class TFLiteConverter: 将TensorFlow模型转换为output_format。class TargetSpec: 目标设备规格。...class TocoConverter: 使用TOCO将TensorFlow模型转换为output_format。3、函数toco_convert(...): 使用TOCO转换模型。...这必须是一个可调用的对象，返回一个支持iter()协议的对象(例如一个生成器函数)。生成的元素必须具有与模型输入相同的类型和形状。八、tf.lite.TargetSpec目标设备规格。...这用于将TensorFlow GraphDef或SavedModel转换为TFLite FlatBuffer或图形可视化。属性：inference_type:输出文件中实数数组的目标数据类型。...(默认错误)dump_graphviz_dir:在处理GraphViz .dot文件的各个阶段转储图形的文件夹的完整文件路径。
) tensor、op、Storage（单一数据类型一维数组）、torch.nn(网络结构相关)、torch.autograd(自动求导机制) 自动求导 variable变量（torch.autograd...（placeholder） Module==》tensorflow(session 计算图) tensor转number使用item() tensor.view()改变形状 可以参考张量维度变换...#启动测试模式 evaluation测试模式 nn.Module.eval() //关闭dropout和BN 张量运算 cat合并张量、split【chunk】分割张量、unsqueeze增加维度....html pytorch fastai和tensorflow hub 更高层封装，一个api实现DNN功能 自编码和gan区别 自编码的输入是encoder数据，gan的输入是随机噪声 人脸替换 自编码训练多个...错误参考 全连接层size mismatch：torch.nn.Linear(64nn, 128) n和上一层的输出保持一致 Assertion cur_target 大于等于 0 and cur_target
TensorFlow调试器是TensorFlow专门的调试器。它提供运行的TensorFlow的图其内部的结构和状态的可见性。从这种可见性中获得的洞察力有利于调试各种模型在训练和推断中出现的错误。...这个教程将展现tfdbg的命令行界面的功能，并聚焦于如何调试在TensorFLow的模型开发中经常发生的一种错误：错误数值（nan和inf）导致的训练失败。...在这个例子中，我们将注册一个称作tfdbg.has_inf_or_nan的张量过滤器，它仅仅确定了图中的任何一个中间张量，是否存在任何的nan或者inf数值。.... 04 离线调试远程运行的会话 有时候，你的模型运行在远程的机器或者进程上，你无法通过终端接触到。...它允许你在不同的Session.run()调用中，配置查看的张量，作为对于run()调用和其他状态的获取以及feed_dict的函数。
errors:TensorFlow错误的异常类型。estimatorexperimental:tf.experimental命名空间的公共API。...class NameAttrListclass NodeDefclass OpError: 当TensorFlow执行失败时引发的一般错误。....): 将张量转换为类型为complex128的张量。(弃用)to_complex64(...): 将张量转换为complex64类型。....): 将张量强制转换为float64类型。(弃用)to_float(...): 将张量强制转换为float32类型。(弃用)to_int32(...): 将张量转换为int32类型。...path_to_str(...): 将类路径对象的输入转换为str类型。
传入一个单一的Tensor值，输出同样的值给直接相连的结点。 为了方便，这个函数帮我们自动将数值常量5和9转换成Tensor对象。...通过图形的基本数据单位是数值、布尔值或字符串元素。当我们从上一个代码示例中打印出张量对象c时，我们看到它的数据类型是一个浮点数。因为我们没有指定数据的类型，所以TensorFlow自动默认为它。...例如，9被视为整数，而像9.1这样有小数点的任何数都被视为浮点数。 我们可以通过在创建张量对象时指定要处理的数据类型来显式地选择数据类型。...Feed 字典 Feed用于临时替换张量值操作的输出，参数 feed_dict 用于覆盖图中的Tensor 值，并且将 Python 字典对象作为输入，字典中的键是会被覆盖的 Tensor 对象的句柄，...小贴士：值必须与Tensor 键具有相同的类型（或能够转换为相同的类型） 下图所示是使用 feed_dic 去重写之前图中的 a 值： /** feed_dict.py **/import tensorflow
一个运行TensorFlow操作的类。会话对象封装了执行操作对象和计算张量对象的环境。...张量，返回的可调用的第i个参数必须是一个numpy ndarray(或可转换为ndarray的东西)，它具有匹配的元素类型和形状。...返回的可调用函数将具有与tf.Session.run(fetches，…)相同的返回类型。例如，如果fetches是tf。张量，可调用的将返回一个numpy ndarray;如果fetches是tf。...feed_dict中的每个键都可以是以下类型之一:如果键是tf.Tensor，其值可以是Python标量、字符串、列表或numpy ndarray，可以转换为与该张量相同的dtype。...如果键是张量或稀疏张量的嵌套元组，则该值应该是嵌套元组，其结构与上面映射到其对应值的结构相同。feed_dict中的每个值必须转换为对应键的dtype的numpy数组。
我们同样可以使用type_as()将某个张量的数据类型转换为另一个张量的相同的数据类型： ? （2）张量和numpy之间的转换 将numpy数组转换为张量：使用from_numpy() ?...将张量转换为numoy数组：使用.numpy() ?...() else "cpu") cuda类型转换为cpu类型： a.cpu() 这里需要提一句的是，要先将cuda类型转换为cpu类型，才能进一步将该类型转换为numpy类型。...（2） 张量和numpy之间的类型转换 numpy转张量：使用tf.convert_to_tensor() ? 张量转numpy：由Session.run或eval返回的任何张量都是NumPy数组。...（3）tensorflow好像不存在什么gpu张量和cpu张量类型 如果有什么错误还请指出，有什么遗漏的还请补充，会进行相应的修改。
首先，本系列不再单独分理论、实践篇，而是采用交织在一起的形式。其次，将matlab更换为tensorflow(python)。教程的定位依旧是面向初学者，所以会加入大篇幅的前置介绍。...例如，我们把(1+3)*2转换为数据流图，那么它会长这样： 可以看到，1、3两个数字先“流”向了“Add（加）”这个结点，然后和2“流”向了“Multiply（乘）”这个结点。...这是一个3行2列的矩阵，而(3,2)就是它的形状。通过将所有数据都统一为具一定形状的张量，数据流图才得以个简单的结构。 开始 我们先引入tensorflow。...而给占位符以数据的方式，是在tf.Session.run的方法调用时传入feed_dict。feed_dict的键是一个张量对象，即创建占位符返回的张量对象，而值就是需要传入的张量。...这个函数可以将当前绘制的图像转为张量并返回。
可视化计算图Constants, Sequences, Variables, Ops常量特殊值填充张量常量作为序列随机生成的变量算法操作神奇的除法Tensorflow数据类型尽可能使用TF DType常数有什么问题...数据类型 TensorFlow 采用 Python 原生类型: 布尔, 数值(int, float), 字符串 单个值将转换为0-d张量（或标量），值列表将转换为1-d张量（向量），值列表将转换为2-d...'> 尽可能使用TF DType 1.Python原生类型：TensorFlow必须推断Python类型 使用Python类型来指定TensorFlow对象既快速又简单，并且对于原型设计思想非常有用。...2.NumPy阵列：NumPy不兼容GPU 将数据传递给TensorFlow时，可以将数据转换为适当的类型，但某些数据类型仍然可能难以正确声明，例如复数。...因此，建议将手工定义的Tensor对象创建为NumPy数组。 常数有什么问题？
作为构造函数参数传递的初始值表示可作为张量转换或返回的张量或对象。...一个重要的注意事项是占位符张量必须被提供数据，否则，在执行会话时，如果缺少该部分，则占位符将生成以下结构的错误： InvalidArgumentError (see above for traceback...类型：分配给张量元素的数据类型。 为了在TensorFlow中建立一个张量，我们可以建立一个n维数组。...这可以通过使用NumPy库或通过将Python n维数组转换为TensorFlow张量来轻松完成。 ?...张量，这可以帮助开发人员将Python对象转换成张量对象。
TensorFlow Debugger(tfdbg)，TensorFlow专用调试器。用断点、计算机图形化展现实时数据流，可视化运行TensorFlow图形内部结构、状态。有助训练推理调试模型错误。...https://www.tensorflow.org/programmers_guide/debugger 。 常见错误类型，非数字(nan)、无限值(inf)。...错误运行MNIST训练，通过TensorFlow Debugger找到出错地方，改正。...运行session.run()，中间张量、运行时图像转储到共享目录。本地终端用tfdbg offline_analyzer加载、检查共享目录数据。...tensorflow.python.debug.lib import debug_utils # 构建图，生成session对象，省略 run_options = tf.RunOptions()
通过以下方式应对这些挑战： 将图像转换为灰度，以将AI必须学习的信息量减少三倍（RGB到G） 仅切出图像中实际包含该人的部分，仅此而已 第一部分就像使用“枕头”打开图像并将其转换为灰度图一样容易。...对于第二部分，将 Tensorflow对象检测API与mobilenet网络体系结构一起使用，在可可数据集上进行了预训练，该数据集还包含“人”的标签。...API 下一个函数获取图像和张量流图，使用它运行一个张量流会话，并返回有关检测到的类（对象类型），边界框和得分（确定正确检测到对象的确定性）的所有信息。...开发了用于将图像文件转换为张量的辅助函数，可以将其馈入到图形中，还提供了用于加载图形和标签的辅助函数，以及一个重要的小函数，用于在完成使用后关闭图形。...然后使用重新训练的图和标签将分类张量流图打开为张量流会话。然后获取附近的人员并进行可能性预测。
Tongfei Chen 的 Nexus 项目在 Scala 中提出了静态类型安全的张量。...张量类是多维数组对象，是 Torch、TensorFlow、Chainer 以及 NumPy 等深度学习框架的核心对象。张量具备大量存储空间，还可以向用户公开维度信息。...建议 1：分配名称 库的核心是封装了张量的对象，并给每个维度提供了名称。我们在此用维度名称简单地包装了给定的 torch 张量。...，可以将它们转换为命名张量。...建议 4：维度转换 在后台计算中，所有命名张量都是张量对象，因此维度顺序和步幅这样的事情就尤为重要。
2.转换和归一化数据：通常，输入数据集不会以TensorFlow的形式出现，因此我们需要将TensorFlow转换为接受的形状。 数据通常不在我们的算法期望的正确维度或类型。...试图一次全部初始化所有张量将会导致错误。 请参阅下一章末尾有关变量和占位符的部分。 3....我们可以使用函数convert_to_tensor（）将任何numpy数组转换为Python列表，或将常量转换为张量。 请注意，如果我们希望推广函数内的计算，该函数也可以接受张量作为输入。...变量是算法的参数，TensorFlow跟踪如何改变这些来优化算法。 占位符是 允许您提供特定类型和形状的数据的对象，并且取决于计算图的结果，例如计算的预期结果。...有关创建和可视化图形的更多详细信息，请参见第10章“将TensorFlow转换为生产”一节。 类似地，将numpy阵列馈入占位符的计算图可以在下面的例子中看到： ?
请参阅以下资源以了解有关张量及其数学基础的更多信息： 维基百科上的张量页面 来自美国国家航空航天局的张量导言 张量可以在其所有维度中存储一种类型的数据，并且其元素的数据类型被称为张量的数据类型。...TensorFlow 可以将 NumPy ndarray无缝转换为 TensorFlow 张量，反之亦然。 变量 到目前为止，我们已经看到了如何创建各种张量对象：常量，操作和占位符。...此外，如果您请求的 GPU 设备不存在，您将收到运行时错误。处理此类错误的最佳方法是，如果请求 GPU 设备导致错误，则允许将操作置于 CPU 上。...reshape 此层将输入重新整形为指定形状的输出。 flatten 该层将输入张量转换为 2D 张量。 activation 该层将指定的激活函数应用于输入张量。...conv_3d 该层将 3D 卷积应用于输入数据 conv_2d_transpose 该层将conv2_d的转置应用于输入数据 conv_3d_transpose 该层将conv3_d的转置应用于输入数据
最近在tensorflow环境下用CNN来实现mnist，里面设计了一些tensorflow的函数，在之后的学习中肯定会经常使用，因此记录整理下来。...=False, adjoint_a=False, adjoint_b=False, a_is_sparse=False, b_is_sparse=False, name=None) 将矩阵...name: 操作的名字（可选参数） 注意：1 输入必须是矩阵（或者是张量秩 >２的张量，表示成批的矩阵），并且其在转置之后有相匹配的矩阵尺寸 2 两个矩阵必须都是同样的类型，支持的类型如下...y: 一个类型跟张量x相同的张量。 ...1 multiply这个函数实现的是元素级别的相乘，也就是两个相乘的数元素各自相乘，而不是矩阵乘法 2 两个相乘的数必须有相同的数据类型，不然就会报错 tf.reduce_sum(tensor
上一篇我介绍了如何使用Scope来管理Tensorflow中的变量和张量。这一篇我会说一说三种向Tensorflow提供数据的方式。 Tensorflow可以有效处理大量数据。...所以要给Tensorflow模型足够多的数据，以最大化其性能。可以通过多种方式将数据提供给Tensorflow。 1、将数据作为常量提供给Tensorflow ?...使用占位符可以解决了第一种方法的所有问题，占位符运算符返回一个张量，其值通过Session.run函数中的feed_dict参数获取。...请注意，在运行Session.run而不给feed_dict参数提供数据值的情况下将会导致错误。 3、使用Python操作将数据提供给TensorFlow ?...Python操作符允许您将常规的Python函数转换为TensorFlow操作。
TensorFlow对象检测API 一种通用的目标检测框架 通常，我们在构建对象检测框架时遵循三个步骤： 首先，使用深度学习模型或算法在图像中生成一组的边界框（即对象定位） ?...❞ 从某种意义上说，api是很好的节省时间的工具。在许多情况下，它们也为用户提供了便利。 因此在本文中，我们将介绍为目标检测任务开发的TensorFlow API。...TensorFlow对象检测API TensorFlow对象检测API是一个框架，用于创建一个深度学习网络来解决对象检测问题。 在他们的框架中已经有了预训练的模型，他们称之为Model Zoo。...L class"是用于分类的softmax损失，“L box”是表示匹配框错误的L1平滑损失。L1平滑损失是L1损失的一种修正，它对异常值更具鲁棒性。如果N为0，则损失也设置为0。...#运行推理 output_dict = model(input_tensor) #所有输出都是张量。 # 转换为numpy数组，并获取索引[0]以删除批处理维度。
return_tensors（str或 TensorType，可选）— 如果设置，将返回张量而不是 NumPy 数组。如果设置为'pt'，则返回 PyTorch 的torch.Tensor对象。...TensorType.TENSORFLOW 或 'tf'：返回一个类型为tf.Tensor的批处理。...TensorType.TENSORFLOW 或 'tf'：返回类型为tf.Tensor的批量。...我们还描述了将这些移动模型应用于对象检测的高效方法，这是我们称之为 SSDLite 的新颖框架。...TensorType.TENSORFLOW 或 'tf'：返回类型为 tf.Tensor 的批处理。
前一篇文章讲解了TensorFlow基础和一元直线预测的案例。本篇文章将详细介绍Session、变量、传入值和激励函数。...此外，图必须在会话里被启动，会话将图的操作分发到CPU或GPU之类的设备上，同时提供执行操作（op）的方法，这些方法执行后，将产生的tensor返回。...在TensorFlow中，使用tf.Variable来创建变量。变量（Variable）是特殊的张量，它的值可以是一个任何类型和形状的张量。...所以，relu函数在x>0时可以保持梯度不衰减，从而缓解梯度消失问题，还可以更快的去收敛。但随着训练进行，部分输入会落到硬饱和区，导致对应的权重无法更新。...[1] 神经网络和机器学习基础入门分享 - 作者的文章 [2] 斯坦福机器学习视频NG教授： https://class.coursera.org/ml/class/index [3] 书籍《游戏开发中的人工智能
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