相关文章： 【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学 【二】tensorflow调试报错、tensorflow 深度学习强化学习教学 【三】...tensorboard安装、使用教学以及遇到的问题 【四】超级快速pytorch安装 ---- trick1---实现tensorflow和pytorch迁移环境教学 张量shape参数理解 shape...参数就是[1,2,3] tf.trainable_variables(), tf.global_variables()的使用 tf.trainable_variables()： 这个函数可以查看可训练的变量...实际上，tf.trainable_variables()是可以通过参数选定域名的，如下图所示： vith tf. variable_ scope(' var' ): w2 = tf.get. variable...与tf.trainable_variables()一样，tf.global_variables()也可以通过scope的参数来选定域中的变量。
tf.trainable_variables(), tf.all_variables(), tf.global_variables()查看变量在使用tensorflow搭建模型时，需要定义许多变量，例如一个映射层就需要权重与偏置...当网络结果越来越复杂，变量越来越多的时候，就需要一个查看管理变量的函数，在tensorflow中，tf.trainable_variables(), tf.all_variables(),和tf.global_variables...实际上，tf.trainable_variables()是可以通过参数选定域名的，如下图所示：?...我们重新声明了两个新变量，其中w2是在‘var’中的，如果我们直接使用tf.trainable_variables()，结果如下：?...与tf.trainable_variables()一样，tf.global_variables()也可以通过scope的参数来选定域中的变量。
Tensorflow当前官网仅包含python、C、Java、Go的发布包，并无C++ release包，并且tensorflow官网也注明了并不保证除python以外库的稳定性，在功能方面python...本文重点介绍tensorflow C++服务化过程中实现方式及遇到的各种问题。...实现方案 对于tensorflow c++库的使用，有两种方法： (1) 最佳方式当然是直接用C++构建graph，但是当前c++tensorflow库并不像python api那样full-featured...可参照builds a small graph in c++ here, C++ tensorflow api中还包含cpu和gpu的数字内核实现的类，可用以添加新的op。...问题二: C++ libtensorflow和python tensorflow混用 为验证C++加载模型调用的准确性，利用swig将c++ api封装成了python库供python调用，在同时import
写这篇文章的主要目的是为了总结这一个多月对tensorflow应用到c++语言上面走过的路。因为身边的人都少有使用c++实现tensorflow的使用，都是自己一点坑一点坑踩过来。...我是在Github下载tensorflow源码，编译可以供vs2015使用的tensorflow库，然后将我们项目training得到的.ckpt文件固定成.pb文件，经过c++调用，跑出了想要做到的效果...这里介绍的是如何编译供c++使用的tensorflow库，并且是GPU版本。...tensorflow c++源码编译 参考的博客链接：https://www.cnblogs.com/steven_oyj/p/8259205.html (请复制粘贴，_ 原因会出现404)我就差不多是参考上面这篇博客的...然后c++编译tensorflow就算是成功了。一般的你可以去找个关于c++ tensorflow教程跑一下这个tensorflow源码中的example, 测试一下。
选自GitHub 机器之心编译 参与：林川、刘晓坤 作者简单用 TensorFlow 中的计算图解释了机器学习的背后原理，然后列举了数个使用 C++实现 TensorFlow 的好处，如线性代数库的使用...TensorFlow 在 TensorFlow 的代码里，有一个重要的组件，允许你将计算串在一起，形成一个称为「计算图」的东西。...为什么是 C++？ 在实际过程中，C++可能并不适合做这类事情。我们可以在像「Oaml」这样的函数式语言中花费更少的时间开发。...然而，使用 C++有很多好处。 Eigen（库名） 举例来说，我们可以直接使用一个叫「Eigen」的 TensorFlow 的线性代数库。这是一个不假思索就被人用烂了的线性代数库。...在 Java 中，有一连串的 add(), divide() 等等是非常难看的。更重要的是，这将让用户更多的关注在「PEMDAS」上，而 C++的操作符则有非常好的表现。
在前面的文章【Tensorflow加载预训练模型和保存模型】中介绍了如何保存训练好的模型，已经将预训练好的模型参数加载到当前网络。这些属于常规操作，即预训练的模型与当前网络结构的命名完全一致。...假设修改过的卷积层名称包含`conv_，示例代码如下： import tensorflow as tf def restore(sess, ckpt_path): vars = tf.trainable_variables...，例如，网络中的前半部分用一个预训练模型参数，后半部分用另一个预训练模型中的参数，示例代码如下： import tensorflow as tf def restore(sess, ckpt_path)...: vars = tf.trainable_variables() model_1_vars = [v for v vars if "model_1" in v.name] model_2_vars...那么使用如下示例代码即可加载： import tensorflow as tf def restore(sess, ckpt_path): vars = tf.trainable_variables(
内容参考自北京大学曹健教授的tensorflow课程，在此感谢 代码原址：https://github.com/cj0012/AI-Practice-Tensorflow-Notes 之前在人工智能课上自己手动搭建过一个...BP神经网络实现MNIST数据集的手写体数字识别，使用的是c++，最终准确率的上限在95%至96%左右（毕竟水平有限）。...可能有人会觉得tensorflow有点过时，现在的大企业不怎么用tensorflow了，但我觉得，对于初学者来说，tensorflow还是不错的选择。...global_step) ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(MOVING_AVERAGE_DECAY, global_step) ema_op = ema.apply(tf.trainable_variables...使用梯度下降算法 ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(MOVING_AVERAGE_DECAY, global_step) ema_op = ema.apply(tf.trainable_variables
多层感知机的Tensorboard可视化 from __future__ import print_function import tensorflow as tf 导入数据集 # Import MNIST...tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate) # Op to calculate every variable gradient grads = tf.gradients(loss, tf.trainable_variables...()) grads = list(zip(grads, tf.trainable_variables())) # Op to update all variables according...accuracy tensor tf.summary.scalar("accuracy", acc) # Create summaries to visualize weights for var in tf.trainable_variables...Loss and Accuracy Visualization 计算图模型的可视化 ? Computation Graph——Model and SGD ?
gradient tensorflow中有一个计算梯度的函数tf.gradients(ys, xs)，要注意的是，xs中的x必须要与ys相关，不相关的话，会报错。...由于w1变量的梯度只能来自a节点，所以，计算梯度返回的是None。...，所以还是可以输出梯度值的。...tf.multiply(a_stoped, w2) opt = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1) gradients = tf.gradients(b, xs=tf.trainable_variables...总觉着tensorflow这么设计有点不好， #不如改成流过去的梯度为0 train_op = opt.apply_gradients(zip(gradients, tf.trainable_variables
前面提到了使用 TensorFlow 进行线性回归以及学习率、迭代次数和初始化方式对准确率的影响，这次来谈一下如何使用 TensorFlow 进行 Logistics Regression（以下简称LR...关于LR的理论内容我就不再赘述了，网上有很多资料讲，这里我就写下LR所用的损失函数： [图片] 其实整个程序下来和线性回归差不多，只不过是损失函数的定义不一样了，当然数据也不一样了，一个是用于回归的...，一个是用于分类的。...数据集 数据集不再是经典的MNIST数据集，而是我在UCI上找的用于二分类的数据集，因为我觉得老用经典的数据集不能很好的理解整个程序。...代码 from __future__ import print_function, division import tensorflow as tf import pandas as pd import
前面 有篇博文 讲了讲Ubuntu环境下安装TensorFlow，今天来说一说在TensorFlow中如何进行线性回归。...---- 开始训练 使用TensorFlow训练模型大致是这样的步骤： 1. 设置各种超参数，例如学习率，迭代次数等； 2. 定义变量和模型； 3. 初始化变量; 4. 正式开始训练....废话不多说上完整代码，代码里有注释： from __future__ import print_function, division import tensorflow as tf import pandas...---- 几个问题 在迭代次数相同的情况下，调节学习率能非常有效的改变损失的下降速度，刚开始学习率是0.001，结果非常的不好，损失比现在的大0.3e09左右，一步一步加大学习率效果显著，即使现在的２也不算大...TensorFlow 的定制性比较强，更为底层），我用 sklearn 实现了一次，效果很好，基本就是傻瓜式操作，效果如图， ?
前面 有篇博文 讲了讲Ubuntu环境下安装TensorFlow，今天来说一说在TensorFlow中如何进行线性回归。...训练部分数据 模型 [图片] 开始训练 使用TensorFlow训练模型大致是这样的步骤： 1. 设置各种超参数，例如学习率，迭代次数等； 2. 定义变量和模型； 3. 初始化变量; 4....废话不多说上完整代码，代码里有注释： from __future__ import print_function, division import tensorflow as tf import pandas...几个问题 在迭代次数相同的情况下，调节学习率能非常有效的改变损失的下降速度，刚开始学习率是0.001，结果非常的不好，损失比现在的大0.3e09左右，一步一步加大学习率效果显著，即使现在的２也不算大（对于这个问题...TensorFlow 的定制性比较强，更为底层），我用 sklearn 实现了一次，效果很好，基本就是傻瓜式操作，效果如图， ?
返回所有使用trainable=True创建的变量。...tf.trainable_variables(scope=None)当传递trainable=True时，Variable()构造函数自动向graph collection GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES...这个便利函数返回集合的内容。参数：范围:(可选)。一个字符串。如果提供，则筛选结果列表，使其只包含名称属性与使用re.match的范围相匹配的项。如果提供范围，则永远不会返回没有name属性的项。...选择re.match意味着没有特殊令牌的范围将通过前缀过滤。返回值：变量对象的列表。...原链接：https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/trainable_variables?hl=en
多年来，我有过使用一些可怕语言的可疑启发经验，但在最后几年，我有幸学习了Swift。...然后，在2018年的TensorFlow开发者峰会上，Chris Lattner（LLVM的作者，Clang和Swift）宣布了Swift for TensorFlow - 将TensorFlow API...因此，感觉我的个人偏见已经过验证，我开始寻找Swift的标准Python数据科学库（matlibplot，numpy，scipy，pandas，scikit-learn）的等价物。...Swift-AI - Swift AI是一个完全用Swift编写的高性能深度学习库。...swix（主页） - Swift矩阵和机器学习库 还没有找到Pandas或Matlibplot的等价物，但我确信这只是时间问题。
TensorFlow中实现这些优化方法的一般步骤，先贴上代码（该代码是整个可以运行dome的优化部分，也就是说单独无法运行） # 构建训练操作 def _build_train_op(self):...trainable_variables = tf.trainable_variables() grads = tf.gradients(self.cost, trainable_variables...) self.cost为定义好的loss function，trainable_variables为所有需要训练的变量，其中trainable_variables是直接用tf.trainable_variables...除此之外，TensorFlow还提供了很多其他的优化方法，比如： adagrad：在TensorFlow中的 tf.train.AdagradOptimizer类下封装。...Adam：在TensorFlow中的 tf.train.AdamOptimizer类下封装。 具体可以参考TensorFlow Training
本文转自专知 【导读】TensorFlow 1.0并不友好的静态图开发体验使得众多开发者望而却步，而TensorFlow 2.0解决了这个问题。...但是便携式的TensorFlow要在没用Python解释器的环境下运行 - 移动端、C++和JS。...为了避免用户重写代码，当使用@tf.function时，AutoGraph会将Python结构的子集转换为TensorFlow等价物： for/while -> tf.while_loop （支持break...下面介绍TensorFlow 2.0的风格和设计模式： 将代码重构为一些小函数 ---- TensorFlow 1.X的常见用例模式是"kitchen sink"策略，所有可能的计算都被事先统一构建好，...和Python控制流 ---- AutoGraph提供了一种将依赖数据的控制流转换为图模式的等价物，如tf.cond和tf.while_loop。
几个概念 TensorFlow是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现，由谷歌公司开发并开源免费使用...在接触到的智能机器中，我们都需要先输入一段抽象的数据（语音，图片等），然后机器识别结果，输出我们想要的内容。...在tensorflow中使用张量代表数据（可以简单理解为参数）,使用计算图来搭建神经网络，使用会话执行计算图，优化对应的权重。 首先我们先介绍张量： 张量 多维数组和列表。...多维数组 tensorflow的数据的类型很多，与日常编程的数据类型也有点相似之处，先不一一介绍，先看看怎么使用tensorflow（使用pip命令安装对应的依赖模块） import tensorflow...其中：Y=XW=w_1x_1+w_2x_2 具体使用tensorflow实现代码如下： import tensorflow as ts x=ts.constant([[1.0,2.0]])# 一行两列
我们的tensorflow会调用cuda的接口，利用显卡帮助我们运算程序 而CUDNN是为了加速神经网络用的 二： 卸载TensorFlow 先介绍卸载， 如果你的tensorflow是用pip安装的，...注意：这个版本搭配不是唯一的，首先你要了解你电脑的显卡是什么类型，然后根据你的显卡类型选择cuda的版本，在根据cuda的版本选择cudnn的版本，最后再根据前面两种的搭配选择tensorflow的版本...根据你想要的TensorFlow的版本，那么只需要修改tensorflow-1.7.0-cp36-none-linux_x86_64.whl 比如，我要TensorFlow-1.0.1版本，那么上面官网地址就修改为...bin/gcc 30 sudo update-alternatives --set cc /usr/bin/gcc sudo update-alternatives --install /usr/bin/c+...+ c++ /usr/bin/g++ 30 sudo update-alternatives --set c++ /usr/bin/g++ 查看Ubuntu 16.04的Kernel，GCC和GLIBC
TensorFlow Probability为你提供解决这些问题的工具。此外，它还继承了TensorFlow的优势，例如自动微分，以及通过多种平台（CPU，GPU和TPU）扩展性能的能力。...什么是TensorFlow Probability？ 我们的机器学习概率工具为TensorFlow生态系统中的概率推理和统计分析提供了模块化抽象。 ?...TensorFlow Probability结构图。 第0层 TensorFlow的数值运算。...它由TensorFlow Probability团队构建和维护，现在是TensorFlow的核心，tf.linalg的一部分。...模型对这些输入进行回归，假定潜在的随机变量，并返回课程评级的分布。在此输出上运行的TensorFlow会话将返回生成的评级。
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