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基于tensorflow+RNN的MNIST数据集手写数字分类

+DNN的MNIST数据集手写数字分类预测》文章链接：https://www.jianshu.com/p/9a4ae5655ca6 0.编程环境 操作系统：Win10 tensorflow版本...完整代码中定义函数RNN使代码简洁，但在后面章节中为了易于读者理解，本文作者在第6章搭建神经网络将此部分函数改写为只针对于该题的顺序执行代码。.../api_docs/python/tf/nn/dynamic_rnn tf.transpose https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/transpose...第1行代码调用tf.global_variables_initializer实例化tensorflow中的Operation对象。...方法中的第2个参数为1，即求出矩阵中每1行中最大数的索引； 如果argmax方法中的第1个参数为0，即求出矩阵中每1列最大数的索引； tf.equal方法可以比较两个向量的在每个元素上是否相同，返回结果为向量

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面向隐私 AI 的 TensorFlow 深度定制化实践

作者 ｜ Rosetta 技术团队 策划 ｜ 蔡芳芳 在这一篇文章中，我们结合 Rosetta 介绍如何定制化改造 TensorFlow 前后端相关组件，以集成 MPC 等隐私计算技术，同时保留对 TensorFlow...TensorFlow 自定义算子库的扩展方法 TF 提供了比较丰富的扩展方法，除了在 Python 层可以基于内置的丰富算子集合，通过模块的继承、组装等方式得到自定义的功能之外，还可以在后端 C++ 层自定义自己的算子...: string").Attr("transpose_a: bool = false").Attr("transpose_b: bool = false"); 在 C++ 中具体的实现这个 op 所对应的内部处理逻辑...计算图的转换构建过程 引入 rosetta 库时 用户在前端执行import lattciex.rosetta之后，Rosetta 就会用 RttOp 静态替换掉原生 TF 中对应的原生 API 算子...这里的改造是偏向于“系统易用性”这一目标的，不需要太多涉及 MPC 等隐私计算技术，至于如何在后端引入”隐私计算引擎“，我们会在下一篇文章中介绍。

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    TensorFlow入门：一篇机器学习教程

    图的每个节点表示数学运算的实例（如加法，除法或乘法），每个边是执行操作的多维数据集（张量）。 ?...：定义计算图 使用数据流图的好处在于，执行模型与其执行位置（在CPU，GPU或某种组合上）是分开的，一旦实现，TensorFlow中的软件可以在CPU或GPU上使用，其中隐藏了所有与代码执行相关的复杂性...TensorFlow操作使用张量对象，并按元素执行。...简化是通过跨越这些维度执行某些操作，从张量中移除一个或多个维度的操作。当前版本的TensorFlow支持的减少列表可以在这里找到。我们将在下面的例子中展示其中的一些。...随着时间的推移，TensorFlow已经越来越流行，现在开发人员正在使用深度学习方法来解决问题，如图像识别，视频检测，文本处理（如情感分析）等。

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    从锅炉工到AI专家(7)

    如果不是专职人工智能研究人员或专业人工智能公司，在这个基础上开始把机器学习技术导入到自己的常规业务中，已经可以开始动手了。...不断升级的TensorFlow TensorFlow是一个快速迭代中的产品，欣欣向荣的同时，作为尝鲜者，你需要忍受API不断的变更。 有些朋友的做法是，下载一套就一直使用，轻易不升级。...从我的体验上，TensorFlow对于版本的更新对API的影响控制的还是非常好的。...所以记住一点，只要使用了任何的summary操作，我们就需要在FileWriter定义的同时，定义一个运算操作,并在之后在Session.run中运算这个操作,随后把返回的结果添加到事件文件中去,这样才能真正把监控的值输出到事件文件中去...引文及参考 TensorBoard:可视化学习 tensorflow里面name_scope, variable_scope等如何理解？

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    飞桨万能转换小工具X2Paddle，教你玩转模型迁移

    对于常用的TensorFlow的API，都有相应的飞桨接口，如果两者的功能没有差异，则会标注功能一致，如果实现方式或者支持的功能、参数等有差异，即会标注“差异对比”，并详细注明。...在TensorFlow 2.0以前，还是静态图的设计思想，整个设计理念是计算流图，在编写程序时，首先构筑整个系统的graph，代码并不会直接生效，这一点和python的其他数值计算库（如Numpy等）不同...我们知道，很多python程序的底层为C语言或者其他语言，执行一行脚本，就要切换一次，是有成本的，tensorflow通过计算流图的方式，可以帮你优化整个session需要执行的代码。...此例中不涉及到输入中间层，如卷积层的输出，需要了解的是飞桨中的卷积层输出，卷积核的shape与TensorFlow有差异。...转换模型原先需要直接通过API对照表来重新实现代码。但是在实际生产过程中这么操作是很麻烦的，甚至还要进行二次开发。 如果有新的框架能轻松转换模型，迅速运行调试，迭代出结果，何乐而不为呢？

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    tf43：tensorflow Serving gRPC 部署实例

    （1）用TensorFlow的C++/Java/Nodejs API直接使用保存的TensorFlow模型：类似Caffe，适合做桌面软件。...（3）将TensorFlow模型托管到TensorFlow Serving中，提供RPC或Restful服务：实现方便，高效，自带版本管理、模型热更新等，很适合大规模线上业务。...(scores, 1), np.argmax(batch_ys, 1))) 代码中除了最后一句，其它部分都是常规的TensorFlow代码，模型定义、进入Session、模型训练等。...对于Docker用户，需要将模型挂载或复制到Docker中，按照Docker中的路径来执行下面的教程。...TensorFlow Serving就会自动发布新版本的模型，客户端也可以请求新版本对应的API了。 #### .pb格式文件如何在TensorFlow serving中启动？

    2.8K30

    如何使用 TensorFlow mobile 将 PyTorch 和 Keras 模型部署到移动设备

    用 TensorFlow mobile 部署模型到安卓设备分为三个步骤： 将你的训练模式转换到 TensorFlow 在安卓应用中添加 TensorFlow mobile 作为附加功能 在你的应用中使用...TensorFlow 模式写 Java 代码执行推理。...另外，在安卓 8 以上的设备中，还可以用神经网络 API 加速。与「TensorFlow Mobile」不同,「TensorFlow Lite.」目前还不太完善，有些层并不能实现预期的效果。...此外，windows 系统还不支持编译库和将模式转成原生格式的操作。因此，在这个教程里，我坚持用 TensorFlow Mobile。...在你的移动 App 上执行推理 在用代码执行推理前，你需要将转化的模式 (squeezenet.pb) 添加到你的应用的资源文件夹里。

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    高效的TensorFlow 2.0：应用最佳实践以及有什么变化

    主要变化概述 TensorFlow 2.0中有许多变化可以提高用户的工作效率，包括删除冗余API、使API更加一致（统一的RNN、统一的优化器），以及Python运行时更好地集成Eager执行。...API清理 许多API在TF 2.0中消失或改变位置，有些则被替换为等效的2.0版本 — tf.summary、tf.keras.metrics和tf.keras.optimizers。...Eager执行 TensorFlow 1.X要求用户调用tf. API手动将抽象语法树（图）拼接在一起。...凭借自由分发Python和TensorFlow代码的能力，您可以充分利用Python的表现力。但是，便携式TensorFlow在没有Python解释器上下文时执行 - 移动、C++和JS。...标准化Keras：TensorFlow 2.0中的高级API指南

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    如何使用TensorFlow mobile部署模型到移动设备

    用 TensorFlow mobile 部署模型到安卓设备分为三个步骤： 将你的训练模式转换到 TensorFlow 在安卓应用中添加 TensorFlow mobile 作为附加功能 在你的应用中使用...TensorFlow 模式写 Java 代码执行推理。...另外，在安卓 8 以上的设备中，还可以用神经网络 API 加速。与「TensorFlow Mobile」不同,「TensorFlow Lite.」目前还不太完善，有些层并不能实现预期的效果。...此外，windows 系统还不支持编译库和将模式转成原生格式的操作。因此，在这个教程里，我坚持用 TensorFlow Mobile。...在你的移动 App 上执行推理 在用代码执行推理前，你需要将转化的模式 (squeezenet.pb) 添加到你的应用的资源文件夹里。

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    教程 | 如何将模型部署到安卓移动端，这里有一份简单教程

    Java 代码，在你的应用中使用 TensorFlow 模型执行推断。...环境设置 在本教程中，我们将使用 Pytorch 和 Keras，选择你偏好的机器学习框架，并按照说明进行操作。因此，你的环境设置取决于你选择的框架。...Lite 中的模型也经过了更好的优化。最近，在安卓 8 及更高版本中，TensorFlow Lite 使用安卓神经网络 API 进行加速。...在移动 app 中执行推断 在编写代码进行实际推断之前，你需要将转换后的模型（squeezenet.pb）添加到应用程序的资源文件夹中。...请注意，在主用户界面（UI）线程上执行推断可能会挂起应用程序。一般而言，我们总是在后台线程执行推断工作。 为了将本教程的重点放在图像识别的主题上，我简单地使用了一张添加到资源文件夹中的鸟的图像。

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    TensorFlow.js发布：使用JS进行机器学习并在浏览器中运行

    介绍 TensorFlow.js是为JavaScript开发者准备的开源库，可以使用JavaScript和高级图层API完全在浏览器中定义，训练和运行机器学习模型！...如果你是一名机器学习新手，那么TensorFlow.js是开始学习的好方法。 浏览器内的机器学习 在浏览器中完全由客户端运行的机器学习程序将会解锁新的机会，如交互式机器学习！...从用户的角度来看，在浏览器中运行的ML意味着不需要安装任何库或驱动程序。只需打开网页，你的程序就可以运行了。此外，它已准备好使用GPU加速运行。...直接在浏览器中创作模型。你还可以使用TensorFlow.js，完全在浏览器中使用Javascript和高级层API定义，训练和运行模型。如果你熟悉Keras，那么高级层API应该也会很熟悉。...支持在示例目录中能找到的所有Keras层（包括Dense，CNN，LSTM等）。

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    计算机视觉模型效果不佳，你可能是被相机的Exif信息坑了

    在开发和使用计算机视觉（CV）模型的过程中，由于NumPy、TensorFlow和电脑上的图片查看器在处理Exif上存在着差异，让这个问题变得十分隐秘。...Exif中包含着照片的像素数、焦距、光圈等信息，其中还有一个方向（Orientation）的数据。 ?...如果图片查看程序没有执行此操作，你就只能拧着脖子看了。 ? Exif原先是用在TIFF图像格式上，后来才加入到JPEG图像格式中，而图像数据集中的图片大多是JPEG格式。...大多数用于处理图像数据的Python库（如NumPy、SciPy，TensorFlow，Keras等）就是这样的。 这意味着当你使用这些工具导入图像时，都将获得原始的未旋转图像数据。...如果把这些侧躺着或上下颠倒的图像输入到CV模型中，会得到错误的检测结果。 这个问题看起来很愚蠢，似乎初学者会犯这样的低级错误。但事实并非如此！

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    在NVIDIA Drive PX上利用TensorRT 3 进行快速INT8推理

    开发人员可以优化TensorFlow或Caffe培训过的模型，以生成内存效率高的运行时引擎，从而最大限度地提高推理吞吐量，从而使深度学习对于像自动驾驶这样的延迟关键产品和服务变得切实可行。...使用TensorRT 3，您可以在Python、云服务或c++中部署模型，用于实时应用程序，如运行在NVIDIA DRIVE PX AI汽车计算机上的自动驾驶软件。...在这篇文章中，我将向您展示如何在主机上使用TensorRT 3 Python API来缓存语义分割网络的校准结果，以便使用INT8精度进行部署。...然后，校准缓存可用于在DRIVE PX平台上使用c++ API优化和部署网络。...INT8推理与校准 DRIVE PX AutoChauffeur中的Pascal dGPU能够执行8位整数4元向量点积(DP4A，见图6)指令来加速深度神经网络推理。

    2.1K30

    TensorFlow 机器学习秘籍第二版：1~5

    TensorFlow 为我们提供了易于使用的操作来执行此类矩阵计算。...准备 除了标准算术运算之外，TensorFlow 还为我们提供了更多我们应该了解的操作以及如何在继续操作之前使用它们。...操作步骤 以下是 TensorFlow 资源列表： 本书的代码可在 Packt 仓库在线获取。 TensorFlow Python API 官方文档位于这里。...-48c5-9717-01ced228ffe9.png)] 图 1：x_data占位符以及乘法常数输入到乘法运算中 对嵌套操作分层 在本文中，我们将学习如何在同一计算图上放置多个操作。...TensorFlow 可以迭代地执行此操作，逐步学习最小化损失的线性回归参数。 准备 在这个秘籍中，我们将遍历批量数据点并让 TensorFlow 更新斜率和y截距。

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    TensorFlow 常用函数汇总

    本文介绍了tensorflow的常用函数，源自网上整理。 TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU。...一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测。...如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作.并行计算能让代价大的算法计算加速执行，TensorFlow也在实现上对复杂操作进行了有效的改进。...(a, perm=None, name=’transpose’) 调换tensor的维度顺序（轴变换）按照列表perm的维度排列调换tensor顺序，如为定义，则perm为(n-1…0) # ‘x’ is...(a, perm=None, name=’transpose’) 调换tensor的维度顺序（轴变换） tf.matmul(a, b, transpose_a=False, transpose_b=False

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