从 Python到Tensorflow 学习之路(一) ---- 最近毕业设计题目是研究对抗样本,要用tensorflow来搭建神经网络,因此python必不可少,这个不是一个传统的Python学习教程只是把学习...= ['Alice','Bob','Clark'] print len(friendlist) list的索引依旧是从0开始,可以用负数nn来取倒数第|n||n|个元素 friendlist =...my_tuple = ('apple', 4, 3.14) print my_tuple tuple的不变是指每个元素的指向不变,但是tuple的每个元素可以发生变化,但是如果改变下面的整数或者浮点数将会报错...(如何找不到对应的value,则输出预设的值) 可以利用pop方法删除一个key,其对应的value也将从dict中删去(dict的key是不可变对象) dictionary = {'Son':20,...,因为Python函数在定义的时候默认参数已经被计算出来,当不断使用默认参数时,就会使用上一次的结果。
微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 Pytorch ONNX格式支持 ONNX是一种深度学习权重模型的表示格式，ONNX格式可以让AI开发者在不同框架之间相互转换模型，...OpenVINO的模型优化器支持把ONNX格式的模型转换IR中间层文件。...需要注意的是这些模型升级版本并不被支持。 从OpenVINO的2019R04版本开始支持所有公开的Pytorch模型，支持的模型列表如下： ?...Pytorch ONNX到OpenVINO IR转换 下面的例子演示了如何从torchvision的公开模型中转换为ONNX，然后再转换为IR，使用OpenVINO完成调用的完整过程。...03 OpenVINO SDK调用 对转换好的IR模型，就可以首先通过OpenVINO202R3的Python版本SDK完成加速推理预测，完整的代码实现如下： from __future__ import
在学习任何新的编程语言时，我们都会在第一时间完成Hello World，以宣告自己开发环境的完美搭建。TensorFlow也不例外。...TensorFlow充分考虑了各种软/硬件平台上的安装，本篇记录了在我的笔电Win 10环境下TensorFlow 1.1的安装（在国内这应该是最常见的一种个人环境）并打印出“Hello TensorFlow...Anaconda 我是从Anaconda官方下载的最新的“Anaconda3-4.3.1-Windows-x86_64.exe”（422M），下载了3个小时。...通过以下命令创建一个名称为tensorflow的虚拟环境（虚拟环境的名字可以任意指定）： C:> conda create -n tensorflow python=3.5 TensorFlow安装文档中有明确提到...创建虚拟环境的整个过程，如下图所示： ? 创建虚拟环境 安装TensorFlow TensorFlow是要安装到刚才创建的虚拟环境中去的。
本篇是《TensorFlow从1到2》的前言，本主题将会涵盖现代卷积网络基础，及其TensorFlow实现。...我将延续先前的承诺： 它不会止于翻译和笔记、语言和工具，而是坚持通过启发性的方式，循序渐进构建系统化的理解，搭建一个坚实可靠的、连接“零基础”与“AI/机器学习/深度学习”领域之间的缓坡道。...学习资源 TensorFlow（模型库）(https://www.tensorflow.org/)，Google Deep Learning（开源中译版 中文纸质版）(https://exacity.github.io...Ng Neural Networks and Deep Learning（中译版）(http://neuralnetworksanddeeplearning.com/)，Micheal Nielsen TensorFlow...Alex Krizhevsky和Ilya Sutskever，将错误率从26.
我以官方文档为主线，开始对TensorFlow的学习。这期间会把我的理解进行持续的输出，作为《TensorFlow从0到1》系列。...TensorFlow充分考虑了各种软/硬件平台上的安装，本篇记录了在我的笔电Win 10环境下的安装（在国内这应该是最常见的一种个人环境）并打印出“Hello TensorFlow !”的过程。 ?...图2.Anaconda 我是从Anaconda官方下载的最新的“Anaconda3-4.3.1-Windows-x86_64.exe”（422M），下载了3个小时。...通过以下命令创建一个名称为tensorflow的虚拟环境（虚拟环境的名字可以任意指定）： C:> conda create -n tensorflow python=3.5 TensorFlow安装文档中有明确提到...创建虚拟环境的整个过程，如下图所示： ? 图4.创建虚拟环境 安装TensorFlow TensorFlow是要安装到刚才创建的虚拟环境中去的。
上一篇Hello, TensorFlow!中的代码还未解释，本篇介绍TensorFlow核心编程的几个基本概念后，那些Python代码就很容易理解了。...与TensorFlow核心（Core）相对的是TensorFlow提供的高级API。后者是基于前者构建的。对于机器学习研究以及需要对编程、模型完全控制的场景，TensorFlow核心编程是首选。...注意，张量（Tensor）并非TensorFlow的内部概念，它是一个通用的数学概念，有非常丰富的内涵。...计算图 TensorFlow提供了很多的API。...词汇表 rank： 阶，表示张量的维数； scalar： 标量，相对于向量而言； tensor： 张量，TensorFlow定义的核心的数据单元； 附完整代码 import tensorflow as
《TensorFlow从0到1》写到现在，TensorFlow的版本也从当时的1.1.0迭代到了8月初发布的1.3.0。可以预见在未来很长一段时间里，它仍会持续快速的迭代更新。...创建conda虚拟环境 Step 2：升级Python到3.6.1+ 从TensorFlow 1.2.0开始支持了Python 3.6.x，在上一节创建conda虚拟环境“tensorflow13”时没有特别指定...解决上面问题一个简单可行的办法就是升级Python到3.6.1+，我则直接更新到了最新的3.6.2： activate tensorflow13 conda update python ?...解决它的一个简单办法就是升级dask到0.15.1： conda install dask ?...安装dask 0.15.1 Step 4：安装TensorFlow 1.3.0 终于到安装TensorFlow 1.3.0了！
简单地说：传统的编程方式是人类自己积累经验，并将这些经验转换为规则或者数学公式，然后用不同的编程语言去描述这些规则和公式。...而每个隐藏层就是对上一层的输出值进行一次“转换”，也就是加权求和与非线性变换的过程。...其次，从解决问题的思想上来说：机器学习是将问题拆解，一一解决后再组合起来；而深度学习是一次性地、端到端地解决问题（相应地，可解释性较差）。...TensorFlow是目前深度神经网络中最好用的库之一。我们可以通过使用TensorFlow来快速的入门神经网络， 大大降低了深度学习的开发成本和开发难度。...tensorflow的运行过程就是张量从图的一端流动到另一端的过程。 数据流图用“节点”(nodes)和“线”(edges)的有向图来描述数学计算。
我是黑猿大叔，转战AI的大叔程序猿，你好。 本篇是《TensorFlow从1到2》的前言，本主题将会涵盖现代卷积网络基础，及其TensorFlow实现。...我将延续先前的承诺： 它不会止于翻译和笔记、语言和工具，而是坚持通过启发性的方式，循序渐进构建系统化的理解，搭建一个坚实可靠的、连接“零基础”与“AI/机器学习/深度学习”领域之间的缓坡道。...学习资源 TensorFlow（模型库），Google Deep Learning（开源中译版 中文纸质版），Ian Goodfellow，Yoshua Bengio and Aaron Courville...Deeplearning.ai：Deep Learning（网易云课堂中文字幕），Andrew Ng Neural Networks and Deep Learning（中译版），Micheal Nielsen TensorFlow...Alex Krizhevsky和Ilya Sutskever，将错误率从26.
我是黑猿大叔，转战AI的大叔程序猿，你好。 版权所有 我以官方文档为主线，开始对TensorFlow的学习。这期间会把我的理解进行持续的输出，作为《TensorFlow从0到1》系列。...它不会止于翻译和笔记、语言和工具，而是坚持通过启发性的方式，循序渐进构建系统化的理解，搭建一个坚实可靠的、连接“零基础”与“AI/机器学习/深度学习”领域之间的缓坡道，或许能帮你起步。...更期待一起探索的学习者都能开辟出自己的路，仅把这里作为一个参照。...除了TensorFlow文档之外，我还会参考： Neural Networks and Deep Learning（中译版），Micheal Nielsen CS231n: Convolutional...佩德罗·多明戈斯在《终极算法》一书中还说道： 一个懒惰又不那么聪明的计算机科学家，机器学习就是理想的职业，因为学习算法会完成所有事情，功劳却是你的。 未来见！ 终极算法
see you soon 《TensorFlow从0到1》就要结束了。 3条主线 这个部分共包含18篇文章，4万余字（简书的严格统计不到4万）。...2 TensorFlow核心编程 5 TensorFlow轻松搞定线性回归 7 TensorFlow线性回归的参数溢出之坑 11 74行Python实现手写体数字识别 12 TensorFlow构建3层...神经网络——深度学习的基石 这个主题是关于TensorFlow的，可我很确定的是：没有理论基础的支持，而直接学习工具，几乎寸步难行。...我花了超过一半的篇幅来回填使用TensorFlow这一强大工具的前置条件，来实现事先的承诺：坚持通过启发性的方式，循序渐进构建系统化的理解，搭建一个“缓坡道”。...感谢我的首批读者们，你们的关注、点赞、建议和纠错，都让这个主题变得更好，也是对我个人的极大鼓励。你们每一位的留言都会永久保留。 此外，不用担心《从0到1》的结束，因为《从1到2》即将开始。
参考这个开源项目： Convert Caffe models to TensorFlow 安装好所需依赖后，具体执行起来只需要一句命令行： convert.py
如下图所示，从左到右，从上到下，依次是第1个到第4个隐藏层偏置bl上的梯度求模的值，曲线显示越靠前的层偏置向量b的模越小，所用代码tf_2-2_one_path.py。 ?...ImageNet Classification》阅读笔记与实现 一个神经科学工作者眼中的Alexnet（上） ReLu(Rectified Linear Units)激活函数 从应用的角度来说，ReLU...ReLU也并非完美，首先它的输出区间也不以0为中心。 更加严重的问题是，在它的负区间上，梯度为0，一旦进入到这个区间学习将完全停止。...尽管从理论上讲，深度网络具备极强的分层概念表示能力，但是这并不保证学习过程总能通向成功。我们的训练过程，可能并没有学习到层次化的概念，或者学习了错误的层次化概念。...对于大分辨率图像来说，也都会事先进行特征提取，再将低维特征数据输入网络，而不是构建端到端的深度网络架构。
上一篇 第一个机器学习问题 其实是一个线性回归问题（Linear Regression），呈现了用数据来训练模型的具体方式。本篇从平行世界返回，利用TensorFlow，重新解决一遍该问题。...TensorFlow的API有低级和高级之分。 底层的API基于TensorFlow内核，它主要用于研究或需要对模型进行完全控制的场合。...到底是什么让机器在第二次训练中将模型参数(a, b)的值从初始的随机值(-1, 50)迁移到最优的(-1, 40)？如果不靠运气的话，机器如何能自动的找到最优解呢？...梯度下降在数学上属于最优化领域，从其名字Optimizater也可体现出。其参数就是“学习率”（learning rate），先记住这个名词，暂不展开，其基本的效用是决定待调整参数的调整幅度。...把学习率从0.01调制0.0028，然后将训练次数从1000调整至70000。
导言 [TensorFlow从入门到精通]系列课程既包含TensorFlow的基础知识点（如Graph），还有卷积神经网络、模型的保存和恢复、迁移学习、Fine-Tuning、超参数优化和自然语言处理等实战内容...TensorFlow从入门到精通 Amusi 对Magnus Erik Hvass Pedersen大佬制作的TensorFlow Tutorials 课程进行翻译，并记录成笔记。...这个系列笔记暂定称为 TensorFlow从入门到精通。 虽然 “xxx从入门到精通” 这个梗大家都知道，而且对此印象并不友好。...但 Amusi觉得与网上千篇一律的“xxx入门教程”、"xxx入门实战"相比，还是 TensorFlow从入门到精通 好一点，因为课程内容并不只是入门，还有很多深入的知识点。...如果你有很好的命名提议，欢迎后台回复~么么哒 TensorFlow Tutorials课程如下，而后来推出的TensorFlow从入门到精通 如不出意外，也会按此顺序来介绍。
我们这个例子所使用的数据，是使用tensorflow_datasets模块来自动下载、解压、管理的。...数据集的保存路径为：“~/tensorflow_datasets/”，这个是tensorflow_datasets默认的。...数据集中是随机尺寸的图片，程序第一步会将图片统一到224x224的尺寸，这个是预置的MobileNet V2模型所决定的。 我们从样本中取头两个图片显示在屏幕上，并且使用模型预测图片内容。...样本集的图片没有什么区别，刚才我们见到了。标注则非常简单，就是1（代表Dog）或者0(代表Cat)。上面的程序中，我们使用get_label_name(label)将数字转换为可读的字符串。...从绘图结果看，优化的效果还是很明显的： 两张图，中间都有一条绿线分隔开优化前和优化后的训练数据。
事实上大多具有革命性的公司都是这样，一方面带来令人兴奋的新特征，另一方面则是高企不落的学习成本。 《从锅炉工到AI专家》一文中，已经对机器学习的基本概念做了很详细的介绍。...所以在这里我们就省掉闲言絮语，直接从TensorFlow2.0讲起。...cuDNN是压缩包，如果不打算自己编译TensorFlow的话，放置到CUDA相同目录会比较省事。...pillow pandas seaborn sklearn 第一个例子：房价预测 本示例中的源码来自于《从锅炉工到AI专家》系列2，使用了最简单的线性函数来做房价预测。...使用迁移工具来自动迁移1.x代码到2.0 TensorFlow 2.0中提供了命令行迁移工具，来自动的把1.x的代码转换为2.0的代码。
本篇基于对梯度下降算法和学习率的理解，去填下之前在线性回归中发现的一个坑。...然而更换训练数据是我们学习代码的过程中再普通不过的行为，从stackoverflow.com上也能搜到很多人做了类似的尝试而遇到了这个问题。到底为什么这么经不住折腾？马上摊开看。...运行使用新数据的代码： import tensorflow as tf # model parameters a = tf.Variable([-1.], tf.float32) b = tf.Variable...图中显示，训练样本（已红色标出）的值对梯度值的贡献很大，而此时沿用之前的学习率η=0.01就显得不够小了。训练样本既然不可调，那么显然只能调小学习率了。...随之而来的副作用就是会导致学习缓慢，所以还得增加训练的次数。这就是之前的例子中最终调整为η=0.0028，epoch=70000的原因了。 如此看来，这的确不是TF的bug。
目录 1、tf.to_int32() 2、tf.to_float() ---- 1、tf.to_int32() tf.to_int32( x, name='ToInt32' ) 将张量转换为...参数： x: 张量或稀疏张量 name: 操作的名称(可选)。...返回值： 一种形状与x相同的张量或稀疏张量，类型为int32 可能产生的异常： TypeError: If x cannot be cast to the int32. 2、tf.to_float()...将张量强制转换为float32类型。...name:操作的名称(可选)。 返回值： 一种形状与x相同的张量或稀疏张量或索引切片，类型为float32。
我们先不进入TensorFlow 2.0中的MNIST代码讲解，因为TensorFlow 2.0在Keras的帮助下抽象度比较高，代码非常简单。...在原文中，我们首先介绍了MNIST的数据结构，并且用一个小程序，把样本中的数组数据转换为JPG图片，来帮助读者理解原始数据的组织方式。...如果网速比较慢的话，可以先用下载工具下载，然后放置到自己设置的数据目录，比如工作目录下的data文件夹，input_data检测到已有数据的话，不会重复下载。...目的只是为了延续原来的讲解，让图片直接显示而不是保存为图像文件，以及升级到Python3和TensorFlow 2.0的执行环境。 样本集显示出来效果是这样的： ?...神经网络模型的构建在TensorFlow 1.0中是最繁琐的工作。我们曾经为了讲解vgg-19神经网络的使用，首先编写了一个复杂的辅助类，用于从字符串数组的遍历中自动构建复杂的神经网络模型。
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