self.sess.run(self.out,feed_dict

TensorFlow 图像处理实战
最新推荐文章于 2024-01-29 22:50:06 发布
原创 最新推荐文章于 2024-01-29 22:50:06 发布 · 8k 阅读 · 9 ·
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#feed_dict

本文介绍了使用 TensorFlow 进行图像处理的基本流程，包括如何利用 feed_dict 喂入网络进行预测，以及如何理解批次的概念。通过具体实例，读者可以学习到如何针对一张图像的不同区域进行独立处理。

tmp = self.sess.run(self.out,feed_dict={self.input:[x[iself.img_size:(i+1)self.img_size,jself.img_size:(j+1)self.img_size]]})[0]
feed_dict喂入网络，self.out 网络输出
[0]代表有批次，其实输入应该为1wh*c,虽然只有一张图片，[0]就代表第一张即第一批次。

Tensorflow版本升级出现的sess.run运行错误
weixin_42152487的博客
12-28 1998
网络分享的版本升级之后代码如何修改的资源并不多，对于一个小白短期内想要在不降版本情况下，修改代码块还是比较困难的。经过一番摸爬滚打，终于调通了，废话不多说，开始描述： 出错的代码块 _, summary = self.sess.run([train_op, merged_summary_op], feed_dict={self.X: batch_xs, self.Y_gt
sess.run()自我理解
武凯的博客
10-13 2108
import tensorflow as tf a = tf.constant([[1,2],[3,4]]) print(a) matrix2 = tf.placeholder('float32',[2,2]) matrix1 = matrix2#浅拷贝 sess = tf.Session() print(sess.run(a)) print(a) a=sess.run(a) print(a) print(sess.run(matrix2 ,feed_dict={matrix2:a})) #只要是ses
sess.run()方法
jiachun199的博客
08-18 3566
参数详解 run(fetches, feed_dict=None, options=None, run_metadata=None) fetches 可以是单个图元素(single graph element)，也可以是任意嵌套的列表list，元组tuple，名称元组namedtuple，字典dict或包含图元素的OrderedDict。 feed_dict 可选参数 feed_dict允许调用者替换图中张量的值(the value of tensors in the graph)。 options 可选
sess.run() 中的fetches和feed_dict
dili8870的博客
04-02 1308
sess.run()由fetches和feed_dict组成 sess.run(fetches，feed_dict) sess.run是让fetches节点动起来，告诉tensorflow，想要此节点的输出。 fetches 可以是list或者tensor向量 feed_dict给使用placeholder创建出来的tensor赋值，用来替换原图中的某个tensor，...
tensorflow中的sess.run()方法详解
baidu_15113429的博客
01-17 3万+
run()方法详解链接 feed_dict={y:3} 把3赋值给y，当次计算有效。 在lstm和cnn进行train和predict def run_step(self, sess, is_train, batch): """ :param sess: session to run the batch :param is_train: a...
self.sess.run(self.q_eval, feed_dict={self.s: observation})
06-11
其中，self.sess.run()是TensorFlow中用于执行计算图的方法，接受的参数是需要计算的张量或操作。在这个方法中，我们传入了需要计算的self.q_eval张量，即当前状态下的动作值函数（Q值函数）。 feed_dict参数是一个...
def apply_gradients(self, actor_gradients): return self.sess.run(self.optimize, feed_dict={ i: d for i, d in zip(self.actor_gradients, actor_gradients) }) def get_network_params(self): return self.sess.run(self.network_params) def set_network_params(self, input_network_params): self.sess.run(self.set_network_params_op, feed_dict={ i: d for i, d in zip(self.input_network_params, input_network_params) })请对这段代码进行优化
05-14
return self.sess.run(self.optimize, feed_dict={i: d for i, d in zip(self.actor_gradients, args)}) def get_network_params(self): return self.network_params def set_network_params(self, input_...
解释代码 def partial_fit(self, X,Y, lr): cost, summary, _, Coef = self.sess.run( (self.reconst_cost_x, self.merged_summary_op, self.optimizer, self.Coef_test), feed_dict={self.learning_rate:lr,self.train:Y,self.test:X}) self.summary_writer.add_summary(summary, self.iter) self.iter = self.iter + 1 return cost, Coef def pretrain_step(self, X,Y, lr): cost, summary, _ = self.sess.run( (self.reconst_cost_x, self.merged_summary_op, self.optimizer_pretrain), feed_dict={self.learning_rate:lr,self.train:Y,self.test:X}) self.summary_writer.add_summary(summary, self.iter) self.iter = self.iter + 1 return cost
05-15
具体实现中，先使用 TensorFlow 的 `run` 方法执行 `self.reconst_cost_x`、`self.merged_summary_op`、`self.optimizer` 和 `self.Coef_test` 四个操作，其中 `self.reconst_cost_x` 是模型的重构误差，`self....
self.sess.run(self.q_eval, feed_dict={self.s: observation}
05-05
这是一个 TensorFlow 的代码片段，其中使用了 `sess.run()` 方法来执行计算图中的某个节点，具体来说是执行了 `q_eval` 节点，同时将输入数据 `observation` 通过 `feed_dict` 参数传递给了计算图中的占位符节点 `s`...
sess.run()
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lcczzu的专栏
06-12 4万+
函数：run(fetches, feed_dict=None, options=None, run_metadata=None) 当构建完图后，需要在一个session会话中启动图，第一步是创建一个Session对象。 为了取回（Fetch）操作的输出内容, 可以在使用Session对象的run()调用执行图时，传入一些 tensor, 这些 tensor 会帮助你取回结...
python-tensorflow Session.run-参数理解
xingghaoyuxitong的博客
03-10 1294
def run(self, fetches, feed_dict=None, options=None, run_metadata=None): """Runs operations and evaluates tensors in `fetches`. 功能：This method runs one "step" of TensorFlow computation, by running the necessary graph fragment（碎片） to execute every `Op.
tensorflow---之sess.run()
zxyhhjs2017的博客
09-05 719
每一个tf.session会建立一个新的会话，一个新的图，如下第函数里的会话，和for循环里的会话，应该是两个不同的图
自编码器
weixin_41951965的博客
07-28 219
#!/usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Jun 20 11:17:17 2018 @author: swx """ from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf import nump...
tensorflow的sess.run详解
weixin_42834037的博客
09-23 1852
tensorflow的sess.run详解 以下函数注释方法来源于c#语言。 ///这个是让fetches节点动起来，告诉tensorflow，想要此节点的输出。 ///fetches 可以是list或者tensor向量 ///feed_dict。替换原图中的某个tensor sess.run(fetches，feed_dict) 比如 a=tf.add(2,5) #这里本来a为7 b=t...
yolov5 PyTorch模型转TensorRT
linghu8812的博客
10-27 1万+
文章目录yolov5 PyTorch模型转TensorRT1. github开源代码2. PyTorch模型转ONNX模型3. ONNX模型转TensorRT模型3.1 概述3.2 编译3.3 运行4. 推理结果 yolov5 PyTorch模型转TensorRT 1. github开源代码 yolov5 TensorRT推理的开源代码位置在https://github.com/linghu8812/onnx_trt_deploy/tree/master/yolov5，PyTorch转onnx的代码见从原作
【深度学习基础】反向传播法（2）
『程序员·小李』的博客
06-12 1040
深度学习中，各部分的反向传播实现。我们先来看看ReLU函数的特点：函数图像：对应的导数为：这也就说明了，当输入大于0时，梯度的反向传播为原样，否则，反向传播为0 代码实现： SIGMOD的函数：函数图像： 根据导数计算公式，导函数： 对于此导数，可以进一步简化：我们可以得到反向传播的计算图： 代码实现：...
《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记5
最新发布
weixin_73004416的博客
01-29 1674
注：书中对代码的讲解并不详细，本文对很多细节做了详细注释。另外，书上的源代码是在Jupyter Notebook上运行的，较为分散，本文将代码集中起来，并加以完善，全部用vscode在python 3.9.18下测试通过，同时对于书上部分章节也做了整合。
【PyTorch】构建简单神经网络的两种方式
安静
07-17 985
需要理解过程以及每个模块的作用 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim class Net(nn.Module): def __init__(self,n_feature, n_hidden, n_output): s...
PyTorch神经网络中可学习的参数——CNN权重 | PyTorch系列（十五）
zero的博客
05-30 1万+
点击上方“AI算法与图像处理”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达文 |AI_study我们的神经网络在本系列的最后几篇文章中，我们已经开始构建CNN，我们做...
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