参数：作用域:筛选要返回的变量的可选作用域。后缀:用于过滤要返回的变量的可选后缀。返回值：集合中具有范围和后缀的变量列表。...参数：作用域:筛选要返回的变量的可选作用域。后缀:用于过滤要返回的变量的可选后缀。返回值：具有范围和后缀的可训练集合中的变量列表。...参数：scope:筛选要返回的变量的可选作用域suffix:用于过滤要返回的变量的可选后缀返回值：集合中具有范围和后缀的变量列表slim.get_or_create_global_step()get_or_create_global_step...此函数实现权重初始化，从:Xavier Glorot和yobengio(2010):[了解深度前馈神经网络训练的难点]。...较小的L2值有助于防止训练数据过度拟合。参数：scale:标量乘法器“张量”。
训练一个神经网络的目的是啥？不就是有朝一日让它有用武之地吗？可是，在别处使用训练好的网络，得先把网络的参数（就是那些variables）保存下来，怎么保存呢？...其实，tensorflow已经给我们提供了很方便的API，来帮助我们实现训练参数的存储与读取，如果想了解详情，请看晦涩难懂的官方API，接下来我简单介绍一下我的理解。...方法（函数），save需要传递两个参数，一个是你的训练session，另一个是文件存储路径，例如“/tmp/superNet.ckpt”，这个存储路径是可以包含文件名的。...为了对数据存储和读取有更直观的认识，我自己写了两个实验小程序，下面是第一个，训练网络并存储数据，用的MNIST数据集 import tensorflow as tf import sys # load...import tensorflow as tf import sys from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist =
踩了很多的坑，尤其是使用tf的slim模块的时候，其中batchnorm的问题困挠了我很久，问题表现如下： 训练结果很好，测试的时候is−trainingis−trainingis-training设置成...false测试结果很差，设置成true测试结果恢复正常 训练结果很好，但是测试的结果要差上不少 但是tensorflow官方提供的常见的网络代码以及与训练模型都是基于slim模块建立的，使用者可以直接fine-tune...但是经常有同学在使用过程中遇到结果不尽人意或者各种奇葩问题。 本文为上述提出的两个问题做一个总结，附上我的解决方案，有问题欢迎留言。...解决方案 ---- tensorflow的slim地址，资源如下： ?...True，测试给为false，此参数控制网络batchnorm的使用，设置为true时，batchnorm中的beta和gama参与训练进行更新，设置成false的时候不更新，而是使用计算好的moving
中文官方地址我放附录了，我们理解为这个框架可以把我们用tensorflow训练出来的模型转换到移动端进行部署即可，在这个转换过程中就可以自动调用算法执行模型剪枝，模型量化了。...as input_data 设置一些超参数，分别为dropout层的丢弃比率，学习率，批量大小，模型需要保存的路径以及训练的迭代次数。...注意一下这里使用了tensorflow中的变量重用函数，方便的控制在测试阶段不使用Dropout。...关于Lenet可以详细的看一下我之前的推文，地址如下：卷积神经网络学习路线（六）| 经典网络回顾之LeNet 同时在LeNet类中已经定义好了损失函数和优化器，所以接下来我们就可以直接启动训练啦。...所以这里我选择使用savedModel来保存模型，这个模型可以直接转换为tflite，在转换工程中调用相关代码进行量化。训练完成后会在checkpoint文件夹下生成这4个文件。 ?
2016年8月31日，Google团队宣布针对TensorFlow开源了最新发布的TF-slim资料库，它是一个可以定义、训练和评估模型的轻量级的软件包，也能对图像分类领域中几个主要有竞争力的网络进行检验和定义模型...本文将结合TF-slim库中的ResNet模型的代码，介绍一下ResNet网络的结构和原理。...自身快捷连接既不会添加额外的参数也不会增加计算复杂度。整个网络依然可以用SGD+反向传播来做端到端的训练。 ? 它有二层，如下表达式，其中σ代表非线性函数ReLU ?...因为太过漫长的训练时间我们负担不起，所以修改了单元块，改为一种瓶颈设计。对于每个残差函数F，我们使用3层来描述，而不是2层。...而在TF-Slim的代码实现中我们可以看到采用了第二种解决方式，即通过通过1X1的卷积核卷积来达成尺寸匹配。（虽然论文中说这样提高不多但需要更多参数所以最后没有使用。）
笔者将和大家分享一个结合了TensorFlow和slim库的小应用，来实现图像分类、图像标注以及图像分割的任务，围绕着slim展开，包括其理论知识和应用场景。...最近，新推出了一款名叫slim的库，slim自带了许多预训练的模型，比如ResNet、VGG、Inception-ResNet-v2（ILSVRC的新赢家）等等。...而slim非常干净，用预训练的模型对Tensorflow做了轻量级的封装。 下文中会用到Tensorflow和卷积神经网络的知识。...，网络模型只处理了原始图像中的一部分区域。...自带预训练模型的slim库是一款强大而灵活的工具，可以配合tensorflow使用。 http://blog.csdn.net/c2a2o2/article/details/69666157
注意训练中的量化实际上是伪量化，伪量化是完全量化的第一步，它只是模拟了量化的过程，并没有实现量化，只是在训练过程中添加了伪量化节点，计算过程还是用float32计算。...层的丢弃比率，学习率，批量大小，模型需要保存的路径以及训练的迭代次数。...注意一下这里使用了tensorflow中的变量重用函数，方便的控制在测试阶段不使用Dropout。...在训练中引入量化的操作要复杂一些，首先训练时在损失计算后面，优化器定义前面需要引入tf.contrib.quantize.create_training_graph()。...quantized_input_states是定义输入的均值和方差，tensorflow lite的文档中说这个mean和var的计算方式是：mean是0到255之间的整数值，映射到浮点数 0.0f。
有些深度学习的工具 ，比如 TensorFlow（https://www.tensorflow.org/ ） 在计算这些梯度的时候格外有用。...在我们的例子中，我们将会收集多种行为来训练它。我们将会把我们的环境训练数据初始化为空，然后逐步添加我们的训练数据。 ? 接下来我们定义一些训练我们的神经网络过程中将会用到的超参数。 ?...训练 Agent 我们现在已经准备好去训练 Agent 了。我们使用当前的状态输入到神经网络中，通过调用 tf.multinomial 函数获取我们的动作，然后指定该动作并保留状态，动作和未来的奖励。...根据我们的初始权重初始化，我们的 Agent 最终应该以大约 200 个训练循环解决环境，平均奖励 1200。OpenAI 的解决这个环境的标准是在超过 100 次试验中能获取 1000 的奖励。...允许 Agent 进一步训练，平均能达到 1700，但似乎没有击败这个平均值。这是我的 Agent 经过 1000 次训练循环： ?
美团内部深度定制的TensorFlow版本，基于原生TensorFlow 1.x架构与接口，从大规模稀疏参数的支持、训练模式、分布式通信优化、流水线优化、算子优化融合等多维度进行了深度优化。...图1 TensorFlow PS架构全链路监控 同时，在性能优化的过程中，会涉及到大量的性能测试和结果分析，这也是一个非常耗费人力的工作。...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。...然而，在大规模稀疏模型的训练中，开源系统对于RDMA的支持非常有限，TensorFlow Verbs[4]通信模块已经很长时间没有更新了，通信效果也并不理想，我们基于此之上进行了很多的改进工作。...无法感知，WRITE和READ适用于批量数据传输。
2016年8月31日，Google团队宣布针对TensorFlow开源了最新发布的TF-slim资料库，它是一个可以定义、训练和评估模型的轻量级的软件包，也能对图像分类领域中几个主要有竞争力的网络进行检验和定义模型...本文将结合TF-slim库中的ResNet模型的代码，介绍一下ResNet网络的结构和原理。...自身快捷连接既不会添加额外的参数也不会增加计算复杂度。整个网络依然可以用SGD+反向传播来做端到端的训练。 ? 它有二层，如下表达式，其中σ代表非线性函数ReLU ?...因为太过漫长的训练时间我们负担不起，所以修改了单元块，改为一种瓶颈设计。 对于每个残差函数F，我们使用3层来描述，而不是2层。...而在TF-Slim的代码实现中我们可以看到采用了第二种解决方式，即通过通过1X1的卷积核卷积来达成尺寸匹配。（虽然论文中说这样提高不多但需要更多参数所以最后没有使用。）
，然而既然反正都要初始化核参数，那么为什么不干脆拿一个在其他任务中训练好的参数进行初始化呢？...在一个数据量比较大的任务中完成训练的过程就是pre-train，用pre-train的参数初始化一个新的网络，并对这些参数再次训练（微调），使之适用于新任务的过程就是fine-tune。...2 什么是TF-Slim： TF-slim是用于定义，训练和评估复杂模型的TensorFlow（tensorflow.contrib.slim）的新型轻量级高级API。.../article/details/74139895 3 TF-Slim实现迁移学习的例程 在TensorFlow的github网址中提供了一个包含了数据准备+训练+预测的例程—Flowers，它只需我们运行几个脚本或命令行...2.转化TFRecord文件： TFRecord文件是一种TensorFlow提供的数据格式，它可以将图片二进制数据和图片其他数据（如标签，尺寸等等）存储在同一个文件中，有种格式更加利于TensorFlow
，那么为什么不干脆拿一个在其他任务中训练好的参数进行初始化呢？...在一个数据量比较大的任务中完成训练的过程就是pre-train，用pre-train的参数初始化一个新的网络，并对这些参数再次训练（微调），使之适用于新任务的过程就是fine-tune。...什么是TF-Slim TF-slim是用于定义，训练和评估复杂模型的TensorFlow（tensorflow.contrib.slim）的新型轻量级高级API。...TF-Slim实现迁移学习的例程 在TensorFlow的github网址中提供了一个包含了数据准备+训练+预测的例程—Flowers，它只需我们运行几个脚本或命令行，不需要该任何代码就可以，我们先把这个例程解释一下...2.转化TFRecord文件： TFRecord文件是一种TensorFlow提供的数据格式，它可以将图片二进制数据和图片其他数据（如标签，尺寸等等）存储在同一个文件中，有种格式更加利于TensorFlow
TensorFlow-Slim图像分类库 TF-slim是用于定义，训练和评估复杂模型的TensorFlow（tensorflow.contrib.slim）的新型轻量级高级API。...它还包含用于下载标准图像数据集的代码，将其转换为TensorFlow的TFRecord格式，并可以使用TF-Slim的数据读取和队列程序进行读取。...安装 在本节中，我们将描述安装相应必备软件包所需的步骤。 安装最新版本的TF-slim TF-Slim通过tf.contrib.slim的形式引入（TensorFlow 1.0）。..." 安装TF-slim图像模型库 使用TF-Slim做图片分类任务时，您同样需要安装TF-slim图像模型库，注意它并不是TF库的核心部分，所以请查看tensorflow/models，如下所示： cd...在下表中列出了每个模型，都有对应的TensorFlow模型文件，Checkpiont，以及top1和top5精度（在imagenet测试集上）。
(0.05),device='/CPU:0')在原生tensorflow中，有两种类型的变量：常规变量和局部（临时）变量。...tensorflow模型，需要一个网络模型，一个损失函数，梯度计算方式和用于迭代计算模型权重的训练过程。...当你通过TF-Slim创建一个损失函数时，TF-Slim会把损失加入到一个特殊的Tensorflow的损失函数集合中。这样你既可以手动管理损失函数，也可以托管给TF-Slim。...训练回路在learning.py中，TF-Slim提供了简单却非常强大的训练模型的工具集。包括Train函数，可以重复地测量损失，计算梯度以及保存模型到磁盘中，还有一些方便的函数用于操作梯度。...由于训练比较耗时，TensorFlow 提供和很多预训练模型，如 Pre-trained Models:?基于开源的预训练模型，可以在其基础上进一步应用到具体场景.
tf-slim是基于tensorflow的高层封装库，包含了目前最新的reset-net,Google-Inception等网络的实现及图像处理算法，支持多GPU并行。...今天的分享主题是tf-slim怎样快速上手，主要讲基于TensorFlow的高层封装库tf-slim入门知识。...分享提纲 装tensorflow-gpu,配置tf-slim环境 使用tf-slim训练自己的数据，以及将原始图像转换成 .tfrecord 数据文件 使用tf-slim加载tfrecord训练图像分类模型...1、配置GPU版本的TensorFlow 2、加载tf-slim库 使用tf-slim训练自己的模型 ? 以上具体参数可在文末视频中观看。实际上用的时候，不可能和网上一样，不可能一个文件跑到底。...TensorFlow模型训练效率对比结果 ? 待验证：1080 GPU在主机上的训练速度，双1080/1080Ti GPU的训练速度提升问题（修改TensorFlow网络架构）。
今年早些时候，我们发布了图像分类模型 Inception V3 在 TensorFlow 上的运行案例。代码能够让用户使用同步梯度下降用 ImageNet 分类数据库训练模型。...Inception V3 模型的基础是一个叫做 TF-Slim 的 TensorFlow 库，用户可以使用这个软件包定义、训练、评估 TensorFlow 模型。...自发布以来，TF-Slim 已经得到长足发展，无论是网络层、代价函数，还是评估标准，都增加了很多类型，训练和评估模型也有了很多便利的常规操作手段。...此外，我们还制作了 TF-Slim 图像模型库，为很多广泛使用的图像分类模型提供了定义以及训练脚本，这些都是使用标准的数据库写就的。.../tree/master/tensorflow/contrib/slim 贡献突出的研究员： TF-Slim：Sergio Guadarrama, Nathan Silberman.
背景在训练Lora的过程中，由于收集的图片来源众多，宽高大小不一，格式多样。高效批量裁剪图片的方法变得极为重要。...本文介绍两种批量裁剪图片（批量裁剪照片）的方法，能够将大量的图片批量变为512x512大小（或其他大小，如512x768、768x768）的png格式图片。...birme网址使用birme在线将图片统一批量处理成 512 x 512 大小。birme可以将图片根据焦点自动选择关键位置来自动裁剪图片为你需要的大小。...Affinity Photo 2软件使用Affinity Photo 2软件的批处理任务功能，就可以在本地批量的将图片统一批量处理成 512 x 512 大小。可以完全避免隐私图片的泄漏问题。...选择 文件 - 新的批处理任务。图片点击左侧 添加 按钮添加需要处理的图片，选择 保存为PNG 512x512，选择 确定。图片总结本文给出训练Lora之批量裁剪图片的方法，亲测有效！
编写训练的python文件 1# -*- coding: UTF-8 -*- 2""" 3训练 DCGAN 4""" 5import os 6import glob 7import numpy...很关键 24 random_data = np.random.uniform(-1, 1, size=(BATCH_SIZE, 100)) 25 26 # 训练 生成器，并通过不可被训练的...，因为我的TensorFlow版本较老。...我们训练生成器的随机数据不应该和训练整个dong的一样，不然不够随机化。 基本都得训练好几个小时。...LSTM模型在问答系统中的应用 基于TensorFlow的神经网络解决用户流失概览问题 最全常见算法工程师面试题目整理（一） 最全常见算法工程师面试题目整理（二） TensorFlow从1到2 | 第三章
最近在研究tensorflow的迁移学习，网上看了不少文章，奈何不是文章写得不清楚就是代码有细节不对无法运行，下面给出使用迁移学习训练自己的图像分类及预测问题全部操作和代码，希望能帮到刚入门的同学。...大家都知道TensorFlow有迁移学习模型，可以将别人训练好的模型用自己的模型上 即不修改bottleneck层之前的参数，只需要训练最后一层全连接层就可以了。...以下均在Windows下成功实现，mac用户只要修改最后脚本命令中的路径就可以 数据准备 先建立一个文件夹，就命名为tensorflow吧 首先将你的训练集分好类，将照片放在对应文件夹中，拿本例来说，你需要在...tensorflow文件夹中建立一个文件夹data然后在data文件夹中建立两个文件夹cat和dog然后分别将猫咪和狗狗的照片对应放进这两个夹中（注意每个文件夹中照片要大于20张） 然后建立一个空文件夹...如果想测试一些其他图片，看看模型能不能成功识别可以继续往下看 模型预测 将下面代码粘贴到IDLE中并保存为image_pre.py在tensorflow文件夹中，其中你需要将里面三处的路径都修改为你的路径
de-en.de.xml中内容大致是这个样子的： 4、创建训练集、验证集、测试集 python prepro.py --vocab_size 8000 部分运行结果： trainer_interface.cc(615) LOG(INFO)...prepro.py中的内容如下： # -*- coding: utf-8 -*- #/usr/bin/python3 ''' Feb. 2019 by kyubyong park. kbpark.linguist...sess.run(train_init_op) summary_writer.close() logging.info("Done") 我们一行行来看： 首先调用了hparams.py中的函数...For example, fpath1, fpath2 means source file path and target file path, respectively. ''' import tensorflow
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