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tf.pad(tensor,#被填充的张量 paddings,#填充的格式 mode='CONSTANT',#填充模式:'CONSTANT''REFLECT''SYMMETRIC' name = None, constant_values = 0)#用于在'CONSTANT'模式下，设置的填充值 例子： import tensorfl...

1、tf.shape()获取张量的大小，比较直接 import tensorflow as tf import numpy as np a_array = np.array([[1, 2, 3], [4, 6, 5]]) b_list = [[11, 22, 33], [44, 55, 66]] c_tensor = tf.constant([[111, 222, 333], [444, 5...

在训练的时候，常常项想知道损失的变化，以及各层的训练状况。tensorflow提供了一个可视化工具tensorboard。使用tensorboard可以非常方便地观察损失的变化曲线，还可以观察训练速度等其他日志信息，达到实时监控训练过程的目的。 在训练的过程中，主要用到了tf.summary()的各类方法，能够保存训练过程以及参数分布图并在tensorboard显示。 1、tf.summary...

tf.contrib.layers.batch_norm( inputs, decay=0.999, center=True, scale=False, epsilon=0.001, activation_fn=None, param_initializers=None, param_regularizers=None, u...

在生成会话时，通常会设置构造函数的config参数来配置会话的一些选项。可以配置的选型有很多，比如并行的线程数、GPU分配策略、运算超时时间等。为了配置能够更方便地进行，可以使用tensorflow提供的configProto()函数的返回值作为config参数的依据。 使用ConfigProto()函数配置Session是最常见的做法。在ConfigProto()函数内部可以指定多个参数选项，...

With/as语句的设计是为了和支持环境管理器协议的环境管理器对象一起工作。在python2.5中，with/as语句是默认不使用的。当然也可以选择使用，这时需要import命令来激活： from _future_ import with_statement 和其他语言一样，在python中也有异常处理机制，try/finally就是和异常处理相关的语句。Try/finally语句的大致运行...

会话--tensorflow运行模型 一、tensorflow系统结构的概述 从图中可以看出tensorflow的整个系统在结构上大体可以分为两个子系统—前端系统和后端系统。其中前端系统提供编程模型，负责构造计算图；后端系统提供运行时环境，负责执行计算图。 我们重点关注系统中Client、Distributed Master、work Services和Kernel Implements...

转载地址：https://www.cnblogs.com/wzyuan/p/10495946.html 通常我会用simpleitk来读取dicom文件，主要是为了将dicom文件转换为numpy矩阵，便于输入神经网络，读取dicom文件可分为两种情况，一.单独的dicom文件 二.一系列dicom文件，前者只是一张切片，通常是X光片，后者是很多张切片，合在一起通常代表CT图像。 一、读取di...

转载地址：https://www.cnblogs.com/wzyuan/p/10493136.html SimpleITK是ITK的简化接口，使用起来更加方便，有多种语言接口，我平时用的都是python版，安装比较简单，pip install SimpleITK即可 SimpleITK是专门处理医学影像的软件，在SimpleITK中，图像的概念与我们在计算机视觉中常用的RGB图像差异很大，后者...

张量—tensorflow的数据模型 从tensorflow的命名中可以看出，tensor（张量）在整个框架体系中都是一个重要的概念。如果将计算图称为tensorflow的计算模型，那么张量则可以对应地称为tensorflow的数据类型，因为张量是tensorflow管理数据的形式。换句话说，在tensorflow中，所有的数据都可以借助张量的形式来表示。 概念 ...

初识计算图与张量 Tensorflow程序中的计算过程可以表示为一个计算图（computation Graph，也称一个有向图（Directed Graph）），其作用与外观都可以类比程序流程图来理解，在计算图上我们可以直观地看出数据的计算流程。 计算图中的每一个运算操作可以视为一个节点（Node），每一个节点可以有任意个输入和任意个输出。 ...