我已成功导出重新训练的InceptionV3 NN作为TensorFlow元图.我已经成功地将这个protobuf读回到python中,但我正在努力寻找一种方法来导出每个图层的权重和偏差值,我假设它存储在元图形protobuf中,用于重新创建TensorFlow外部的nn. 我的工作流程是这样的： Retrain final layer for ne
所以我最近对机器学习很感兴趣,并且在我的一些工作项目中使用了tensorflow(python). 但是,我现在已经在我的一个Web项目中找到了数字分类的用法,这些项目都是用PHP编写的服务器端代码.理想情况下,我希望能够通过Javascript界面上传图片,并在PHP接收端处理图片,滑动窗口以查找我
我有一个使用keras和tensorflow库的python脚本,这在每台机器上设置都非常耗时.是否可以将我的python脚本以及keras和tensorflow库导出到像java projects这样的文件中 – > .jar所以我每次搬到新机器时都不需要设置库？解决方法:Python 3包含a tool called zipapp,允许您使用Python项
我是TensorFlow,Linux和ML的新手.我正在尝试在我实验室的另一个系统中使用GPU来训练我的模型.我已经使用SSH连接到系统. 现在我坚持的是我应该如何编写python代码？我可以做的一件事是在终端窗口中运行python,在那里我可以看到我连接的其他机器的用户名,但是需要付出很多努力并且不是
我已经训练了一个批量大小为10的卷积神经网络. 但是在测试时,我想分别预测每个数据集的分类而不是分批预测,这给出了错误： Assign requires shapes of both tensors to match. lhs shape= [1,3] rhs shape= [10,3] 我理解10指的是batch_size,3指的是我分类的类数. 我们不能使用批
我已经看到了这个问题的变化,但我还没有找到满意的答案.基本上,我想从keras model.to_json(),model.get_weights(),model.from_json(),model.set_weights()到tensorflow等效.我想我已经接近那里了,但我正处于被困的地步.如果我能在相同的字符串中获得权重和图表,我更愿意,但我明白
我正在使用Tensorflow 1.4. 我创建了一个自定义的tf.estimator来进行分类,如下所示： def model_fn(): # Some operations here [...] return tf.estimator.EstimatorSpec(mode=mode, predictions={"Preds": predictions},
我目前正在研究一个关于神经网络的项目. 为此,我想构建一个Android应用程序,它应该使用tensorflow [lite]来解决一些对象检测/识别问题. 因为我希望代码尽可能地可移植,所以我想用C编写大部分代码,因此使用tensorflow lite的C API而不是Java API / wrapper.因此,我修改了tensorflow
我想创建一个用户界面来创建,保存和训练tensorflow.js模型.但是在创建模型后我无法保存模型.我甚至从tensorflow.js文档复制了这段代码,但它不起作用： const model = tf.sequential( {layers: [tf.layers.dense({units: 1, inputShape: [3]})]}); console.log('Prediction fro
本教程针对Windows10实现谷歌近期公布的TensorFlow Object Detection API视频物体识别系统，其他平台也可借鉴。 本教程将网络上相关资料筛选整合（文末附上参考资料链接），旨在为快速搭建环境以及实现视频物体识别功能提供参考，关于此API的更多相关信息请自行搜索。 注意： windows用户
主要来源：https://blog.csdn.net/chenfeidi1/article/details/80866944 依赖条件 安装 nvidia-docker 启动 nvidia-docker 服务 使用 nvidia-docker依赖条件如果使用的 Tensorflow 版本大于 1.4.0，要求 CUDA 9.0 以上版本
实验结果 import tensorflow as tf def read_data(): print("read data ...") return tf.constant(value=[1.0, 2.0, 3.0], dtype=tf.float32) X = read_data() X_train = tf.placeholder(dtype=tf.float32) with tf.Session() as sess: for epoch in ran
【简述】 我们在学习编程语言时，往往第一个程序就是打印“Hello World”，那么对于人工智能学习系统平台来说，他的“Hello World”小程序就是MNIST手写数字训练了。MNIST是一个手写数字的数据集，官网是Yann LeCun's website。数据集总共包含了60000行的训练数据集（mnist.train）和1
前言上月导师在组会上交我们用tensorflow写深度学习和卷积神经网络，并把其PPT的参考学习资料给了我们， 这是codelabs上的教程：《TensorFlow and deep learning,without a PhD
tf的特征就是，所有东西都是操作，在run之前，都是保存了操作，实际run之后才出现值。 这也符合变量的性质把 tf.cinstant 创建标量矩阵 tf有一套矩阵运算操作，， #Session: 用来进行执行操作 sess = tf.Session() res = sess.run(某个操作) sess.close() #Varaible: tf里面所有变
我按照说明在Ubuntu 14.04 g2.8xlarge aws实例上安装Google Tensorflow及其依赖项.在尝试运行示例问题时,我遇到了下面发布的错误.任何帮助将不胜感激.谢谢. Traceback (most recent call last): File "convolutional.py", line 30, in <module> import tensorflow.python.p
我对TensorFlow很新.我正在使用自己的培训数据库进行图像分类. 但是,在我训练自己的数据集后,我不知道如何对输入图像进行分类. 这是我准备自己的数据集的代码 filenames = ['01.jpg', '02.jpg', '03.jpg', '04.jpg'] label = [0,1,1,1] filename_queue = tf.train.string_input_p
我想用TensorFlow开发一个多标签分类器,我试图意味着存在多个包含多个类的标签.为了说明你可以想象这样的情况： > label-1类：灯光下雨,下雨,局部下雨,没有下雨>标签-2类：晴天,部分多云,多云,非常多云. 我想用神经网络对这两个标签进行分类.现在,我为每个(label-1,label-2)对类使用了不
在张量流中,我找不到用周期性边界条件进行卷积(tf.nn.conv2d)的直接可能性. 例如.采取张量 [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]] 和任何3×3过滤器.具有周期性边界条件的卷积原则上可以通过周期性填充到5×5来完成 [[9,7,8,9,7], [3,1,2,3,1], [6,4,5,6,4], [9,7,8,9,7], [3,1,2,
如何在tensorflow中保存和恢复变量？ 我遇到了问题.我的代码： import tensorflow as tf v1 = tf.Variable(tf.zeros([2, 2], dtype=tf.float32, name='v1')) saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) print sess
我有一个模型,我每10次迭代就会保存一次.所以,我在保存的目录中有以下文件. checkpoint model-50.data-00000-of-00001 model-50.index model-50.meta model-60.data-00000-of-00001 model-60.index model-60.meta 等等达到100.我只需加载模型-50.因为我有70次迭代后的NaN值
我正在训练一个简单的TensorFlow模型.训练方面工作正常,但没有日志写入/ tmp / tensorflow_logs,我不知道为什么.有人能提供一些见解吗？谢谢 # import MNIST from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_ho
1.在运行之前先查看GPU的使用情况： 指令：nvidia-smi 备注：查看GPU此时的使用情况 或者 指令：watch nvidia-smi 备注：实时返回GPU使用情况 2.指定GPU训练： 方法一、在python程序中设置： 代码：os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES’] = ‘0’ 备注：使用 GPU 0 代码：os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DE
我试图在张量流中产生tf.gradient的黑客攻击,对于秩(M,N)的张量和秩(Q,P)的张量x,得到秩的梯度张量(M,N,Q) ,P)人们自然会期待. 正如本网站上的多个问题所指出的那样,得到的是一个等级(Q,P),它是y元素总和的等级.现在我无法弄清楚,查看张量流代码是在y的元素的总和在哪里？是开始还是
如果你懂编程，在听到 Swift 时，你可能会想到为 iOS 或 MacOS 开发应用程序。如果你懂深度学习，那么你肯定听闻过 Swift for Tensorflow（简称 S4TF）：https://www.tensorflow.org/swift。那么你可能会问自己：「谷歌为什么要为 Swift 创建一个 TensorFlow 版本呢？毕竟已经有 Python 和
