可能是由于以下原因导致的:
解决这个问题的方法包括:
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tf.reduce_mean 函数用于计算张量tensor沿着指定的数轴(tensor的某一维度)上的的平均值,主要用作降维或者计算tensor(图像)的平均值。
Tensor在Tensorflow中是N维矩阵,所以涉及到Tensor的方法,也都是对矩阵的处理。由于是多维,在Tensorflow中Tensor的流动过程就涉及到升维降维,这篇就通过一些接口的使用,来体会Tensor的维度概念。以下是个人体会,有不准确的请指出。
在1889年,梵高画了这个美丽的艺术品:星月夜。如今,我的GAN模型只使用20%的标签数据,学会了画MNIST数字!它是怎么实现的?让我们动手做做看。 半监督学习 大多数深度学习分类器需要大量的标签样
常用的两类图像分割损失函数有二值交叉熵,dice系数,tversky,FocalLoss等。今天我将在TensorFlow下复现上述损失函数,并进行结果对比。
Deep Dream是谷歌推出的一个有意思的技术。在训练好的CNN上,设定几个参数就可以生成一张图象。具体目标是:
本文主要介绍tf.argmax,tf.reduce_mean(),tf.reduce_sum(),tf.equal()的使用 1 tf.argmax()简介 tf.argmax(vector, 1):返回的是vector中的最大值的索引号,如果vector是一个向量,那就返回一个值,如果是一个矩阵,那就返回一个向量,这个向量的每一个维度都是相对应矩阵行的最大值元素的索引号。 tf.argmax(input=tensor,dimention=axis) 找到给定的张量tensor中在指定轴axis上的
计算元素跨张量维数的平均值。(弃用参数)有些论点是不赞成的。它们将在未来的版本中被删除。更新说明:不推荐使用keep_dims,而是使用keepdims沿着坐标轴给出的维数减少input_张量。除非keepdims为真,否则对于轴上的每一项,张量的秩都会减少1。如果keepdims为真,则使用长度1保留缩减后的维度。如果轴为空,则所有维数都被缩减,并返回一个只有一个元素的张量。
合并是指将多个张量在某个维度上合并为一个张量,比如我们要将某学校所有的考试成绩单进行合并,张量A中记录了该学校1-4班的50名学生的9门科目的成绩,此时对应的shape就是[4,50,9],张量B记录了5-10班的成绩,此时的shape就是[6,50,9],我们合并这两个张量就能够得到该学校全部成绩的张量C为[10,50,9],此时张量合并的用处就得以体现了。
argmax(...): 返回一个张量在轴上的最大值的指标。 (deprecated arguments)
前言 tensorflow中文社区对官方文档进行了完整翻译。鉴于官方更新不少内容,而现有的翻译基本上都已过时。故本人对更新后文档进行翻译工作,纰漏之处请大家指正。(如需了解其他方面知识,可参阅以下Tensorflow系列文章)。 深入MNIST TensorFlow是一个非常强大的用来做大规模数值计算的库。其所擅长的任务之一就是实现以及训练深度神经网络。在本教程中,通过为MNIST构建一个深度卷积神经网络的分类器,我们将学到构建一个TensorFlow模型的基本步骤。 这个教程假设你已经熟悉神经网络和MNI
tf.Variable()将函数标记为可训练,被标记的变量会在反向传播中记录梯度信息。
这里先说一下选择使用tensorflow2讲解的原因,在对比一下同类型的一个优势。由于我们这个系列的目标是学习,大家使用的都是win系统的电脑,故而这里选择tensorflow2方便得多。当前最新的版本是2.15
最近在tensorflow环境下用CNN来实现mnist,里面设计了一些tensorflow的函数,在之后的学习中肯定会经常使用,因此记录整理下来。
在Tensorflow中,无论是占位符还是变量,它们实际上都是Tensor,从Tensorflow的名字中,就可以看出Tensor在整个系统中处于核心地位。Tensorflow中的Tensor并不是具体的数值,只是一些我们希望Tensorflow系统计算的节点。
定义的公式只是 Computation Graph,在这执行这代码时计算还没发生,需要调用 run 方法并 feed 数据才真正执行。
前面的文章中已经介绍了两类图像分割损失函数,今天将分享常用的多类图像分割损失函数有多类交叉熵,加权多类交叉熵,多类dice系数,多类FocalLoss等,并给出在TensorFlow下复现上述损失函数代码。
在图像识别/目标检测领域,基本上CNN的天下,从基础的AlexNet,再到后面更深的GoogleNet、VGGNet等,再到收敛速度更快、泛化性更强ResNet等残差网络,从2012年到现在CNN网络在图像识别/目标检测领域可谓是一个很好的方法。
CPU:Central Processing Unit中央处理器,是一台计算机的运算核心和控制核心,
先给大家出个脑筋急转弯:在白纸上画出一个大熊猫,一共需要几种颜色的画笔?——大家应该都知道,只需要一种黑色的画笔,只需要将大熊猫黑色的地方涂上黑色,一个大熊猫的图像就可以展现出来。
2.写一个函数generate_data(),用来生成我们所需要的数据,这里使用的线性函数是y = 0.1*x + 0.3,具体解释见注释
前一篇文章讲解了Tensorboard可视化的基本用法,并绘制整个神经网络及训练、学习的参数变化情况。本篇文章将通过TensorFlow实现分类学习,以MNIST数字图片为例进行讲解。本文主要结合作者之前的博客、AI经验和"莫烦大神"的视频介绍,后面随着深入会讲解更多的Python人工智能案例及应用。
在很多情况下,可能会遇到数据不平衡问题。数据不平衡是什么意思呢?举一个简单的例子:假设你正在训练一个网络模型,该模型用来预测视频中是否有人持有致命武器。但是训练数据中只有 50 个持有武器的视频,而有 1000 个没有持有武器的视频。如果使用这个数据集完成训练的话,模型肯定倾向于预测视频中没有持有武器。针对这个问题,可以做一些事情来解决:
[1]Tensorflow实战Google深度学习框架: https://github.com/caicloud/tensorflow-tutorial/tree/master/Deep_Learning_with_TensorFlow/1.4.0
在机器学习领域和认知科学领域,人工神经网络(artificial neural network) 简称ann或类神经网络,一种放生物 神经网络的结构和功能的计算模型,用于对函数进行估计或近似.
从实践出发学习TensorFlow和teras机器学习框架,分别用tf和keras实现线性模型,两者区别在于前者相当于手推了线性回归模型,后者使用单层的感知机,很便捷。相同内容更新在:https://blog.csdn.net/yezonggang
来源:机器之心 本文长度为3071字,建议阅读6分钟 本文在 MNIST 上对VAE和GAN这两类生成模型的性能进行了对比测试。 项目链接:https://github.com/kvmanohar22/ Generative-Models 变分自编码器(VAE)与生成对抗网络(GAN)是复杂分布上无监督学习最具前景的两类方法。 本项目总结了使用变分自编码器(Variational Autoencode,VAE)和生成对抗网络(GAN)对给定数据分布进行建模,并且对比了这些模型的性能。你可能会问:我们已经
选自GitHub 机器之心编译 参与:路雪、李泽南 变分自编码器(VAE)与生成对抗网络(GAN)是复杂分布上无监督学习最具前景的两类方法。本文中,作者在 MNIST 上对这两类生成模型的性能进行了对比测试。 项目链接:https://github.com/kvmanohar22/Generative-Models 本项目总结了使用变分自编码器(Variational Autoencode,VAE)和生成对抗网络(GAN)对给定数据分布进行建模,并且对比了这些模型的性能。你可能会问:我们已经有了数百万张图像
在tf.random.truncated_normal中如果随机数的取值在(u-2\sigma, u+2\sigma)之外,则重新生成,保证值在均值附近
tf.train.GradientDescentOptimizer是实现梯度下降算法的优化器。
也对多维Tensor排序,当对多维Tensor进行排序时,可以通过axis参数指定需要排序的维度,默认axis默认值为-1,也就是对最后一维进行排序。
导语:在本文的开始前,强烈推荐两个深度学习相关的视频集 1.中国台湾李宏毅教授的ML 2016,清晰明了,很多晦涩的原理能让你看了也能明白:https://www.youtube.com/watc
文章主要介绍了如何使用TensorFlow进行深度学习,包括神经网络模型的定义、模型的搭建、训练、预测等步骤。同时,文章还介绍了如何使用TensorFlow进行图像分类和文本情感分析等具体应用。
https://blog.csdn.net/he_min/article/details/78694383
原文来源:freeCodeCamp 作者:Thalles Silva 让我们假设这样一种情景:你的邻居正在举办一场非常酷的聚会,你非常想去参加。但有要参加聚会的话,你需要一张特价票,而这个票早就已经卖完了。 而对于这次聚会的组织者来说,为了让聚会能够成功举办,他们雇佣了一个合格的安全机构。主要目标就是不允许任何人破坏这次的聚会。为了做到这一点,他们在会场入口处安置了很多警卫,检查每个人所持门票的真实性。 考虑到你没有任何武术上的天赋,而你又特别想去参加聚会,那么唯一的办法就是用一张非常有说服力的假票来
前言:先坦白的说,深度神经网络的学习在一开始对我造成的困扰还是很大的,我也是通过不断地看相关的视频资料、文献讲解尝试去理解记忆。毕竟这些内容大多都是不可查的,我们看到的都只是输入输出的东西,里面的内部运作以及工作原理,都需要沉心静思。
手写体识别与Tensorflow 如同所有语言的hello world一样,手写体识别就相当于深度学习里的hello world。 TensorFlow是当前最流行的机器学习框架,有了它,开发人工智能程序就像Java编程一样简单。 MNIST MNIST 数据集已经是一个被”嚼烂”了的数据集, 很多教程都会对它”下手”, 几乎成为一个 “典范”. 不过有些人可能对它还不是很了解, 下面来介绍一下. MNIST 数据集可在 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 获取, 它包含了四
今天在写NCF代码的时候,发现网络上的代码有一种新的数据读取方式,这里将对应的片段剪出来给大家分享下。
本篇文章通过TensorFlow搭建最基础的全连接网络,使用MNIST数据集实现基础的模型训练和测试。
在使用tensorflow时常常会使用到tf.reduce_*这类的函数,在此对一些常见的函数进行汇总
本文主要介绍了理解交叉熵作为损失函数在神经网络中的作用,说明了其在多分类问题中的重要性,并通过举例进行说明。最后,在TensorFlow中实现了交叉熵损失函数的计算,并进行了实例化应用。
w=tf.Variable(tf.random_normal(2,3,stddev=2, mean=0, seed=1))
手写数字识别是机器学习领域中的一个经典应用,很多机器学习算法以这个问题作为示例,其地位相当于程序界的hello world。这个问题具有以下两个特点:
我们虽然在改进风格迁移中改进了传统的神经风格迁移,但是仍然只能使用训练所得的固定数量的风格。因此我们要学习另一种允许实时任意风格迁移的神经网络模型,获得更多创意选择。
第 10 章介绍了人工神经网络,并训练了我们的第一个深度神经网络。 但它是一个非常浅的 DNN,只有两个隐藏层。 如果你需要解决非常复杂的问题,例如检测高分辨率图像中的数百种类型的对象,该怎么办? 你可能需要训练更深的 DNN,也许有 10 层,每层包含数百个神经元,通过数十万个连接相连。 这可不像公园散步那么简单:
依次训练的方法主要有:Deep Knowledge-aware Network(DKN) 联合训练的方法主要有:Ripple Network 交替训练主要采用multi-task的思路,主要方法有:Multi-task Learning for KG enhanced Recommendation (MKR)
如果说两代 Tensorflow 有什么根本不同,那应该就是 Tensorflow 2.0 更注重使用的低门槛,旨在让每个人都能应用机器学习技术。考虑到它可能会成为机器学习框架的又一个重要里程碑,本文会介绍 1.x 和 2.x 版本之间的所有(已知)差异,重点关注它们之间的思维模式变化和利弊关系。
假设给定一张图(可能是字母X或者字母O),通过CNN即可识别出是X还是O,如下图所示
训练一个非常大的深度神经网络可能会非常缓慢。 到目前为止,我们已经看到了四种加速训练的方法(并且达到更好的解决方案):对连接权重应用良好的初始化策略,使用良好的激活函数,使用批量规范化以及重用预训练网络的部分。 另一个巨大的速度提升来自使用比普通渐变下降优化器更快的优化器。 在本节中,我们将介绍最流行的:动量优化,Nesterov 加速梯度,AdaGrad,RMSProp,最后是 Adam 优化。
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