警告:不推荐使用此函数。它将在未来的版本中被删除。更新说明:不支持操作符或tf.math.divide。注意:最好使用遵循Python 3除法运算符语义的张量除法运算符或tf.divide。这个函数除x和y,强制使用Python 2语义。也就是说,如果x和y都是整数,那么结果就是整数。这与Python 3形成了对比,Python 3中使用/的除法总是浮点数,而使用//的除法总是整数。
2015年11月份,谷歌宣布开源了深度学习框架TensorFlow,一年之后,TensorFlow就已经成长为了GitHub上最受欢迎的深度学习框架,尽管那时候TensorFlow的版本号还是v0.11。现在,TensorFlow的一岁生日之后两个月,TensorFlow社区终于决定将TensorFlow的版本号升至1.x,并刚刚发布了TensorFlow 1.0.0-alpha,其新增了实验性的Java API ,并且提升了对Android的支持。 发布地址 --官网:https://www.tensor
Defined in tensorflow/python/ops/math_ops.py
1.认识下TensorBoard TensorFlow不仅是一个软件库,而是一整套包括TensorFlow、TensorBoard、Tensor Serving在内的软件包。为了更大程度地利用TensorFlow,我们应该了解如何将它们串联起来应用。在和一部分,我们来探索下TensorBoard。 TensorBoard是一个图(graph)可视化软件,在(安装TensorFlow的时候会默认安装)。下面是谷歌的介绍: The computations you'll use TensorFlow for
上面列的是常见的变化。更多的了解,请看https://www.tensorflow.org/install/migration 官网给出了tensorflow更新到1.0后的变化。
本文介绍了 TensorFlow 1.0.0 的 API 变更,包括各种函数、操作和优化器的变化。主要变更包括使用 tf.nn.dynamic_rnn 替换 tf.nn.static_rnn,使用 tf.nn.embedding_lookup 替换 tf.nn.embedding_column_v2,使用 tf.nn.conv2d 替换 tf.nn.conv1d,以及使用 tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper 和 tf.nn.rnn_cell.EmbeddingWrapper 替换 tf.nn.rnn_cell.BasicRNNCell。此外,还介绍了 TensorFlow 1.0.0 的 API 变更,包括 tf.VariableScope 的替换,tf.control_dependencies 的使用,以及 tf.Print 的使用。
以上这篇Tensorflow tensor 数学运算和逻辑运算方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。
g(z)=11+e−zg(z) = \frac{1}{1+e^{-z}}g(z)=1+e−z1
以VGG-16作为特征提取层实现SSD网络的代码,解读SSD网络代码实现的各个细节,从输入参数、默认框的位置匹配、宽高比率、放缩比率、各层默认框的生成、到损失函数计算、整个SSD网络框架代码实现都一一解读。
【新智元导读】 近日,谷歌开源深度学习框架 TensorFlow 发布了完整的1.0版本,不仅改进了库中的机器学习功能,而且对 Python 和 Java 用户开放,提升了 debugging。同时,一系列新的改进,使得在普通智能手机上运行机器学习,特别是深度学习程序成为可能。 谷歌开源深度学习框架 TensorFlow 近日发布了一个完整的1.0版本——TensorFlow 1.0.0-rc0。 Version 1.0 不仅改进了 TensorFlow 库中的机器学习功能,而且对 Python 和 J
k近邻模型的核心就是使用一种距离度量,获得距离目标点最近的k个点,根据分类决策规则,决定目标点的分类。[2]
- SSD理论总结(SSD: Single Shot MultiBox Detector)
简单代码 # -*- coding: utf-8 -*- # @Author: yanqiang # @Date: 2018-05-13 10:37:40 # @Last Modified by: yanqiang # @Last Modified time: 2018-05-13 11:41:55 import os # 在tensorflow的log日志等级如下: # - 0:显示所有日志(默认等级) # - 1:显示info、warning和error日志 # - 2:显示warning
ROI(Region Of Interest)是从目标图像中识别出的候选识别区域。在Faster RCNN中,候选识别区域(ROIs)是把从RPN(Region Proposal Network)产生的候选识别框映射到Feature Map上得到的。 ROI Pooling的作用就是把大小形状各不相同的候选识别区域归一化为固定尺寸的目标识别区域。
这次来总结下这几天学习tensorflow的心得,包含了一些基本的函数,例如,加减乘除等,下面来一一介绍,并给出具体的例子。 两个小的tips 我的版本:anaconda 4.2 tensorflow 0.12.1 若是你不知道如何在windows下安装tensorflow,可以依照我的博客:http://blog.csdn.net/xxzhangx/article/details/54379255 ,遵循上面的顺序来做;若是安装过程中遇到问题,可以在博客下方留言,看到后会及时回答。 数值
这篇文章会利用到上一篇: 基于Spark /Tensorflow使用CNN处理NLP的尝试的数据预处理部分,也就是如何将任意一段长度的话表征为一个2维数组。
1前言 这篇文章会利用到上一篇: 基于Spark /Tensorflow使用CNN处理NLP的尝试的数据预处理部分,也就是如何将任意一段长度的话表征为一个2维数组。 本文完整的代码在这: autoencoder-sentence-similarity.py(https://gist.github.com/allwefantasy/51275cb5c649e4a69b33131e967e2af9#file-autoencoder-sentence-similarity-py) 基本思路是,通过编码解码网络(
【新智元导读】昨天凌晨谷歌正式发布了TensorFlow1.0版,改进了库中的机器学习功能,发布了XLA的实验版本,对Python和Java用户开放,提升了debugging,并且加入和改进了一些高级
大多数运算符都进行了重载操作,使我们可以快速使用 (+ – * /) 等,但是有一点不好的是使用重载操作符后就不能为每个操作命名了。
所有项目代码: https://github.com/qhduan/tfjs_camera_edge
min(max(features, 0), 6)。即对 tf.nn.relu 的优化,防止 relu过后 某些 极端值 依然 大于6
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 tf.to_double tf.to_float tf.to_bfloat16 tf.to_int32 tf.to_int64 tf.cast tensor形状op tf.shape tf.size tf.rank tf.reshape tf.squeeze tf.expand_di
本文以如何识别马路上的行人、车辆为主题,介绍了基于 Tensorflow 的 SSD 模型如何应用在物体识别定位项目中。
在CTR预估中,为了解决稀疏特征的问题,学者们提出了FM模型来建模特征之间的交互关系。但是FM模型只能表达特征之间两两组合之间的关系,无法建模两个特征之间深层次的关系或者说多个特征之间的交互关系,因此学者们通过Deep Network来建模更高阶的特征之间的关系。
前一篇文章详细讲解了如何评价神经网络,绘制训练过程中的loss曲线,并结合图像分类案例讲解精确率、召回率和F值的计算过程。本篇文章将分享循环神经网络LSTM RNN如何实现回归预测,通过sin曲线拟合实现如下图所示效果。本文代码量比较长,但大家还是可以学习下的。基础性文章,希望对您有所帮助!
该文章介绍了基于深度学习的图像检测技术中的面部检测算法。文章首先介绍了传统的面部检测算法,然后介绍了基于深度学习的方法,包括卷积神经网络(CNN)、生成对抗网络(GAN)和神经网络。文章还介绍了基于深度学习的方法在面部检测中的具体应用,包括使用CNN进行面部检测、使用GAN进行面部检测、使用神经网络进行面部检测等。
目标函数,损失函数,代价函数 损失函数度量的是预测值与真实值之间的差异.损失函数通常写做L(y_,y).y_代表了预测值,y代表了真实值. 目标函数可以看做是优化目标,优化模型的最后目标就是使得这个目标函数最大或者最小. 代价函数类似于目标函数. 区别:目标函数(代价函数)可以包含一些约束条件如正则化项. 一般不做严格区分.下面所言损失函数均不包含正则项. 常见的损失函数 以keras文档列出的几个为例 keras-loss 1、mse(mean_squared_error):均方误差损失. K.mean(
图片分类里的center loss 目标函数,损失函数,代价函数 损失函数度量的是预测值与真实值之间的差异.损失函数通常写做L(y_,y).y_代表了预测值,y代表了真实值. 目标函数可以看做是优化目标,优化模型的最后目标就是使得这个目标函数最大或者最小. 代价函数类似于目标函数. 区别:目标函数(代价函数)可以包含一些约束条件如正则化项. 一般不做严格区分.下面所言损失函数均不包含正则项. 常见的损失函数 以keras文档列出的几个为例 keras-loss 1、mse(mean_squared_erro
该文介绍了在深度学习模型训练中,如何通过自定义训练、推理、评估、迭代等流程,达到优化模型的目的。同时,也介绍了TensorFlow在模型训练、部署、量化、性能优化等方面的应用。
确保安装了python 2.7 ,强烈建议你使用Virtualenv方便python环境的管理。之后通过pip 安装pyspark
作者:刘威威 编辑:田 旭 前 言 本文将详细介绍 tf 实现风格迁移的小demo,看完这篇就可以去实现自己的风格迁移了,复现的算法来自论文 Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution 本文分为以下部分: 第一节:深度学习在风格迁移上的背后原理; 第二节:风格迁移的代码详解 第三节:总结 图像风格迁移指的是将图像A的风格转换到图像B中去,得到新的图像,取个名字为new B,其中new B中既包含图像B的内容
今天在各行业部署的工业机器人大多是在执行重复的任务。基本上是在预定好的轨迹中移动或者放置物体。但事实上,机器人在如今的制造业中处理不同或者复杂任务环境的能是非常有限的。
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。大部分核相关的操作都是设
推荐系统使用协同过滤的方法,通过收集用户的偏好信息来预测特定用户的兴趣。协同过滤技术的基本假设是,如果用户 A 对某个问题与人 B 有相同的口味或意见,那么 A 就更有可能在其他问题上拥有与 B 的相同的意见。
选自Medium 作者:Artem Oppermann 机器之心编译 参与:白妤昕、李泽南 深度自编码器(Deep Autoencoder)由两个对称的深度信念网络组成,它相比常见的自编码器加入了更多隐藏层。在本文中,作者将尝试使用该工具进行协同过滤,帮助人们研究和预测大量用户对于不同电影的喜好。 推荐系统使用协同过滤的方法,通过收集用户的偏好信息来预测特定用户的兴趣。协同过滤技术的基本假设是,如果用户 A 对某个问题与人 B 有相同的口味或意见,那么 A 就更有可能在其他问题上拥有与 B 的相同的意见。
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本人对一直对高性能网络服务器,分布式存储比较感兴趣,在BAT时也一直从事架构开发,并没有做过机器学习相关工作,平时喜欢阅读分析开源代码,到目前为止已分析完约8套开源代码; 这次趁着Google开源TensorFlow,想往深度学习方向尝试一下,先学习分析下TensorFlow的使用与源码,在查阅资料时,发现本书对工程师背景的人非常有帮助,完全考虑了工程师的思维方式,因为原书作者也是工程师背景,但原书有西班牙语与英文版,不方便扩散阅读,为了使有更多工程师背景的同学看到此书,故努力翻译成中文版,因本人英文水平有
递归神经网络(RNN)相对于MLP和CNN的主要优点是,它能够处理序列数据,在传统神经网络或卷积神经网络中,样本(sample)输入与输出是没有“顺序”概念的,可以理解为,如果把输入序列和输出序列重新排布,对整体模型的理论性能不会有影响。RNN则不同,它保证了输入和输出至少有一端是有序列特征的。
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。大部分核相关的操作都是设备相关的实现,比如GPU。 下面是一些
本文介绍了如何使用TensorFlow进行图像分类,包括数据集准备、模型训练和评估以及部署。作者还介绍了如何使用TensorFlow进行图像字幕生成,并提供了示例代码。
tensorflow基于图结构深度学习框架,内部通过session实现图和计算内核交互。
[TensorFlowJS只如初见]实战二·使用TensorFlowJS拟合直线 问题描述 拟合直线 y =(2x -1) + 0.1(-1到1的随机值) 给定x范围(0,3) 可以使用学习框架 建议使用 y = w * x + b 网络模型 代码 1、通过操作(ops)来直接完成模型 <html> <head> <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs"> </script> </head> <body>
[TensorFlowJS只如初见]实战四·使用TensorFlowJS拟合曲线(类似TensorFlow原生实现方法) 问题描述 拟合y= x*x -2x +3 + 0.1(-1到1的随机值) 曲线 给定x范围(0,3) 问题分析 在直线拟合博客中,我们使用最简单的y=wx+b的模型成功拟合了一条直线,现在我们在进一步进行曲线的拟合。简单的y=wx+b模型已经无法满足我们的需求,需要利用更多的神经元来解决问题了。 代码 <html> <head> <script src="
[TensorFlowJS只如初见]实战三·使用TensorFlowJS拟合曲线 问题描述 拟合y= x*x -2x +3 + 0.1(-1到1的随机值) 曲线 给定x范围(0,3) 问题分析 在直线拟合博客中,我们使用最简单的y=wx+b的模型成功拟合了一条直线,现在我们在进一步进行曲线的拟合。简单的y=wx+b模型已经无法满足我们的需求,需要利用更多的神经元来解决问题了。 代码 <html> <head> <script src="https://cdn.jsdelivr
《传热学》横掠管外对流换热系数测定实验中,奴赛尔数Nu与雷诺数Re的关系式,通过实验测定,并确定公式中的系数C和指数n。这里使用机器学习进行线性回归。
该文章介绍了如何使用深度学习实现人脸检测和识别。首先介绍了基于深度学习的人脸检测技术,包括基于Haar特征的级联分类器、Dlib库、人脸检测框架等。然后介绍了基于深度学习的人脸识别技术,包括DeepFace、FaceNet、ArcFace等。最后介绍了如何基于深度学习实现人脸检测和识别的应用,包括人脸门禁、人脸签到、人脸支付等。
原项目 | https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/
机器之心整理 参与:蒋思源 这是一套香港科技大学发布的极简 TensorFlow 入门教程,三天全套幻灯片教程已被分享到 Google Drive。机器之心将简要介绍该教程并借此梳理 TensorFlow 的入门概念与实现。 该教程第一天先介绍了深度学习和机器学习的潜力与基本概念,而后便开始探讨深度学习框架 TensorFlow。首先我们将学到如何安装 TensorFlow,其实我们感觉 TensorFlow 环境配置还是相当便捷的,基本上按照官网的教程就能完成安装。随后就从「Hello TensorFlo
该教程第一天先介绍了深度学习和机器学习的潜力与基本概念,而后便开始探讨深度学习框架 TensorFlow。首先我们将学到如何安装 TensorFlow,其实我们感觉 TensorFlow 环境配置还是相当便捷的,基本上按照官网的教程就能完成安装。随后就从「Hello TensorFlow」开始依次讲解计算图、占位符、张量等基本概念。
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