]] # 任务完成, 关闭会话. sess.close() python中可以直接用with隐式启动和关闭会话： with tf.Session() as sess: result = sess.run...在训练过程中, 通过重复运行训练图, 更新这个 tensor....# Create some variables. v1 = tf.Variable(..., name="v1") v2 = tf.Variable(..., name="v2") ... # Add...# Create some variables. v1 = tf.Variable(..., name="v1") v2 = tf.Variable(..., name="v2") # ... # Add...# Create some variables. v1 = tf.Variable(..., name="v1") v2 = tf.Variable(..., name="v2") ... # Add
、MXNet 等不同框架的分布式模型训练。...部署如下 YAML，可以看到，v1 版本的模型和 v2 版本的模型都设置为了 50% 的流量。...# 模型地址，在 color-model 这个 pvc 中 /model/v1 路径下存放了我们的 v1 版本模型，所以通过 pvc://color-model/model/v1 指定模型的地址...modelUri: pvc://color-model/model/v1 - name: model2 replicas: 1 # v2 版本的模型流量为...# 模型地址，在 color-model 这个 pvc 中 /model/v2 路径下存放了我们的 v2 版本模型，所以通过 pvc://color-model/model/v2
3.1 SSD Mobilenet V1 COCO Model 这是准确率最低但是检测速度最快的模型。它可以在如今的安卓手机上实时 检测行人。 ?...在启用GPU的测试当中，帧时长在30~50ms之间变化，大概25FPS。当禁用GPU加速时，每帧处理 时长为60~80ms，大约15FPS。...在启用GPU的测试中，每帧处理时长大约是200~300ms，大约4FPS。禁用GPU加速后，每帧 处理时长大约1.5~1.6s。...但是这个模型也是 最慢的，在启用GPU加速的情况下，也需要2.6秒才能处理一帧。 4、与早期方法相比的改进之处 就我的观察而言，所有这些模型都比早期的模型准确。...重报的情况在有些模型中也有发生，例如当多个人挨的太近的时候。漏检和闪烁在一些模型中偶有发生，但是在更准确的模型中都解决了（通过牺牲计算时间）。
digamma(...): 计算，的导数(的绝对值的对数)dimension_at_index(...): 兼容性实用程序需要允许在TF中同时存在V1和V2行为。....): 兼容性实用程序需要允许在TF中同时存在V1和V2行为。disable_eager_execution(...): 禁用急切的执行。....): 禁用V2 TensorShape行为并恢复到V1行为。div(...): Divides x / y elementwise(使用Python 2师semantics操作)。...dimension_at_index(...): 兼容性实用程序需要允许在TF中同时存在V1和V2行为。....): 兼容性实用程序需要允许在TF中同时存在V1和V2行为。forward_compatibility_horizon(...): 上下文管理器，用于测试生成的图的正向兼容性。
tf.Variable(initializer,name),参数initializer是初始化参数，name是可自定义的变量名称，用法如下： import tensorflow as tf v1...在TensorFlow的世界里，变量的定义和初始化是分开的，所有关于图变量的赋值和计算都要通过tf.Session的run来进行。...as tf import numpy as np # 生成0和1矩阵 v1 = tf.Variable(tf.zeros([3, 3, 3]), name="v1") v2 = tf.Variable...')使用tensorflow在默认的图中创建节点，这个节点是一个变量。...new_value = tf.add(state,one)对常量与变量进行简单的加法操作，这点需要说明的是： 在TensoorFlow中，所有的操作op，变量都视为节点，tf.add() 的意思就是在tf
构造函数（constructor）允许你控制以下 3 个事物： 目标（target）：在分布式架构的情况下用于处理计算。可以指定要计算的 TF 服务器或「目标」。...= tf.Variable(1. , name="v1") v2 = tf.Variable(2. , name="v2") # Let's design an operation a = tf.add...(v1, v2) # Let's create a Saver object # By default, the Saver handles every Variables related to the...() as sess: # Init v and v2 sess.run(tf.global_variables_initializer()) # Now v1 holds the value 1.0...TF 自带多个方便的帮助方法，如： 在时间和迭代中处理模型的不同检查点。它如同一个救生员，以防你的机器在训练结束前崩溃。
在推荐系统场景中，分布式扩展性提升10倍以上，单位算力性能也有显著提升，并在美团内部业务中大量使用，本文介绍了相关的优化与实践工作。...图2 自动化实验框架 2.2.2 业务视角的负载分析 在推荐系统场景中，我们使用了TensorFlow Parameter Server[3]（简称PS）异步训练模式来支持业务分布式训练需求。...RDMA主要包括三种协议Infiniband、RoCE(V1, V2)、iWARP。在美团内部的深度学习场景中，RDMA通信协议使用的是RoCE V2协议。...3.4.1 稀疏域参数聚合 在启用HashTable存储稀疏参数后，对应的，一些配套参数也需要替换为HashTable实现，这样整个计算图中会出现多张HashTable以及大量的相关算子。...5 总结与展望 TensorFlow在大规模推荐系统中被广泛使用，但由于缺乏大规模稀疏的大规模分布式训练能力，阻碍了业务的发展。
为了可读性，它包括了笔记本和源代码的解释，为两个TF v1和v2版本。 它适合初学者，提供关于TensorFlow清晰和简洁的例子。...教程目录 第零章 前提 机器学习介绍 介绍MNIST数据集 第一章 介绍 Hello World 基础运算 TensorFlow Eager API 注：Eager Execution是一个命令式、...运行定义式的接口，其中，操作一旦从Python中调用便立刻得以执行。...TFRecords 图像转换 第六章 Multi GPU Multi-GPU基本操作 用Multi-GPU训练一个神经网络 内容分析 这个教程有基本的机器学习模型，也有深度学习的基本模型，包括现在流行的GAN，在模型方面比较全面...最后第四章，在可视化以及存储模型方面给出了例子。可以供大家学习使用，让TensorFlow的效率提高。 总体而言，这个教程基础扎实和全面，非常适合新手。 文末的那啥帮忙点一下~
v2 = tf.Variable(1, name="var2", dtype=tf.float32) a = tf.add(v1, v2) print(v1.name) # var1...) a = tf.add(v1, v2) print(v1.name) # my_scope/var1:0 print(v2.name) # my_scope/var2:0 print(a.name...在GAN-CLS中，D应当判断出真实图像，且图像要符合文字描述。...在参考了How to Train a GAN? Tips and tricks to make GANs work这篇文章后，对网络中某些细节有所改造。...行为与上文的DCGAN一致。 通过辨别器。 前半部分与DCGAN一致。
目标 本文旨在介绍 tensorflow 入门知识点及实战示例，希望各位新手能在学习之后熟练 tensorflow 相关操作 简单的常量运算代码 import tensorflow as tf v1...= tf.constant([[5,6]]) v2 = tf.constant([[2],[4]]) p1 = tf.matmul(v1, v2) p2 = tf.matmul(v2, v1) with...print(sess.run(p1)) print(sess.run(p2)) 复制代码 输出结果 [[34]] [[10 12] [20 24]] 简单的变量运算 import tensorflow...y) add = tf.add(x, y) init = tf.global_variables_initializer() # 这里因为 graph 中有变量 x ，所以要有一个操作对 graph 中的变量进行初始化...print(sess.run(state)) # 输出原始的 state 值 for _ in range(3): sess.run(update) # update 操作中已经包含了加法和赋值两个操作
G的任务是由输入的隐变量z生成一张图像G(z)出来，D的任务是区分G(z)和训练数据中的真实的图像（real images）。...TF中是由Variable_scope来实现的，下面我通过几个栗子，彻底弄明白到底该怎么使用，以及使用中会出现的错误。栗子来源于文档，然后我写了不同的情况，希望能帮到你。...Originally defined at: """ # 解释： # 当reuse为False的时候由于v1在'fool'这个scope里面， # 所以和v的name是一样的，而reuse为False...') print v1.name v2 = tf.get_variable("v2", [1]) print v2.name with tf.variable_scope...('v1') print v4.name """ foo/v1:0 foo/v2:0 foo/v2:0 ValueError: Variable foo/v1 does not exist
这个字典指定了# 原来名称为v1的变量现在加载到变量v1中(名称为other-v1)，名称为v2的变量# 加载到变量v2中(名称为other=v2)。...saver = tf.train.Saver({"v1": v1, "v2": v2})在这个程序中，对变量v1和v2名称进行了修改。...在tensorflow中变量定义也是一个运算，这个运算的名称为v1(name:"v1")，运算方法的名称为Variable(op:"VariableV2")。...在节点v1中，attr属性指定了这个变量的维度以及类型。给出的第二个节点是代表加法的节点。它指定了2个输入，一个为v1/read，另一个为v2/read。...在样例程序中，这两个集合中的元素是一样的，都是变量v1和v2，它们都是系统自动维护的。
官网中给出了这么一个例子： v1 = tf.Variable(..., name='v1') v2 = tf.Variable(..., name='v2') # Pass the variables...我们都知道，参数会保存到 checkpoint 文件中，通过键值对的形式在 checkpoint中存放着。...如果 Saver 的构造函数中传的是 dict，那么在 save 的时候，checkpoint文件中存放的就是对应的 key-value。...如下： import tensorflow as tf # Create some variables. v1 = tf.Variable(1.0, name="v1") v2 = tf.Variable...，得到 tensor_name: v1 1.0 tensor_name: v2 2.0 如果我们现在想将 checkpoint 中v2的值restore到v1 中，v1的值restore到v2中
tf.device()指定运行设备 在TensorFlow中，模型可以在本地的GPU和CPU中运行，用户可以指定模型运行的设备。...通常，如果你的TensorFlow版本是GPU版本的，而且你的电脑上配置有符合条件的显卡，那么在不做任何配置的情况下，模型是默认运行在显卡下的。...这种形式我们在一些代码中能见到。如： with tf.device('/cpu:0'): build_CNN() # 此时，这个CNN的Tensor是储存在内存里的，而非显存里。...): v1 = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='v1') v2 = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0],...设置使用cpu tensorflow中不同的GPU使用/gpu:0和/gpu:1区分，而CPU不区分设备号，统一使用 /cpu:0 import tensorflow as tf with tf.device
在计算中，半精度是二进制浮点计算机数字格式，占用计算机存储器中的 16 位。...）：5 bits Significand precision（尾数精度）：11 bits （有10位被显式存储） ?...例如图 4 中，MobileNet V2 top 1 的测试结果显示，其精度降低值小于 0.03％。...以下是在 MobileNet V1 和 V2 模型以及 MobileNet SSD 模型的一些测试结果。...其中，MobileNet v1 和 v2 的结果基于 ImageNet 图像识别任务测得，而 MobileNet SSD 模型则在 COCO 目标检测任务上评估而得。 ?
前言 首先，我们从一个直观的例子，讲解如何实现Tensorflow模型参数的保存以及保存后模型的读取。 然后，我们在之前多层感知机的基础上进行模型的参数保存，以及参数的读取。...tf # 随机生成v1与v2变量 v1 = tf.Variable(tf.random_normal([1,2]), name="v1") v2 = tf.Variable(tf.random_normal...() with tf.Session() as sess: sess.run(init_op) print ("V1:",sess.run(v1)) print ("V2:",sess.run...模型存储文件 模型参数读取 import tensorflow as tf v1 = tf.Variable(tf.random_normal([1,2]), name="v1") v2 = tf.Variable.../save/model.ckpt") print ("V1:",sess.run(v1)) print ("V2:",sess.run(v2)) print ("Model restored
参考文献Tensorflow 实战 Google 深度学习框架[1]实验平台: Tensorflow1.4.0 python3.5.0 Tensorflow 常用保存模型方法 import tensorflow...Tensorflow 提供了 convert_varibales_to_constants 函数，通过这个函数可以将计算图中的变量及其取值通过常量的方式保存，这样整个 Tensorflow 计算图可以统一存放在一个文件中...v1 = tf.Variable(tf.constant(1.0, shape=[1]), name="v1") v2 = tf.Variable(tf.constant(2.0, shape=[1]...), name="v2") result = v1 + v2 init_op = tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess...只需要这一部分就可以完成从输入层到输出层的计算过程 graph_def = tf.get_default_graph().as_graph_def() # 将需要保存的add节点名称传入参数中，
在最近的一篇文章中，我们提到，TensorFlow 2.0经过重新设计，重点关注开发人员的工作效率、简单性和易用性。...减少全局变量 TensorFlow 1.X严重依赖于隐式全局命名空间。调用 tf.Variable() 时，它会被放入默认图形中，它会保留在那里，即使忘记了指向它的Python变量。...凭借自由分发Python和TensorFlow代码的能力，您可以充分利用Python的表现力。但是，便携式TensorFlow在没有Python解释器上下文时执行 - 移动、C++和JS。...在TensorFlow 2.0中，用户应将其代码重构为较小的函数，这些函数根据需要调用。...要了解有关TensorFlow 2.0的更多信息，我们还推荐这些近期文章： 向TensorFlow提供贡献：SIG、RFC、测试和文档 什么是TensorFlow 2.0中的符号和命令式API？
在 Tensorflow 中，所有不同的变量和运算都是储存在计算图，所以在我们构建完模型所需要的图之后，还需要打开一个会话（Session）来运行整个计算图 通常使用import tensorflow...as tf来载入TensorFlow 在TensorFlow程序中，系统会自动维护一个默认的计算图，通过tf.get_default_graph函数可以获取当前默认的计算图。...除了使用默认的计算图，可以使用tf.Graph函数来生成新的计算图，不同计算图上的张量和运算不会共享 在TensorFlow程序中，所有数据都通过张量的形式表示，张量可以简单的理解为多维数组，而张量在...placeholder相当于定义了一个位置，这个位置中的数据在程序运行时再指定。这样在程序中就不需要生成大量常量来提供输入数据，而只需要将数据通过placeholder传入TensorFlow计算图。...") saver = tf.train.Saver({"v1": v1, "v2": v2})
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