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手把手教你用TensorFlow搭建图像识别系统（三）

因为有10个不同可能性的类别，所以我们预期的随机标记图像的精度为10％。25-30％的结果已经比随机标记的结果好多了，但仍有很大的改进空间。...到目前为止，我们正在做与softmax分类器完全相同的计算，现在开始，我们要进行一些不同的处理：只要加权和的结果是正值，神经元的输出是这个值；但是如果加权和是负值，就忽略该负值，神经元产的输出为0。...10批后，在数据集的末尾，再重复混洗过程，和开始步骤一致，依次取10张图像作为一批次。这保证没有任何图像比任何其它图像被更频繁地拾取，同时仍然确保图像被返回的顺序是随机的。...可选的图形参数告诉TensorBoard渲染显示整个TensorFlow图形。每100次迭代，我们执行合并的汇总操作，并将结果馈送到汇总写入器，将它们写入磁盘。...tensorboard图显示模型在训练中的损失和精度。 “Graphs”选项卡显示一个已经定义的可视化的tensorflow图，您可以交互式地重新排列直到你满意。

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    TensorFlow极简入门教程

    因此，TensorFlow Graph 类似于 Python 中的函数定义。它「不会」为你执行任何计算（就像函数定义不会有任何执行结果一样）。它「仅」定义计算操作。 2....它们有一系列的有用特征，例如： 它们可以在训练期间或训练后保存到硬盘上。这允许来自不同公司和团队的人们保存、恢复和发送他们的模型参数给别人。...如前所述，你创建了一个由一系列运算构成的模型，馈送数据到模型上，张量将在运算之间流动，直到得到了输出张量，即你的结果。 完全配置好后，TensorBoard 窗口将呈现与下图类似的画面： ?...接下来将显示 TensorBoard 页面，如下所示： ? 参数存储与加载 在基础部分中，最后还介绍了模型参数的保存与恢复。...为了保存和恢复模型变量，我们需要在构建计算图后调用 tf.train.Saver()，例如： # create the graph X = tf.placeholder(..)

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    TensorFlow架构

    阅读完毕后，您应该了解TensorFlow架构，以便阅读和修改核心TensorFlow代码。 概观 TensorFlow运行时是一个跨平台的库。图1显示了其一般架构。...将图形分发到工作服务。 由工作人员服务启动图形块执行。 工作服务（每个任务一个） 使用适用于可用硬件（CPU，GPU等）的内核实现安排图形操作的执行。 发送和接收其他工作服务的操作结果。...在图3中，客户端已经构建了一个将权重（w）应用于特征向量（x）的图形，添加偏差项（b）并将结果保存在变量中。 ?...图4 图5显示了我们的示例图的可能分区。分布式主站已将模型参数分组，以便将它们放在参数服务器上。 ?...我们专门针对每种源和目标设备类型进行发送和恢复操作： 本地CPU和GPU设备之间的cudaMemcpyAsync()传输使用 API来重叠计算和数据传输。

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    猪年快乐之TensorFlow中实现word2vec及如何结构化TensorFlow模型

    因此，矩阵的大小为[VOCAB_SIZE，EMBED_SIZE]。通常将相应的参数矩阵初始化为遵循随机分布，其中我们将其初始化以遵循均匀分布。...如果我们学习一个需要几天的模型，在模型完成学习之前我们不会知道结果。即使您中间有计算机问题，也无法检查结果。 另一个问题是，当通过试验各种因素来试验模型时，很难对这些因素进行比较。...所以能够在任何时间点停止训练并能恢复运行十分关键。让我们来看看我们在试验模型时可以使用的一些功能。让我们看看tf.train.Saver()，TensorFlow的随机状态和可视化。...将图形变量保存为二进制文件。该类的保存功能结构如下。...首先，我们在使用摘要操作后定义我们将用作名称范围的值。

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    从框架优缺点说起，这是一份TensorFlow入门极简教程

    因此，TensorFlow Graph 类似于 Python 中的函数定义。它「不会」为你执行任何计算（就像函数定义不会有任何执行结果一样）。它「仅」定义计算操作。 2....它们有一系列的有用特征，例如： 它们可以在训练期间或训练后保存到硬盘上。这允许来自不同公司和团队的人们保存、恢复和发送他们的模型参数给别人。...可视化图形有助于理解并对其进行调试。这是一个在 TensorFlow 网站工作的可视化示例。 为了激活 TensorFlow 程序 TensorBoard，需要向其中添加几行代码。...接下来将显示 TensorBoard 页面，如下所示： 参数存储与加载 在基础部分中，最后还介绍了模型参数的保存与恢复。...为了保存和恢复模型变量，我们需要在构建计算图后调用 tf.train.Saver()，例如： # create the graph X = tf.placeholder(..)

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    从框架优缺点说起，这是一份TensorFlow入门极简教程

    因此，TensorFlow Graph 类似于 Python 中的函数定义。它「不会」为你执行任何计算（就像函数定义不会有任何执行结果一样）。它「仅」定义计算操作。 2....它们有一系列的有用特征，例如： 它们可以在训练期间或训练后保存到硬盘上。这允许来自不同公司和团队的人们保存、恢复和发送他们的模型参数给别人。...可视化图形有助于理解并对其进行调试。这是一个在 TensorFlow 网站工作的可视化示例。 为了激活 TensorFlow 程序 TensorBoard，需要向其中添加几行代码。...接下来将显示 TensorBoard 页面，如下所示： 参数存储与加载 在基础部分中，最后还介绍了模型参数的保存与恢复。...为了保存和恢复模型变量，我们需要在构建计算图后调用 tf.train.Saver()，例如： # create the graph X = tf.placeholder(..)

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    Python人工智能 | 六.Tensorboard可视化基本用法及神经网络绘制

    https://github.com/eastmountyxz/ AI-for-Keras 一.tensorboard初识 TensorBoard是TensorFlow提供的实用工具，可以图形化的显示...此时的显示结果如下图所示，同时输入层inputs包括x_input和y_input。...第二步，在add_layer()函数中增加绘图显示的名称，如下图左上角所示。 修改如下： 1.自定义一个变量layer_name，其值为add_layer()函数传进来的参数n_layer。...部分TensorFlow的版本是调用tf.histogram_summary()函数。 修改后的代码如下： 第三步，修改定义神经网络的代码，增加参数n_layer，并设置为第1层和第2层。...此时的SCALARS中会显示loss的可视化图形，发现其误差在不断减小，神经网络再不断学习，拟合曲线也在不断进步。

    1.4K10

    强化学习笔记2-PythonOpenAITensorFlowROS-程序指令

    安装Anaconda后，安装TensorFlow变得非常简单，直接安装tensorflow也非常简单。无论您使用何种平台，都可以通过键入以下命令轻松安装tensorflow。...World") sess = tf.Session() print(sess.run(hello)) 显示结果如下： b'Hello World' 变量Variables、常量Constants、占位符...我们可以使用tf.Variable（）函数创建tensorflow变量。 在下面的示例中，我们使用随机正态分布中的值定义变量，并将其命名为权重。...每当我们导入tensorflow时，将自动生成默认图形，并且我们创建的所有节点都将与默认图形相关联。 会话Sessions 只会定义计算图，为了执行计算图，我们使用tensorflow会话。...例如，在上面的示例中，我们可以将图分解为两个不同的组，称为计算和结果。 如果你看一下前面的例子，我们可以看到节点，a到e执行计算，节点g计算结果。

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    01 TensorFlow入门（1）

    该书的代码可在GitHub上获取，网址为https://github.com/nfmcclure/tensorflow_ cookbookTensorFlow。...Getting ready： 当我们创建一个张量并将其声明为一个变量时，TensorFlow在我们的计算图中创建了几个图形结构。...我们初始化图形，将x声明为占位符，并将其定义为x上的身份操作，它只返回x。 然后，我们创建数据以进入x占位符         并运行身份操作。...代码如下所示，结果图显示在下一           节                 sess = tf.Session()         x = tf.placeholder(tf.float32...该函数在图形中创建一个初始化所有创建的变量的操作，如下所示： initializer_op = tf.global_variables_initializer ()         但是，如果要根据初始化另一个变量的结果初始化一个变量

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    强化学习笔记-PythonOpenAITensorFlowROS-程序指令

    安装Anaconda后，安装TensorFlow变得非常简单，直接安装tensorflow也非常简单。无论您使用何种平台，都可以通过键入以下命令轻松安装tensorflow。...World") sess = tf.Session() print(sess.run(hello)) 显示结果如下： b'Hello World' 变量Variables、常量Constants、占位符...我们可以使用tf.Variable（）函数创建tensorflow变量。 在下面的示例中，我们使用随机正态分布中的值定义变量，并将其命名为权重。...每当我们导入tensorflow时，将自动生成默认图形，并且我们创建的所有节点都将与默认图形相关联。 会话Sessions 只会定义计算图，为了执行计算图，我们使用tensorflow会话。...例如，在上面的示例中，我们可以将图分解为两个不同的组，称为计算和结果。 如果你看一下前面的例子，我们可以看到节点，a到e执行计算，节点g计算结果。

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    【教程】利用Tensorflow目标检测API确定图像中目标的位置

    它由以下步骤组成： 通过创建一组标记训练图像来准备数据集，其中标签代表图像中Wally的xy位置； 读取和配置模型以使用Tensorflow目标检测API； 在我们的数据集上训练模型； 使用导出的图形对评估图像的模型进行测试.../tf-slim/2016/12/21/tfrecords-guide/ 准备模型 Tensorflow目标检测API提供了一组经过多次公开数据集训练的具有不同性能（通常为速度 – 精度折衷）的预训练模型...这为我们节省了大量的时间，将花费在训练上的时间用于获得针对我们问题的知识。 我们使用带有经过COCO数据集训练的Inception v2模型的RCNN，以及它的管道配置文件。...你还可以使用Tensorboard来更详细地显示训练数据。 该脚本将在一定数量的步骤后自动存储检查点文件，以便你随时恢复保存的检查点，以防计算机在学习过程中崩溃。...模型设法在评估图像中找到Wally，并且对网络上的一些额外的随机例子处理得很好。它未能找到很大的Wally，直观来说，找到小的walley应该更容易解决。

    2.6K60

    基于 TensorFlow 、OpenCV 和 Docker 的实时视频目标检测

    AI 研习社按：本文为雷锋字幕组编译的技术博客，原标题 Real-time and video processing object detection using Tensorflow, OpenCV...难点在于将网络摄像头流发送到 docker 容器并恢复输出流以使用 X11 服务器显示它。 将视频流发送到容器 Linux 系统可以在/ dev /目录中找到摄像头设备，并可以将其作为文件进行操作。...在容器中恢复视频流 解决这个问题我花了一段时间（然而并没有完美解决）。我找到了一些使用 Docker 图形界面的资料，here。...特别是介绍了将容器连接到主机的 X 服务以显示内容 你必须开启 xhost，以便容器可以通过读写 X11 unix 套接字来正常的显示内容。...首先设置 X 服务器主机的权限（有一定安全隐患）让 docker 访问它： xhost +local:docker 在完成项目后，应当恢复默认设置 xhost -local:docker 然后创建两个环境变量

    2.5K20

    tensorflow基础

    windows安装tensorflow anaconda或者pip安装tensorflow，tensorflow只支持win7 64系统，本人使用tensorflow1.5版本（pip install...tfevent文件保存 图表有两种连接关系： - 数据依赖（实线） - 控制依赖（虚线） tf.summary.histogram（横轴值，纵轴数量） tf.summary.image（卷积后的图像特征显示...激活函数取概率值最大的几个值，softmax概率值接近0，导致梯度消失，准确率低可用logsoftmax替换，pow(10,input)计算概率） 模型训练的分类数>=2(至少有正负样本)，才能保证结果准确性...返回tensorflow、numpy.reshape返回array numpy广播机制，最后一位相同，或者有一个轴为1 算法 m-p模型->感知器模型->BP算法 CNN、RNN、DNN算法 keras...调整样本数可以判断，过拟合和欠拟合 梯度消失：连乘因子小于1，后面的网络层，输入趋于0，参数不发生变化（修改激活函数避免） 梯度爆炸：连乘因子大于1，后面层输入趋于NAN（设置阈值、减小权重） python图形库

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    C-SATS工程副总裁教你如何用TensorFlow分类图像 part1

    训练是将标记后的数据（图像）输入到模型中。工具将抓取一组随机图像，使用模型来猜测每种花的类型，测试猜测的准确性，并重复此过程，直到大部分训练数据被使用。...安装Docker后，我们准备启动一个TensorFlow容器（container）进行训练和分类。创建一个工作目录在你的硬盘上准备2GB的空闲空间。...accuracy = 89.1% (N=340) 这说明我们的模型十次中有九次能够正确地猜出给定图像中显示的使五种花型中的哪一种。...得分越高表示图像越匹配结果。请注意，只显示一个匹配。多标签分类需要不同的方法。 欲了解更多详情，查看此大线，由线解释的classify.py。...分类器脚本中的图形加载代码损坏了，所以我应用了graph_def = tf.GraphDef()等图形加载代码。 我们创造了一个还可以的花朵图像分类器，可以在笔记本电脑上每秒钟处理大约五个图像。

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    Tensorflow从入门到精通(二):附代码实战

    此外，Tensorflow还可以生成一些随机的张量，方便快速初始化一些随机值。...如程序1-5所示，我们以tf.random_normal()为例，来看一下随机张量的具体用法： 程序2-3： import tensorflow as tf random_num=tf.random_normal...我们经常在训练模型后，希望保存训练的结果，以便下次再使用或是方便日后查看，这时就用到了Tensorflow变量的保存。...完成该存储操作后，会在对应目录下生成如图2-1所示的文件： ? 图2-1 保存变量生成的相应文件 Saver提供了一个内置的计数器自动为checkpoint文件编号。...此外，还可以通过global_step参数自行对保存文件进行编号，例如：global_step=2，则保存变量的文件夹为model.ckpt-2。 那如何才能恢复变量呢？

    1.1K70

    Google | 用神经网络作画

    在这个版本中，您将在左侧的区域中绘制草图的开头，模型将在右侧较小的框中预测图形中的其余部分。这样，您可以看到模型预测的各种不同的结果。...预计的结果中有的可能是意料之中的，有的是奇怪的、出乎意料的，也有的是可怕的或是完全错误的。...https://magenta.tensorflow.org/assets/sketch_rnn_demo/interp.html 除了预测不完整的图形的其余部分之外，sketch-rnn还可以从一个图形变换到另一个图形...在插值演示中，您可以让模型利用两个随机按钮来随机地生成两个图像。点击interpolate按钮之后，模型将生成一张新的图像，该图像被认为是这两个原始图像之间的插补。...在左侧区域绘制完整草图后，点击自动编码按钮，模型将开始在右侧较小的框中绘制类似的草图。注意，这个过程并非完全复制您的作图，模型将尝试模仿您的绘图而绘制出多样的涂鸦。

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