用于测试数据的Tensorflow API - 腾讯云开发者社区

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安装适用于 Java 的 TensorFlow安装适用于 Java 的 TensorFlow

安装适用于 Java 的 TensorFlow TensorFlow 可提供在 Java 程序中使用的 API。...这些 API 特别适合用于加载以 Python 语言创建的模型并在 Java 应用中运行这些模型。...本指南将介绍如何安装适用于 Java 的 TensorFlow 并在 Java 应用中使用 TensorFlow。...警告：TensorFlow Java API 不在 TensorFlow API 稳定性保障的涵盖范围内。支持的平台本指南介绍如何安装适用于 Java 的 TensorFlow。...如果是这样，则说明您已成功设置适用于 Java 的 TensorFlow，随时可以在 Maven 项目中使用此 API。如果不是，请访问 Stack Overflow 查找可行的解决方案。

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tensorflow 常用API

本文由腾讯云+社区自动同步，原文地址 http://blogtest.stackoverflow.club/tensorflow-basic/ 主要是通读《TensorFlow实战Google深度学习框架...》的记录不太懂的地方 p78 交叉熵算完之后的值是n*m的矩阵？...，src_output是当前张量来自节点的第几个输出维度 shape=(2,)说明是一个一维数组，长度为2 类型type 注意tensorflow会检查类型，不指定类型时按照默认类型，如1认为是int32...] q(x)是预测答案，p(x)是正确答案然而，分类问题中，神经网络的输出并不能严格依据概率分布（即所有的概率相加为1），引出softmax函数 [mkodrc7anw.png] 在tensorflow...tf.contrib.layers.l2_regular( lambda)(w) 使用collection增加代码可读性滑动平均模型在采用随机梯度下降算法训练神经网络时，使用滑动平均模型在很多应用中都可以在一定程度上提高最终模型在测试数据上的表现

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Tensorflow API(一)

This API allows querying the physical hardware resources prior to runtime initialization....TensorFlow will only allocate memory and place operations on visible physical devices, as otherwise no

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TensorFlow高阶API和低阶API

TensorFlow提供了众多的API，简单地可以分类为高阶API和低阶API....API太多太乱也是TensorFlow被诟病的重点之一，可能因为Google的工程师太多了，社区太活跃了~当然后来Google也意识到这个问题，在TensorFlow 2.0中有了很大的改善。...本文就简要介绍一下TensorFlow的高阶API和低阶API使用，提供推荐的使用方式。...TensorFlow推荐使用Keras的sequence函数作为高阶API的入口进行模型的构建，就像堆积木一样： # 导入TensorFlow, 以及下面的常用Keras层 import tensorflow...说到TensorFlow低阶API，最先想到的肯定是tf.Session和著名的sess.run，但随着TensorFlow的发展，tf.Session最后出现在TensorFlow 1.15中，TensorFlow

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TensorFlow中的那些高级API

尽管Keras的API目前正在添加到TensorFlow中去，但TensorFlow本身就提供了一些高级构件，而且最新的1.3版本中也引入了一些新的构件。...由于EstimatorSpec只可用于常规的TensorFlow操作，因此，我们可以使用像TF-Slim这样的框架来定义模型。...TensorFlow图中创建数据加载操作，以及返回一个用于初始化迭代器的Hook。...TensorFlow官网上有更多有关使用Dataset API的文档。有2个版本的Estimator类。...Slim是一个用于定义TensorFlow中复杂模型的轻量级库。它定义了预定义的架构和预先训练的模型。

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TensorFlow Serving RESTful API

今年六月TensorFlow Serving在以往的gRPC API之外，开始支持RESTful API了，使得访问更加符合常用的JSON习惯，本文翻译自官方文档，提供RESTful API的使用指南，...---- 除了gRPC APIs，TensorFlow ModelServer也开始支持使用RESTful API在TensorFlow模型上进行分类、回归、和预测了。...TensorFlow ModelServer通过host:port接受下面这种RESTful API请求： POST http://host:port/: URI: /v1/models...从REST API端口启动ModelServer 按照setup instructions来在你的系统上安装TensorFlow ModelServer。...-X POST http://localhost:8501/v1/models/half_plus_three:regress { "results": [3.5, 4.0] } 注意，回归可用于非默认签名

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TensorFlow API 树 (Python)

Python API Guides (仅记录日常用到的api) TensorFlow API 树 (Python) Tensor转换：　 Ref 生成tensor tf.string_to_number...in tensorflow/python/framework/ops.py....Defined in tensorflow/python/ops/logging_ops.py....tf.log tf.log1p tf.ceil tf.floor tf.maximum tf.minimum tf.cos tf.sin tf.tan tf.acos tf.asin tf.atan 矩阵的线代...tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits tf.nn.weighted_cross_entropy_with_logits 查找嵌入tensor的value

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tensorflow: 类numpy的api映射表

Annotations tensorflow api numpy api 建立全零张量 tf.zeros(shape=(H, W), dtype=tf.float32) np.zeros(shape...H, W)) np.reshape(A, (H, W)) 浮点化 tf.to_float(A) float(A) 整型化 tf.to_int32(A)、tf.to_int64(A) int(A) 张量的元素数量...tf.size(A) np.size(A) 张量的阶 tf.rank(A) np.ndim(A) 拼接 tf.concat(A, B) np.concatenate(A, B) 求和 tf.reduce_sum

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TensorFlow2.0+的API结构梳理

本文梳理了tf 2.0以上版本的API结构，用于帮助国内的初学者更好更快的了解这个框架，并为检索官方的API文档提供一些关键词。...官方API文档：https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf?hl=zh-cn 1....使用tf.distribute.Strategy实现分布式的训练使用Checkpoints或SavedModel存储模型，前者依赖于创建模型的源代码；而后者与源代码无关，可以用于其他语言编写的模型。...backend: tf.keras.backend中包含了Keras后台的一些基础API接口，用于实现高阶API或者自己构建神经网络。...兼容模块tf.compat.v1，这个模块里有完整的TensorFlow1.x的API。 ? 参考文献 [1] 侯伦青, 王飞, 邓昕, 史周安. TensorFlow 从零开始学[M].

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DeepLab2：用于深度标记的TensorFlow库(2021)

Labeling DeepLab2 是一个用于深度标注的 TensorFlow 库，旨在为密集像素标注任务提供统一的、最先进的 TensorFlow 代码库，包括但不限于语义分割、实例分割、全景分割...摘要 DeepLab2 是一个用于深度标记的 TensorFlow 库，旨在为计算机视觉中的一般密集像素预测问题提供最先进且易于使用的 TensorFlow 代码库。...超越我们在 2018 年之前的开源库1（只能使用前几个 DeepLab 模型变体 [6、7、8、11] 处理图像语义分割），我们引入了 DeepLab2，这是一个用于深度标记的现代 TensorFlow...库 [1]，旨在为一般密集像素标记任务提供统一且易于使用的 TensorFlow 代码库。...这可用于强模型比较。

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GitHub上用于微控制器的TensorFlow Lite

这是TensorFlow Lite的实验端口，针对微控制器和其他只有千字节内存的设备。它不需要任何操作系统支持，任何标准的C或C ++库或动态内存分配，因此它的设计甚至可以移植到“裸机”系统。...核心运行时在Cortex M3上适合16KB，并且有足够的运算符来运行语音关键字检测模型，总共占用22KB。 ? ?...项目GitHub网站：https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/lite/experimental/micro 如需更多文档...，请点击此处：https://www.tensorflow.org/lite/guide/microcontroller 如果想要自定义示例，可以试用此代码实验室：https://g.co/codelabs.../sparkfunTF 可以使用Google提供的这个教程训练自己的模型。

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API自动化测试笔记（二）：测试数据

（一）说明相信不管是GUI自动化测试，亦或者是API自动化测试，都离不开测试数据。 ...这里说的测试数据我理解分为2部分： 1、用例执行前需要的前置条件，例如我验证正确账户、密码能否成功登录，首先就需要一个已经注册的用户。 ...2、测试用例本身需要的输入及预期结果。例如：调用一个API，我需要设置不同的请求参数，验证不同请求参数下的响应是否符合预期。这里的请求参数和预期结果也是我们的测试数据。 ...这里主要提供个思路，在API自动化，亦或者GUI自动化中，该怎么管理我们的测试数据（这里针对的是第二种测试数据）。...使用工厂模式有个优点是，方便以后的扩展，例如如果有新增的文件格式，只要在工厂类中新增该文件格式的实现即可。

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Tensorflow用于黑白照片(灰度图)着色的测试

视觉效果一直是计算机视觉研究的一个重要领域，如风格迁移等已经是各大顶会的重要栏目。本篇文章主要用于探索黑白照片着色的功能。 ...如何给黑白照片上色，如对早先的照片进行更好的渲染，可以便得宝贵的历史影像资料变得更加鲜活，视觉感官更好。 ...该框架采用编码--解码的思路来，不过在此之前，采用Inception-ResNet-V2这个目前用于做图像识别最好的模型来为编码后的信息作了一层融合。...可以理解为对图像中的要素进行更好地识别之后，可以采用背后训练集中上百万张的图片的颜色来进行渲染。看了下一些开放的代码，并进行测试，发现效果并没有网站上说的那么好。...可以看到，这种原始的imagenet高度相关的图片，着色效果会更好一些，当然也不完美就是，如天空的分辨。这也不可避免，由于天空的颜色在灰度图里面是看不到任何信息的。而且也没有形状。

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学习TensorFlow中有关特征工程的API

用TensorFlow框架搭建神经网络已经是大众所知的事情。今天我们来聊一聊如何用TensorFlow 对数据进行特征工程处理。在TensorFlow中还有一些不被大家熟知的数据处理API。...这些API与TensorFlow框架结合紧密，使用方便。用这些API做数据前期的特征处理，可以提高效率。一、接口介绍 TensorFlow使用特征列接口来进行数据特征工程的处理。...1.了解特征列接口特征列（tf.feature_column）接口是TensorFlow中专门用于处理特征工程的高级API。...2.了解序列特征列接口序列特征列接口（tf.contrib.feature_column.sequence_feature_column）是TensorFlow中专门用于处理序列特征工程的高级API。...它是在tf.feature_column接口之上的又一次封装。该API目前还在contrib模块中，未来有可能被移植到主版本中。

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tensorflow math api 汇总表

Defined in　tensorflow/python/ops/math_ops.py op Args Annotation tf.add (x, y, name=None) 求和 tf.subtract...if x == 0; 1 if x > 0. tf.square (x, name=None) 计算平方 (y = x * x = x^2). tf.round (x, name=None) 舍入最接近的整数...# tensor ‘y’ is [[8, 16], [2, 3]] tf.pow(x, y) ==> [[256, 65536], [9, 27]] tf.exp (x, name=None) 计算e的次方...tf.log (x, name=None) 计算log，一个输入计算e的ln，两输入以第二输入为底 tf.log1p (x, name=None) 计算e为底的log(1+x) tf.maximum

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Tensorflow2.0常用基础API

tensorflow2.0改进之后已经非常像numpy形式了，不用像之前的session那样操作，一些基本的操作如下。需要注意的店以及部分数据均写在代码注释中。..., 2., 3.], [4., 5., 6.]])print(v)print(v.value())# 变成constant tensorprint(v.numpy())1# assign value，用于赋值...10. tf.stack和tf.concat初学经常容易混淆的两个API，先看一下官方的介绍：【tf.stack】：Packs the list of tensors in values into a...（其实看官网解释很明了）11. tf.einsumhttps://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/einsum爱因斯坦求和，用法见上面文档，反正矩阵操作直接上...，tf虽然比pytorch复杂一些，好在tf的官方文档真的很好用，而且2.0之后也友好很多，建议首先参考官方文档：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf

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为什么适用于Python的TensorFlow正在缓慢消亡

TensorFlow 的研发团队很快就注意到了这一点，并在 TensorFlow 2.0 大版本更新中采用了许多 PyTorch 上最受欢迎的特性。...然而，这些模型中的 85% 只能与 PyTorch 一起使用，这令人惊讶。只有大约 8% 的 HuggingFace 模型是 TensorFlow 独有的。其余部分可共用于两个框架。...因此，PyTorch 的生态系统可能会未来的某一天超过 TensorFlow。...TensorFlow 的基础设施部署更好尽管 TensorFlow 代码编写起来很麻烦，但一旦编写完成，它的部署要比 PyTorch 容易得多。...即使它有一个 C++ API，但它对其他语言的支持程度还不及 TensorFlow 的一半。可以想象，PyTorch 将在 Python 中取代 TensorFlow。

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TensorFlow 一个用于人工智能的开源神器

阅读本文需要4.2分钟关于 TensorFlow TensorFlow™ 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。...TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。...TensorFlow应用推广是非常全面和彻底的，比如说TensorFlow很早就帮助Google的核心业务（搜索和广告），实施了深度学习的模型，并且在核心业务上体现了他们的性能。...在垃圾邮件过滤中，可以使用TensorFlow训练的模型，同时在安卓的应用程序推荐上，也上线了TensorFlow的模型等等。很多TensorFlow应用都是发生后台，大多数用户可能没有直接的体验。...Google的工程师们确实在用它来提供用户直接在用的产品和服务，而Google的研究团队也将在他们的许多科研文章中分享他们对Tensorflow的使用。本文摘自tensorflow官网

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【干货】使用TensorFlow官方Java API调用TensorFlow模型（附代码）

专知成员Hujun给大家详细介绍了在Java中使用TensorFlow的两种方法，并着重介绍如何用TensorFlow官方Java API调用已有TensorFlow模型的方法。...的两种方法 ---- ---- 使用Java调用TensorFlow大致有两种方法：直接使用TensorFlow官方API调用训练好的pb模型: https://www.tensorflow.org...例如虽然已有使用Python编写好的基于TensorFlow的文本分类代码，但TensorFlow Java API的输入需要是量化的文本，这样我们又需要用Java重新实现在Python代码中已经实现的分词...由于KerasServer的服务端提供Python API, 因此可以直接将已有的TensorFlow/Keras Python代码和模型转换为KerasServer API，供Java/c/c++/C...本教程介绍如何用TensorFlow官方Java API调用TensorFlow(Python)训练好的模型。

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Facebook推出用于android数据加密的开源API

，Facebook把它使用的用于数据加密的API开源了，的确是一件不错的事情。...一般情况下，应用都有SD卡的读写权限，当然他也可以读取到其他应用，存储在SD卡上的数据。这意味着如果你安装了恶意的应用，他就可以轻易的获取SD卡上的所有数据。...当然，为了数据的安全，可以给SD卡上的数据加密，但这多多少少会影响到手机的性能。...不过，facebook开放了一个名叫，“Conceal”的安全工具的源代码，它提供了密码学的Java API接口，这些简单易用的接口可以让应用程序以最优的方式加密数据， Conceal专门为速度设计...一个更小的库，有益于兼容更多的android版本，以及减少后期的维护成本。”

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API自动化测试笔记（二）：测试数据

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