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例子：W = tf.truncated_normal([5, 5, 1, 32], stddev=0.1)tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')1、shape= [5,5,1,32]前面两个5,表示卷积核的长宽分别为51表示输入图像对应的通道数，比如输入的图像是单通道的则设置为1，如果是RGB三通道的，则...

在使用https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn源码里的test_net.py保存测试结果的时候出现了一下错误通过定位错误位置找到具体位置： if not os.path.isfile(cachefile): # load annotations recs = {} for i, imagename in en...

input_data = tf.Variable(data_initalizer, trainable=False, collections=[])设定trainable=False 可以防止该变量被数据流图的 GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES 收集, 这样我们就不会在训练的时候尝试更新它的值。...

区别：这两个主要是适用场合的区别，前者用于更新图中某个tensor的shape，而后者则往往用于动态地创建一个新的tensorset_shape的典型用法如下：import tensorflow as tfx1 = tf.placeholder(tf.int32)x1.set_shape([2，2])print(x1.get_shape()) sess = tf.Sessi...

1、cd进入程序根目录，日志一般放在根目录文件夹log里面，这个可以自己设置，然后输入tensorboard --logdir=log2、log文件夹下还需一下箭头指向的文件，如果有多个同类文件，程序只会运行最新的一个3、复制上面出现的网址到google浏览器（最好是google，其它不保证正常打开）上打开：http://DESKTOP-4T9CK8V:6006 ...

weights = tf.get_variable('weights', shape=[3, 3, 3, 16], dtype=tf.float32, initializer=tf.trunca...

转自：https://blog.youkuaiyun.com/chaipp0607/article/details/73392175交叉熵的作用通过神经网络解决多分类问题时，最常用的一种方式就是在最后一层设置n个输出节点，无论在浅层神经网络还是在CNN中都是如此，比如，在AlexNet中最后的输出层有1000个节点： 而即便是ResNet取消了全连接层，也会在最后有一个1000个节点的输出层： ...

1、首先将下载的.whl文件放到tensorflow根目录：2、CD进入tensorflow根目录，然后激活tensorflow3、通过pip直接安装4、测试是否安装成功

      卷积层的输入是一张或者多张图片，图片有可能是单通道或者多通道，但不管是单通道还是多通道，经过卷积层后，得到的输出map都是单通道的特征图。1、假如输入1张图片，通道数为5，那么在设计卷积核的时候，对应的卷积核的通道数也因该是5import tensorflow as tfinput = tf.Variable(tf.random_normal([1, 3, 3, 5]))...

首先看一段代码：import matplotlib.pyplot as pltimport tensorflow as tfimport numpy as npimage_raw_data = tf.gfile.FastGFile('images/4.jpg', 'rb').read()with tf.Session() as sess: img_data = tf.i...

import tensorflow as tfimport numpy as np#往列存数据X = np.linspace(1,100,100).reshape(1,100)x = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[1, None])with tf.Session() as sess: out = sess.run(x, feed...

labelimg  Github源码地址：https://github.com/tzutalin/labelImg百度云盘下载地址：https://pan.baidu.com/s/12HHfLOY_eUKZJfFVXZs2Ig官方说明：Download and install Anaconda (Python 3+)Open the Anaconda Prompt and go t...

系统win10+python3.5从github上下载源码：https://github.com/cocodataset/cocoapi可以解压到任意文件夹然后cd到源码目录PythonAPI安装前需要把PythonAPI下的setup.py里的参数'-Wno-cpp'，'-Wno-unused-function'删除并保存ext_modules = [ Extens...

import tensorflow as tffrom numpy.random import RandomStatebatch_size = 8# x = tf.constant([[0.7,0.2]], dtype=tf.float32)x = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=(1,2))w1 = tf.Variable(tf.ran...

import tensorflow as tfa = tf.Variable(tf.random_normal([2,3], stddev=2))init = tf.global_variables_initializer()with tf.Session() as sess: sess.run(init) print(sess.run(a))output：[[-...

tf.Variable(tf.random_normal([3,3], stddev=2, seed=1))seed = 1时，表示每次运行时生成的随机数都一样

参考官网地址：Windows端：https://tensorflow.google.cn/install/source_windowsCPUVersion Python version Compiler Build tools tensorflow-1.11.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 ...

# 算术操作符：+ - * / % tf.add(x, y, name=None) # 加法(支持 broadcasting)tf.subtract(x, y, name=None) # 减法tf.multiply(x, y, name=None) # 乘法tf.divide(x, y, name=None) # 浮点除法, 返回浮点数(python3 除法...

随机种子seed起到固定初始值的作用import tensorflow as tf# tf.set_random_seed(1)A1 = tf.random_uniform([1])A2 = tf.random_uniform([1], seed=1)A3 = tf.random_normal([1])A4 = tf.random_normal([1], seed=1)in...

1、Session模式import numpy as npimport tensorflow as tfx = np.random.uniform(size=(5, 5))print(x)dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(x)iterator = dataset.make_one_shot_iterator()one_ele...

原型：class Zeros(Initializer): """Initializer that generates tensors initialized to 0.""" def __init__(self, dtype=dtypes.float32): self.dtype = dtypes.as_dtype(dtype) def __call__(self, ...

1、Variable遇到相同的name时系统会自动重命名import tensorflow as tfv1 = tf.Variable(1, name='v1')v2 = tf.Variable(2, name='v1')print(v1)print(v2)output：<tf.Variable 'v1:0' shape=() dtype=int32_ref>...

slice_input_producer(tensor_list, num_epochs=None, shuffle=True, seed=None, capacity=32, shared_name=None, name=None)对于num_epochs，如果设置为默认None的话，则在初始化的时候使用：sess.run(tf.gl...

函数原型：truncated_normal_initializer = TruncatedNormalTruncatedNormal是一个class(类)，该类的构造函数为： def __init__(self, mean=0.0, stddev=1.0, seed=None, dtype=dtypes.float32): self.mean = mean s...