使用tensorflow.python.framework.errors.InvalidArgumentError的Tensorflow feed_dict - 腾讯云开发者社区

TensorFlow 支持占位符placeholder。占位符并没有初始值，它只会分配必要的内存。在会话中，占位符可以使用 feed_dict 馈送数据。...feed_dict是一个字典，在字典中需要给出每一个用到的占位符的取值。...在训练神经网络时需要每次提供一个批量的训练样本，如果每次迭代选取的数据要通过常量表示，那么TensorFlow 的计算图会非常大。因为每增加一个常量，TensorFlow 都会在计算图中增加一个结点。...所以说拥有几百万次迭代的神经网络会拥有极其庞大的计算图，而占位符却可以解决这一点，它只会拥有占位符这一个结点。...返回：Tensor类型例1 import tensorflow as tf x = tf.placeholder(tf.string) with tf.Session() as sess:

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TensorFlow使用

最近因为工作需要，准备使用TensorFlow框架，因为一直有使用pytorch的经验，所以以为不会很麻烦，但是看了几天官方文档之后，果断弃坑，去TMDSB Tensorflow，模块乱糟糟的像一锅粥，...我宁愿去用百度的paddlepaddle。

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使用TensorFlow的经验分享

模型保存：作用：将训练好的模型保存起来。 7. 模型部署：作用：将保存的模型部署到服务器或本地以便提供使用。三、搭建开发环境目前我学习的是Anaconda+tensorflow。 1....目前下载的Anaconda自带python为3.8，通过conda下载tensorflow2.3.0后可能无法使用gpu训练，除非自己使用pip下载tensorflow与CUDA，建议虚环境使用python3.7...，tensorflow使用tensorflow2.1.0。...(Bypass)设置,既大幅度减少了网络的参数量,又在一定程度上缓解了梯度消失问题的产生五、学习Tensorflow1.0与tensorflow2.0 1....学习搭建模型 1.模型的层的搭建学习：tensorflow.keras.layers库 2.设置优化器学习：tensorflow.keras.optimizers库 3.构建模型学习：tensorflow.keras.models

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【TensorFlow】DNNRegressor 的简单使用

TensorFlow 的话就比较好理解：我们是先定义一些计算图，这时候并不真正的传入数据，然后在训练的时候去执行这个计算图，也就是说这时候才开始将真正的数据穿进去。...定义 FeatureColumn TensorFlow 使用 FeatureColumn 来表示数据集中的一个的特征，我们需要根据特征类型（连续或者分类）把原来的特征都转换成 FeatureColumn...，说明你在使用 GPU 计算（默认行为）且你的 GPU 可用显存不足，TensorFlow 总是试图为自己分配全部显存，例如你的显存是 2GB，那么他就会试图为自己分配 2GB，但是一般情况下你的显存不会一点都不被其他程序占用的...，导致 TensorFlow 分配显存失败。...解决办法是在定义 regressor 的时候使用 config 参数中的 gpu_memory_fraction 来指定分配给 TensorFlow 的显存大小（比例）： # log_device_placement

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TensorFlow使用GPU

查看机器 GPU 的信息： nvidia-smi 持续更新查看： nvidia-smi -l 其他方式如下： import os # 使用GPU0 和 GPU1 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES...'] = '0, 1' # 通过 allow_soft_placement 参数自动将无法放在 GPU 上的操作放回 CPU gpuConfig = tf.ConfigProto(allow_soft_placement...=True) # 限制一个进程使用 60% 的显存 gpuConfig.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.6 # 运行时需要多少再给多少

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【tensorflow2.x】tensorflow和keras的使用问题

1、在新版的tensorflow2.x中，keras已经作为模块集成到tensorflow中了 ? 所以在导入包的时候需要按照以上形式导入。...参考：https://blog.csdn.net/weixin_40405758/article/details/88094405 2、tensorflow2.x新加了一些东西，比如：tf.keras.layers.advanced_activations...则可能需要更新tensorflow的版本。...pip install --upgrade tensorflow 同时需要注意的是不能直接导入anvanced_activations，需使用以下方式： from tensorflow.keras.layers...import LeakyReLU from tensorflow.keras.layers import BatchNormalization 3、还要注意版本问题 ?

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使用TensorFlow 2.0的简单BERT

作者 | Gailly Nemes 来源 | Medium 这篇文章展示了使用TensorFlow 2.0的BERT [1]嵌入的简单用法。...由于TensorFlow 2.0最近已发布，该模块旨在使用基于高级Keras API的简单易用的模型。在一本很长的NoteBook中描述了BERT的先前用法，该NoteBook实现了电影评论预测。...在这篇文章中，将看到一个使用Keras和最新的TensorFlow和TensorFlow Hub模块的简单BERT嵌入生成器。所有代码都可以在Google Colab上找到。...在这里，仅需几个步骤即可实现该模块的用法。 Module imports 将使用最新的TensorFlow（2.0+）和TensorFlow Hub（0.7+），因此，可能需要在系统中进行升级。...在bert_layer从TensorFlow集线器返回与针对整个输入序列的表示不同的合并输出。为了比较两个嵌入，使用余弦相似度。样本语句“这是一个不错的语句。”

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Tensorflow | 基本函数介绍

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...() print (sess.run(y, feed_dict={a: -3})) 结果： 3.0 数值符号函数sign 例如:a=-3, neg (a) = 3 import tensorflow...={a: -3})) 结果: 9.0 数值最近的整数round 例如: a=-3.6,round(a) = -4.0 import tensorflow as tf y = tf.round(a) sess...= tf.Session() print (sess.run(y, feed_dict={a: 2, b: 3})) 结果: 8.0 数值最近的整数exp 例如: a=2,exp(a) = 7.38906

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TensorFlow入门 - 使用TensorFlow甄别图片中的时尚单品

https://blog.csdn.net/Solo95/article/details/80067525 使用TensorFlow甄别图片中的时尚单品 MNIST数据集是一个经典的机器学习数据集...本例并没有直接使用MNIST数据集，为了使我们的实现更有趣一点，我们采用了Zalando发布的fashion-mnist数据集。...以上5张图片是使用深度分类器实际进行的5次预测，你可以看到5件衣服以及顶部使用数字标明的衣服种类。实际标签依次为0、0、9、8、5，我们的预测结果为0、0、9、8、5。...事实上，深度分类器的hidden_units参数对预测结果的准确度有着莫大的影响。该参数指定使用的深度神经网络使用几层hidden layer以及每个layer有几个神经元。...你可以尝试改变该参数以取得更高的准确率。我将在下一个例子里使用tensorboard详细说明训练过程，以及参数将对训练结果造成怎样的影响。

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TensorFlow中使用GPU

TensorFlow默认会占用设备上所有的GPU以及每个GPU的所有显存；如果指定了某块GPU,也会默认一次性占用该GPU的所有显存。...可以通过以下方式解决： 1 Python代码中设置环境变量，指定GPU 本文所有代码在tensorflow 1.12.0中测试通过。...import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" # 指定只是用第三块GPU 2 系统环境变量中指定GPU # 只使用第2块GPU，在demo_code.py...，机器上的第二块GPU变成”/gpu:0“，不过在运行时所有的/gpu:0的运算将被放到第二块GPU上 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python demo_code.py #只使用第一块...config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, log_device_placement=True) # 以下代码会占用所有可使用的GPU的40%显存

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TensorFlow核心使用要点

TensorFlow的流行让深度学习门槛变得越来越低，只要你有Python和机器学习基础，入门和使用神经网络模型变得非常简单。...TensorFlow支持 Python和C++两种编程语言，再复杂的多层神经网络模型都可以用Python来实现，如果业务使用其他编程也不用担心，使用跨语言的gRPC或者HTTP服务也可以访问使用TensorFlow...总之呢就是，TensorFlow是非常有意义且易入门的深度学习框架~想学习人工智能，似乎也不是辣么的难哟~ 下面小梦就为大家介绍几种TensorFlow的核心使用方法及要点，希望对所有对深度学习感兴趣的童鞋们有所助益...训练前需要准备样本数据和测试数据，一般数据文件是空格或者逗号分隔的CSV文件，但TensorFlow建议使用二进制的TFRecords格式，这样可以支持QueuRunner和 Coordinator进行多线程数据读取...TensorFlow底层使用了python-gflags项目，然后封装成tf.app.flags接口，使用起来非常简单和直观，在实际项目中一般会提前定义命令行参数，尤其在后面将会提到的Cloud Machine

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TensorFlow 使用变量共享

参考： https://www.tensorflow.org/programmers_guide/variable_scope 举例说明 TensorFlow中的变量一般就是模型的参数。...通常的做法是将这些变量设置为全局变量。但是存在的问题是打破封装性，这些变量必须文档化被其他代码文件引用，一旦代码变化，调用方也可能需要变化。还有一种保证封装性的方式是将模型封装成类。...不过TensorFlow提供了Variable Scope 这种独特的机制来共享变量。...return conv_relu(relu1, [5, 5, 32, 32], [32]) 最后在image_filters这个作用域重复使用第一张图片输入时创建的变量，调用函数reuse_variables...tf.get_variable("v", [1]) w1 = tf.get_variable("w", [1]) assert v1 is v assert w1 is w 不管作用域如何嵌套，当使用

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TensorFlow基本使用教程

我个人建议，想要在工业界发展的，还是学习TensorFlow框架为主，当然Pytoch也可以选择。 TensorFlow特点使用图 (graph) 来表示计算任务....使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据. 当会话定义完成后就可以真正运行定义好的计算了....在TensoorFlow中，所有的操作op，变量都视为节点 TensorFlow框架原理综述 TensorFlow 是一个编程系统, 使用图来表示计算任务。...在构建阶段, op 的执行步骤被描述成一个图. 在执行阶段, 使用会话执行执行图中的 op。...注意，类似卷积神经网络只在最后的全连接层使用dropout，循环神经网络一般只在不同层循环体结构之间使用dropout，而不在同一层的循环体结构之间使用。

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Pycharm安装使用TensorFlow

，或者是NVIDIA 730之类的台式机显卡，无法使用最新的深度学习包，以及一些CUDA,cuDNN等，这就直接导致了无法使用TensorFlow 2.4.0或更高本版，而Keras每个版本依赖的TensorFlow...的setting中将system interpreter选为Anaconda中的python编译器，并且安装对应的Keras和TensorFlow，查看版本对应关系可以参考https://docs.floydhub.com.../guides/environments/，安装方法可以直接在pycharm的terminal中使用pip安装，比如安装TensorFlow 2.1.0版本可以使用命令pip install tensorflow...==2.1.0，安装Keras 2.3.1可以使用命令pip install keras==2.3.0 4.这个时候可以使用一下代码测试keras和TensorFlow安装是否成功 import tensorflow...CPU版本学习机器学习过程，因此电脑没有独立显卡也可以训练，即便有独立显卡，如果要使用TensorFlow GPU版本，还需要安装Visual Studio2015，显卡对应的CUDA，以及对应的cuDNN

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Task 3 使用TensorFlow

这两个问题的答案就是选择合适的损失函数，此处使用距离方差。选择合适的优化策略，有最小二乘法和梯度下降。 1.1.1 距离方差距离方差的定义是： ?...最大似然估计就是要求得使 l(θ) 取最大值时的 θ ，这里可以使用梯度上升法求解。我们稍微变换一下： ? 因为乘了一个负的系数−1/m，然后就可以使用梯度下降算法进行参数求解了。...所以要考虑这个边界的问题。卷积的边界处理有两种方式：一、丢掉边界，也就是就按右边那个缩小的矩阵来。二、使用全0填充，就如下图所示 ?...通过对图片多次卷积和池化后，最后留下的矩阵大小已大大缩小，且保留了原图片的特征，于是就可以使用全连接层处理了。在分类问题中的最后一层，要使用softmax函数进行归一化处理。 ?...因为这份代码的构建格式与《tensorflow实战google深度学习框架》第六章所提到的LeNet-5格式基本相似。

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【tensorflow2.0】AutoGraph的使用规范

有三种计算图的构建方式：静态计算图，动态计算图，以及Autograph。 TensorFlow 2.0主要使用的是动态计算图和Autograph。动态计算图易于调试，编码效率较高，但执行效率偏低。...我们将着重介绍Autograph的编码规范和Autograph转换成静态图的原理。并介绍使用tf.Module来更好地构建Autograph。本篇我们介绍使用Autograph的编码规范。...一，Autograph编码规范总结 1，被@tf.function修饰的函数应尽可能使用TensorFlow中的函数而不是Python中的其他函数。...例如使用tf.print而不是print，使用tf.range而不是range，使用tf.constant(True)而不是True. 2，避免在@tf.function修饰的函数内部定义tf.Variable...二，Autograph编码规范解析 1，被@tf.function修饰的函数应尽量使用TensorFlow中的函数而不是Python中的其他函数。

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使用Tensorflow实现数组的部分替换

简单描述一下场景：对于一个二维的整型张量，假设每一行是一堆独立的数，但是对于每一行的数，都有一个设定好的最小值的。...我们需要做的是，对于每一行，找到第一次小于最小值的位置，并将该位置起直到行末部分的数字替换为0。是不是有点抽象？...tensorflow不能对张量进行直接赋值操作，如果你尝试修改一个tensor中的内容，会报下面的错误： TypeError: 'Tensor' object does not support item...feed_dict = { choose:[[5,4,3,0,1],[2,3,0,4,2],[2,3,5,4,2]], minValue:[[3],[2],[2]]} 得到每行第一个小于最小值的位置的索引...这里,我们首先判断每个位置的数是否小于最小值，如果小于最小值，返回1，大于等于最小值，返回0，那么使用arg_max函数就可以返回第一个小于最小值的位置的索引： x = tf.tile(tf.reshape

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使用tensorflow进行音乐类型的分类

我们发现特征工程是至关重要的，而领域知识可以真正提高性能。在描述了所使用的数据源之后，我对我们使用的方法及其结果进行了简要概述。...在本文的最后一部分，我将花更多的时间来解释googlecolab中的TensorFlow框架如何通过TFRecord格式在GPU或TPU运行时高效地执行这些任务。...TensorFlow实现 TensorFlow是一个非常强大的工具，可以在规模上构建神经网络，尤其是与googlecolab的免费GPU/TPU运行时结合使用。...我们使用TensorFlow内置函数和Python函数（与tf.py_函数，对于在数据管道中使用Python函数非常有用）。...本节中的大部分代码都改编自TensorFlow官方文档以及本教程中有关音频管道的内容。

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tensorflow笔记（三）之 tensorboard的使用

tensorflow笔记（三）之 tensorboard的使用版权声明：本文为博主原创文章，转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7429344....html 前言这篇博客将介绍tensorflow当中一个非常有用的可视化工具tensorboard的使用，它将对我们分析训练效果，理解训练框架和优化算法有很大的帮助。...还记得我的第一篇tensorflow博客上的的例子吗？这篇博客会以第一篇tensorflow博客的tensorboard图为例进行展开。...实践2---线性拟合（一）上面那一个是小试牛刀，比较简单，没有任何训练过程，下面将第一篇tensorflow笔记中的第二个例子来画出它的流动图（哦，对了，之所有说是流动图，这是由于tensorflow...，两者差不多，使用方式可以参考上面代码，一般是第一项字符命名，第二项就是要记录的变量了，最后用tf.summary.merge_all对所有训练图进行合并打包，最后必须用sess.run一下打包的图，并添加相应的记录

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tf44：tensorflow CRF的使用

CRF简单的例子： # coding=utf-8 import numpy as np import tensorflow as tf # 参数设置 num_examples = 10 num_words...Accuracy: %.2f%%" % accuracy) 转自：https://blog.csdn.net/guolindonggld/article/details/79044574 Bi-LSTM 使用...TensorFlow构建Bi-LSTM时经常是下面的代码： cell_fw = tf.contrib.rnn.LSTMCell(num_units=100) cell_bw = tf.contrib.rnn.LSTMCell...其实LSTM使用起来很简单，就是输入一排的向量，然后输出一排的向量。构建时只要设定两个超参数：num_units和sequence_length。...注意这里的转移矩阵不像传统的HMM概率转移矩阵那样要求每个元素非负且每一行的和为1，这里的每个元素取值范围是实数（正负都可以）。

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