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zhangbijun1230
这个作者很懒,什么都没留下…
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TensorFlow 教程 --进阶指南--3.2变量:创建、初始化、保存和加载
变量:创建、初始化、保存和加载当训练模型时,用变量来存储和更新参数。变量包含张量 (Tensor)存放于内存的缓存区。建模时它们需要被明确地初始化,模型训练后它们必须被存储到磁盘。这些变量的值可在之后模型训练和分析是被加载。本文档描述以下两个TensorFlow类。点击以下链接可查看完整的API文档:tf.Variable 类tf.train.Saver 类创建当创建一个变量时,你将一个张量作为初...转载 2018-03-11 21:50:16 · 429 阅读 · 0 评论 -
如何在手机上使用TensorFlow
翻译 | AI科技大本营参与 | zzq审校 | reason_W我们知道,TensorFlow是一个深度学习框架,它通常用来在服务器上训练需要大量数据的大模型。随着智能手机的普及,人们也越来越注意到手机这个巨大的新兴市场,这个市场未来的发展同样也需要人工智能。过去的几年,市场上涌现出了很多热爱机器学习并且愿意迫切推动人工智能发展的人,而现在他们已经开始向手机这个数万亿美元的市场砸钱了。而能够在智...转载 2018-03-12 20:02:22 · 454 阅读 · 0 评论 -
TensorFlow 教程 --进阶指南--3.9TensorBoard: 图表可视化
TensorFlow 图表计算强大而又复杂,图表可视化在理解和调试时显得非常有帮助。 下面是一个运作时的可式化例子。"一个TensorFlow图表的可视化") 一个TensorFlow图表的可视化。为了显示自己的图表,需将 TensorBoard 指向此工作的日志目录并运行,点击图表顶部窗格的标签页,然后在左上角的菜单中选择合适的运行。想要深入学习关于如何运行 TensorBoard 以及如何保证...转载 2018-03-11 22:29:49 · 673 阅读 · 0 评论 -
TensorFlow 教程 --进阶指南--3.10共享变量
你可以在怎么使用变量中所描述的方式来创建,初始化,保存及加载单一的变量.但是当创建复杂的模块时,通常你需要共享大量变量集并且如果你还想在同一个地方初始化这所有的变量,我们又该怎么做呢.本教程就是演示如何使用tf.variable_scope() 和tf.get_variable()两个方法来实现这一点.问题假设你为图片过滤器创建了一个简单的模块,和我们的卷积神经网络教程模块相似,但是这里包括两个卷...转载 2018-03-11 22:27:37 · 398 阅读 · 0 评论 -
TensorFlow 教程 --进阶指南--3.8使用GPU
支持的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": 机器中的 GPU, 如果你有一个的话."/gpu:1": 机器中的第二个 GPU, 以此类推...如果一个 TensorFlow 的 operation 中兼有 CPU 和 G...转载 2018-03-11 22:23:56 · 442 阅读 · 0 评论 -
TensorFlow 教程 --进阶指南--3.7自定义数据读取
基本要求:熟悉 C++ 编程。确保下载 TensorFlow 源文件, 并可编译使用。我们将支持文件格式的任务分成两部分:文件格式: 我们使用 Reader Op来从文件中读取一个 record (可以使任意字符串)。记录格式: 我们使用解码器或者解析运算将一个字符串记录转换为TensorFlow可以使用的张量。例如, 读取一个 CSV 文件,我们使用 一个文本读写器, 然后是从一行文本中解析CS...转载 2018-03-11 22:22:53 · 1034 阅读 · 0 评论 -
TensorFlow 教程 --进阶指南--3.6增加一个新 Op
预备知识:对 C++ 有一定了解.已经下载 TensorFlow 源代码并有能力编译它.如果现有的库没有涵盖你想要的操作, 你可以自己定制一个. 为了使定制的 Op 能够兼容原有的库 , 你必须做以下工作:在一个 C++ 文件中注册新 Op. Op 的注册与实现是相互独立的. 在其注册时描述了 Op 该如何执行. 例如, 注册 Op 时定义了 Op 的名字, 并指定了它的输入和输出.使用 C++ ...转载 2018-03-11 22:21:31 · 1379 阅读 · 0 评论 -
TensorFlow 教程 --进阶指南--3.5线程和队列
在使用TensorFlow进行异步计算时,队列是一种强大的机制。正如TensorFlow中的其他组件一样,队列就是TensorFlow图中的节点。这是一种有状态的节点,就像变量一样:其他节点可以修改它的内容。具体来说,其他节点可以把新元素插入到队列后端(rear),也可以把队列前端(front)的元素删除。为了感受一下队列,让我们来看一个简单的例子。我们先创建一个“先入先出”的队列(FIFOQue...转载 2018-03-11 21:56:28 · 389 阅读 · 0 评论 -
TensorFlow 教程 --进阶指南--3.4数据读取
数据读取TensorFlow程序读取数据一共有3种方法:供给数据(Feeding): 在TensorFlow程序运行的每一步, 让Python代码来供给数据。从文件读取数据: 在TensorFlow图的起始, 让一个输入管线从文件中读取数据。预加载数据: 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况)。目录数据读取供给数据(Feeding)从文件读取数据文件名...转载 2018-03-11 21:53:35 · 488 阅读 · 0 评论 -
TensorFlow 教程 --进阶指南--3.3可视化学习
TensorBoard:可视化学习 TensorBoard 涉及到的运算,通常是在训练庞大的深度神经网络中出现的复杂而又难以理解的运算。为了更方便 TensorFlow 程序的理解、调试与优化,我们发布了一套叫做 TensorBoard 的可视化工具。你可以用 TensorBoard 来展现你的 TensorFlow 图像,绘制图像生成的定量指标图以及附加数据。当 TensorBoard 设置完成...转载 2018-03-11 21:51:34 · 413 阅读 · 0 评论 -
TensorFlow---(1)开源软件库TensorFlow最全教程和项目列表
TensorFlow 是一个开源软件库,用于使用数据流图进行数值计算。换句话说,即是构建深度学习模型的最佳方式。本文整理了一些优秀的有关 TensorFlow 的教程和项目列表。一、教程 TensorFlow Tutorial 1 — 从基础到更有趣的 TensorFlow 应用 TensorFlow Tutorial 2 — 基于 Google TensorFlow 框架的深度学习简介,这些教程...转载 2018-03-14 16:22:54 · 919 阅读 · 0 评论