1、tf.random_normal生成正态分布的随机数。tf.random_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)shape：一个一阶整形张量或python的array类型。表示输出的形状 mean：一个0...

原创博客，转载请注明出处！ 一、TensorFlow的优化器类在TensorFlow中，编写好前向函数和损失函数后，可以直接调用TensorFlow自带的优化器去优化损失函数。在TensorFlow中，每个优化方法都是一个类，常见的几种优化方法如下：GradientDescentOptimizer AdagradOptimizer AdagradDAOptimizer ...

 TensorFlow中 tensorboard 工具通过读取在网络训练过程中保存到本地的日志文件实现数据可视化，日志数据保存主要用到 tf.summary 中的方法。 summary.py定义在tensorflow/python/summary/summary.py。提供了像tf.summary.scalar、tf.summary.histogram 等方法，用来把graph图中的相关信...

 一、线性回归模型介绍简单来说：线性回归就是利用一曲线段对一些连续的数据进行拟合，进而可以用这条曲线预测新的输出值。数学模型如下：其中：w称为权重，b称为偏置，利用现有的数据训练出理想的w和b的值，然后建立模型，进行下一个值的预测。 二、数据介绍import numpy as npimport tensorflow as tfx_data = np.arange...

 0、张量运算的基本法则相同大小 Tensor 之间的任何算术运算都会将运算应用到元素级 不同大小 Tensor(要求dimension 0 必须相同) 之间的运算叫做广播(broadcasting) Tensor 与 Scalar(0维 tensor) 间的算术运算会将那个标量值传播到各个元素 Note： TensorFLow 在进行数学运算时，一定要求各个 Tensor 数据类型...

 我们已经知道了如何定义变量，我们再来回顾一下。1、创建创建一个变量时，将一个张量作为初始值传入构造函数Variable()。另外TensorFlow提供了一系列操作符来初始化张量，初始值是常量或是随机值。# Create two variables.weights = tf.Variable(tf.random_normal([784, 200], stddev=0.35),...

原创博客，转载请注明出处！0、基本流程使用张量表示数据. 使用图 (graph) 来表示计算任务 使用会话（Session）来执行图 使用fetch取回数据，feed为操作赋值 下面我们一步步分析首先导入包，tensorflow通常简称为tfimport tensorflow as tf 1、张量（tensor）张量是tensorflow框架使用的基本的数...

在训练模型的时候，通常要用到很多参数，而这些参数通常是通用的（如过滤器），我们当然不希望将通用的参数重复定义占用内存，于是我们可以用tensorflow提供的官方共享参数的方法：tf.variable_scope() 和tf.get_variable()1、问题我们创建了一个简单的图像滤波器模型。如果只使用tf.Variable，那么我们的模型可能如下def my_ima...

 1、标识计算设备在一套标准的系统上通常有多个计算设备. TensorFlow 支持 CPU 和 GPU 这两种设备. 我们用指定字符串strings 来标识这些设备. 比如："/cpu:0"：机器中的CPU"/gpu:0"：机器中第一个的GPU"/gpu:1"：机器中第二个GPU，依次类推。如果一个 TensorFlow 的 operation 中兼有 CPU 和 GPU...

 tf.train.slice_input_producer被定义于tensorflow/python/training/input.py，用于定义读取数据到队列中的方式。1、tf.train.slice_input_producer和tf.train.string_input_producer的区别注意tf.train.slice_input_producer和tf.train.st...

 TensorFlow的Session对象是支持多线程的，可以在同一个会话（Session）中创建多个线程，并行执行。在Session中的所有线程都必须能被同步终止，异常必须能被正确捕获并报告，会话终止的时候， 队列必须能被正确地关闭。tf.train.Coordinator是tensorflow的一个多线程管理器，Coordinator类用来管理在Session中的多个线程，可以用来同时...

 tf.train.batch与tf.train.shuffle_batch的作用都是从队列中读取数据，它们的区别是是否随机打乱数据来读取。一、tf.train.batchtf.train.batch 是按顺序读取队列中的数据tf.train.batch( tensors, batch_size, num_threads=1, capacity=3...