如何将密集层从Tensorflow 1迁移到Tensorflow 2？ - 腾讯云开发者社区

可以通过下面的例子来理解张量： 3 # 一个0阶的张量；它是一个标量，形状为shape[]； [1. ,2., 3.] # 一个1阶的张量；它是一个向量，形状为shape[3]； [[1., 2., 3...[2, 1, 3]。...计算图 TensorFlow核心编程，通常是由两大阶段组成： 1 构建计算图 2 运行计算图计算图，The Computational Graph，是由计算节点（node）构成的图。...tensorflow as tf node1 = tf.constant(3.0, tf.float32) node2 = tf.constant(4.0) # also tf.float32 implicitly...overhead 每进行一次矩阵操作，python层都要获得计算结果，所以每行矩阵操作代码都造成一次C语言和Python之间的交互。numpy不仅要计算，还得“折返跑”。

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TensorFlow从1到2 | 前言

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。...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...convolutional neural networks，Alex Krizhevsky，Ilya Sutskever，Geoff Hinton； ImageNet冠军，AlexNet（KSH） 8层；...冠军获得者：Geoff Hinton的博士生Alex Krizhevsky和Ilya Sutskever，将错误率从26....ImageNet 2014冠军； GoogLeNet，22层，ImageNet 2014冠军； 2015年 ResNet，152层，ImageNet 2015冠军； 2016年 AlphaGo战胜李世石

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TensorFlow从0到1 - 12 - TensorFlow构建3层NN玩转MNIST

TensorFlow必知必会输入层张量构建在上一篇用Python实现NN的输入层时，我们构建了一个784 x 1的矩阵作为第一层神经元的输出x，网络每次只处理一幅图像。...第二层神经元权重矩阵为一个30 x 784的矩阵W2，两者相乘W2·x，权重矩阵在前，前一层输出在后。...第二层神经元权重矩阵为一个784 x 30的矩阵W2，两者相乘x·W2，前一层输出在前，权重矩阵在后。 ? tensor 这是构建NN输入层张量时，TF与之前的Python方式上的差异。...虽然强大，但是从工程角度看它不够“简单”。...) np.argmax(a, 0) np.argmax(a, 1) 输出： [1 1 1] [1 1 1] [2 2] 5 [1 1 1] [2 2] 输出结果返回的是最大值的下标（从0开始）。

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TensorFlow从1到2 - 0 - 前言

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。...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...convolutional neural networks，Alex Krizhevsky，Ilya Sutskever，Geoff Hinton； ImageNet冠军，AlexNet（KSH） 8层；...冠军获得者：Geoff Hinton的博士生Alex Krizhevsky和Ilya Sutskever，将错误率从26....ImageNet 2014亚军； GoogLeNet，22层，ImageNet 2014冠军； 2015年 ResNet，152层，Microsoft，ImageNet 2015冠军； 2016年 AlphaGo

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TensorFlow从0到1丨第2篇：TensorFlow核心编程

[2, 1, 3]。...计算图 TensorFlow核心编程，通常是由两大阶段组成： 1 构建计算图 2 运行计算图计算图，The Computational Graph，是由计算节点（node）构成的图。...节点，node，代表一种运算操作，输入≥0个张量，输出1个张量，下图右侧是一个加法节点，接受两个输入： ? 图2.计算图 TensorFlow提供了很多的API。...、构建计算图和运行计算图； node1和node2是常量节点，常量节点：没有输入，输出是事先存储在其内部的值； node3是一个加法操作，2个输入分别是node1和node2的输出，输出是1个相加后的结果...图3.overhead 每进行一次矩阵操作，python层都要获得计算结果，所以每行矩阵操作代码都造成一次C语言和Python之间的交互。numpy不仅要计算，还得“折返跑”。

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TensorFlow从1到2 - 5 - 非专家莫入！TensorFlow实现CNN

上一篇4 深入拆解CNN架构准备好了CNN的理论基础，本篇从代码层面，来看看TensorFlow如何搞定CNN，使识别精度达到99%以上。 ? 分析代码的方式再次说明下分析代码的方式。...；有关TensorFlow计算图（Graph）基本构建单元Node的概念，请回顾《TensorFlow从0到1 - 2 - TensorFlow核心编程》。...TensorFlow官方《Deep MNIST for Experts》中构建的CNN与LeNet-5的深度规模相当，具有5个隐藏层，但是卷积层滤波器的数量可多了不少：输入层placeholder；...reshape；隐藏层1：conv1卷积层，32个滤波器；隐藏层2：pool1池化层；隐藏层3：conv2卷积层，64个滤波器；隐藏层4：pool2池化层；隐藏层5：fc1全连接层； dropout...1（灰度图为单通道）； h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool2, [-1, 7 * 7 * 64])：在将卷积网络的输出数据，输入全连接层时，需要再把数据拉平回一个2阶Tensor

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TensorFlow从1到2 - 2 - 消失的梯度

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。 ?...1.输出区间不以0为中心 Sigmoid的输出范围为(0, 1)，总是正数，不以0为中心。由此可推断，一个由S型神经元构成的网络中，第一个隐藏层之后层的输入永远为正值。...从图上看，当神经元加权和|z| > 2时，Sigmoid曲线趋于平缓，此时σ'(z) → 0，神经元趋于饱和，权重和偏置更新幅度非常小，学习几乎停滞。...隐层数量每隐层神经元数迭代次数识别精度代码 1 隐层x1 100 30 97.57% tf_2-2_1_hidden_layers_relu.py 2 隐层x2 100,100 30 97.92%...如果单靠追加ReLU隐藏层就能构建深度网络，也就没卷积神经网络什么事了。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。

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TensorFlow从1到2（九）迁移学习

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。...最后是一个1个节点的输出层，因为我们需要的结果只有两类。到了迁移学习的重点了，我们的基础模型的各项参数变量，我们并不想改变，因为这样才能保留原来大规模训练的优势，从而保留原来的经验。...在MobileNet V2模型中，一共有155层卷积或者神经网络。这个值可以使用len(model.layers)来查看。我们仍然锁定前面的100层，把后面的网络层打开，允许训练修改其参数。...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。

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TensorFlow从1到2 - 1 - 深度神经网络

上一主题《TensorFlow从0到1》介绍人工神经网络的基本概念与其TensorFlow实现，主要基于浅层网络架构，即只包含一个隐藏层的全连接（FC，Full Connected）网络。...新主题《TensorFlow从1到2》将探索近5年来取得巨大成功的深度神经网络(Deep Neural Networks，DNN)，它已成为机器学习中一个独立的子领域——深度学习（Deep Learning...以MNIST识别为例，使用在上一主题中构建好的全连接网络进行训练，测试结果如下表所示：隐层数量每隐层神经元数迭代次数识别精度代码 1 隐层x1 100 30 95.25% tf_2-1_1_...hidden_layers.py 2 隐层x2 100 30 95.87% tf_2-1_2_hidden_layers.py 3 隐层x3 100 30 96.3% tf_2-1_3_hidden_layers.py...4 隐层x4 100 60 96.08% tf_2-1_4_hidden_layers.py 随着隐藏层数量的增加，识别精度增长并不显著，当隐藏层数量增加到4层时，收敛不仅需要更多的迭代次数，识别精度反而开始下降了

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TensorFlow从1到2（十三）图片风格迁移

风格迁移《从锅炉工到AI专家(8)》中我们介绍了一个“图片风格迁移”的例子。因为所引用的作品中使用了TensorFlow 1.x的代码，算法也相对复杂，所以文中没有仔细介绍风格迁移的原理。...当然，主要原因还是TensorFlow 2.0内置的tf.linalg.einsum方法强大好用。在特征层的定义上，照片内容的描述使用vgg-19网络的第5部分的第2层卷积输出结果。...艺术图片风格特征的描述使用了5个层，分别是vgg-19网络的第1至第5部分第1个网络层的输出结果。...在程序中，可以这样描述： # 定义最能代表内容特征的网络层 content_layers = ['block5_conv2'] # 定义最能代表风格特征的网络层 style_layers = ['block1...content_layers = ['block5_conv2'] # 定义最能代表风格特征的网络层 style_layers = ['block1_conv1',

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TensorFlow从0到1 | 第十二章：TensorFlow构建3层NN玩转MNIST

TensorFlow必知必会输入层张量构建在上一篇用Python实现NN的输入层时，我们构建了一个784 x 1的矩阵作为第一层神经元的输出x，网络每次只处理一幅图像。...第二层神经元权重矩阵为一个30 x 784的矩阵W2，两者相乘W2·x，权重矩阵在前，前一层输出在后。...第二层神经元权重矩阵为一个784 x 30的矩阵W2，两者相乘x·W2，前一层输出在前，权重矩阵在后。 ? tensor 这是构建NN输入层张量时，TF与之前的Python方式上的差异。...) np.argmax(a, 0)np.argmax(a, 1) 输出： [1 1 1] [1 1 1] [2 2] 5 [1 1 1][2 2] 输出结果返回的是最大值的下标（从0开始）。...1 追加一个有30个神经元隐藏层，使用S型函数作为激活函数： W_2 = tf.get_variable('W_2', [784, 30], initializer=tf.random_normal_

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TensorFlow从1到2 | 第五章非专家莫入！TensorFlow实现CNN

上一篇TensorFlow从1到2 | 第四章：拆解CNN架构准备好了CNN的理论基础，本篇从代码层面，来看看TensorFlow如何搞定CNN，使识别精度达到99%以上。 ?...计算图（Graph）基本构建单元Node的概念，请回顾《TensorFlow从0到1 - 2 - TensorFlow核心编程》。...-5的深度规模相当，具有5个隐藏层，但是卷积层滤波器的数量可多了不少：输入层placeholder； reshape；隐藏层1：conv1卷积层，32个滤波器；隐藏层2：pool1池化层；隐藏层...3：conv2卷积层，64个滤波器；隐藏层4：pool2池化层；隐藏层5：fc1全连接层； dropout； fc2输出层；计算下网络中权重的数量： 5x5x1x32 + 5x5x32x64 +...([5, 5, 1, 32])：第一卷积层滤波器，width和height位为卷积核的宽高，channels位代表滤波器通道数（匹配输入），最后一位F-amount位代表滤波器的数量为32个（官方文档从输出数据的角度定义其为

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TensorFlow从1到2 - 4 - 深入拆解CNN架构

以“层”作为拆解粒度的话，刨去输入层和输出层，LeNet-5共有6个隐藏层：从左到右依次是： C1卷积层（Convolutional Layer）； S2降采样层（Sub-Sampling Layer）...，即池化层（Pooling Layer）； C3卷积层； S4降采样层； C5卷积层； F6全连接层(Full Connected Layer)；其中，关于全连接层我们已经非常熟悉了（回顾直达TensorFlow...从0到1），而其余的5层中，只有卷积层和降采样层两种类型，交替重复出现。...接下来看卷积层的第一行第二个神经元，5x5的“小视窗”从之前的位置，整体向右滑动了1个像素（跨距），形成了它的感受野，见下图。...+ 2x2 - 5) / 1 + 1 = 28。

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TensorFlow从1到2（一）续讲从锅炉工到AI专家

《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。...当然即便没有看过这个系列，假设你对TensorFlow 1.x很熟悉，也可以直接通过阅读本文，了解从TensorFlow 1.x迁移至2.x的知识。...原始TensorFlow 1.x/ Python 2.x代码如下： #!...使用2.0中的v1兼容包来沿用1.x代码 TensorFlow 2.0中提供了tensorflow.compat.v1代码包来兼容原有1.x的代码，可以做到几乎不加修改的运行。...(0.5) train = optimizer.minimize(loss) init = tf.compat.v1.global_variables_initializer() 所以从本质上，这种方式跟第一种方法

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TensorFlow从1到2（二）续讲从锅炉工到AI专家

在TensorFlow 1.x中，是使用程序input_data.py来下载和管理MNIST的样本数据集。...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。...]) #使用relu算法的激活函数，后面的公式跟前一个例子相同 h1 = tf.nn.relu(tf.matmul(x, W1) + b1) #定义第二层（隐藏层）网络，1024输入，512输出 W2...= weight_variable([1024, 512]) b2 = bias_variable([512]) h2 = tf.nn.relu(tf.matmul(h1, W2) + b2) #定义第三层...1.x版本MNIST代码中的工作：使用了一个三层的神经网络，每一层都使用重复性的代码构建每一层的代码中，要精心计算输入和输出数据的格式、维度，使得每一层同上、下两层完全吻合精心设计损失函数（代价函数

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TensorFlow从1到2 | 第四章：拆解CNN架构

上一篇《TensorFlow从1到2 | 第三章：深度学习革命的开端：卷积神经网络》快速回顾了CNN的前世今生。本篇将拆开CNN架构，一探究竟。...从0到1），而其余的5层中，只有卷积层和降采样层两种类型，交替重复出现。...接下来看卷积层的第一行第二个神经元，5x5的“小视窗”从之前的位置，整体向右滑动了1个像素（跨距），形成了它的感受野，见下图。...+ 2x2 - 5) / 1 + 1 = 32 补0操作如下所示：归纳当前构建网络用到的超参数：输入层的尺寸，记为N；小视窗尺寸，记为F；跨距，stride；补0圈数，记为P；共享权重和偏置...3者的关归纳如下，务必牢记：输入的通道数 == 滤波器的通道数；滤波器的个数 == 输出的通道数；这个关系可以用另一种视图辅助记忆，见下：滤波器的层次上一篇《TensorFlow从1到2 |

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TensorFlow从1到2（八）过拟合和欠拟合的优化

现在有了TensorFLow 2.0 / Keras的支持，可以非常容易的构建模型。我们可以方便的人工模拟过拟合的情形，实际来操作监控、调整模型，从而显著改善模型指标。...增加权重的规范化通常有两种方法，称为L1规范化和L2规范化。前者为代价值增加一定比例的权重值的绝对值。后者增加一定比例权重值的平方值。...具体的实现来源于公式，有兴趣的可以参考一下这篇文章《L1 and L2 Regularization》。...这个模型的逻辑结构同baseline的模型完全一致，只是在前两层中增加了L2规范化的设置参数。...其机理非常简单，就是在一层网络中，“丢弃”一定比例的输出（设置为数值0）给下一层。丢弃的比例通常设置为0.2至0.5。这个过程只在训练过程中有效，一般会在预测过程中关闭这个机制。

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TensorFlow从1到2 | 第一章消失的梯度

上一主题《TensorFlow从0到1》介绍了人工神经网络的基本概念与其TensorFlow实现，主要基于浅层网络架构，即只包含一个隐藏层的全连接（FC，Full Connected）网络。...新主题《TensorFlow从1到2》将探索近5年来取得巨大成功的深度神经网络(Deep Neural Networks)，它已成为机器学习中一个独立的子领域——深度学习（Deep Learning...hidden_layers.py 2 隐层x2 100 30 95.87% tf_2-1_2_hidden_layers.py 3 隐层x3 100 30 96.3% tf_2-1_3_hidden_layers.py...隐层数量每隐层神经元数迭代次数识别精度代码 1 隐层x1 100 30 97.62% tf_2-1_1_hidden_layers_relu.py 2 隐层x2 100 30 97.72% tf..._2-1_2_hidden_layers_relu.py 3 隐层x3 100 30 97.79% tf_2-1_3_hidden_layers_relu.py 4 隐层x4 100 60 97.79%

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TensorFlow从1到2（十五）（完结）在浏览器做机器学习

接着我们使用《TensorFlow从1到2（七）》中，油耗预测的数据集，也完成一个简单的油耗预测的示例。原始的数据结构请到第七篇中查看。这里为了js处理的方便，已经预先转成了json格式。...model.add(tf.layers.dense({inputShape: [1], units: 128, useBias: true})); // 隐藏层 model.add...(inputs, [inputs.length, 1]); const labelTensor = tf.tensor2d(labels, [labels.length, 1]); /...model.add(tf.layers.dense({inputShape: [1], units: 128, useBias: true})); // 隐藏层 model.add...(inputs, [inputs.length, 1]); const labelTensor = tf.tensor2d(labels, [labels.length, 1]); /

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TensorFlow从0到1 - 16 - L2正则化对抗“过拟合”

前面的14 交叉熵损失函数——防止学习缓慢和15 重新思考神经网络初始化从学习缓慢问题入手，尝试改进神经网络的学习。...它在12 TensorFlow构建3层NN玩转MNIST代码的基础上，使用了交叉熵损失，以及1/sqrt(nin)权重初始化： 1个隐藏层，包含30个神经元；学习率：3.0；迭代数：30次； mini...TensorFlow实现L2正则化 TensorFlow的最优化方法tf.train.GradientDescentOptimizer包办了梯度下降、反向传播，所以基于TensorFlow实现L2正则化...none时默认值为tf.GraphKeys.WEIGHTS；最后将L2正则化reg_term项追加到损失函数表达式；向原有损失函数追加L2正则化项，模型和训练设置略作调整： 1个隐藏层，包含100个神经元...所以在实现L2正则化时增加了隐藏层的神经元数量（从30到100）来抵消识别精度的下降。 ?

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