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  1. tensorflow-slim库图像分类和目标定位案例

  2. tensorflow.contrib.slim轻量级包做图像分类定位非常友好的集成包,这是一个非常详细的实现案例。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-11-16
    • 文件大小:1mb
    • 提供者:synioe
  1. TensorFlow-Slim.pdf

  2. TensorFlow-Slim API 中文翻译 tensorflow/tensorflow/contrib/slim/ https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/slim
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2019-05-23
    • 文件大小:430kb
    • 提供者:qq_43197805
  1. TensorFlow机器学习框架TF-slim

  2. TensorFlow-Slim image classification library TF-slim is a new lightweight high-level API of TensorFlow (tensorflow.contrib.slim) for defining, training and evaluating complex models. This directory contains code for training and evaluating several w
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-07-04
    • 文件大小:97mb
    • 提供者:shanlusai9801
  1. TensorFlow2没有contrib_slim包的问题.pdf

  2. tensorflow2.0弃用了tf.contrib.slim库 在tf.compat.v1兼容模式下解决slim no module的问题 修改说明一点: 必须用第一种方法安装tf-slim库!!!经测试第二种方法安装的slim库仍然可能会报错。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-04-08
    • 文件大小:132kb
    • 提供者:u013085021
  1. Tensorflow 利用tf.contrib.learn建立输入函数的方法

  2. 主要介绍了Tensorflow 利用tf.contrib.learn建立输入函数的方法,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-20
    • 文件大小:103kb
    • 提供者:weixin_38637878
  1. 基于Tensorflow的MNIST手写数字识别分类

  2. 本文实例为大家分享了基于Tensorflow的MNIST手写数字识别分类的具体实现代码,供大家参考,具体内容如下 代码如下: import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data from tensorflow.contrib.tensorboard.plugins import projector import time IMAGE_PIXEL
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-17
    • 文件大小:107kb
    • 提供者:weixin_38672962
  1. 解决tensorflow读取本地MNITS_data失败的原因

  2. MNITS_data 下载保存在本地,一定不要解压!不要解压!不要解压!因为input_data读取的是压缩包 >>>import tensorflow as tf >>>from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data >>>input_data.read_data_stes("/home/wd/MNIST_data",one_hot=True) WARNING:tens
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-17
    • 文件大小:42kb
    • 提供者:weixin_38657376
  1. tensorflow没有output结点,存储成pb文件的例子

  2. Tensorflow中保存成pb file 需要 使用函数 graph_util.convert_variables_to_constants(sess, sess.graph_def, output_node_names=[]) []中需要填写你需要保存的结点。如果保存的结点在神经网络中没有被显示定义该怎么办? 例如我使用了tf.contrib.slim或者keras,在tf的高层很多情况下都会这样。 在写神经网络时,只需要简单的一层层传导,一个slim.conv2d层就包含了kernal,b
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-23
    • 文件大小:93kb
    • 提供者:weixin_38732842
  1. Tensorflow:tf.contrib.rnn.DropoutWrapper函数(谷歌已经为Dropout申请了专利!)、MultiRNNCell函数的解读与理解

  2. Tensorflow:tf.contrib.rnn.DropoutWrapper函数(谷歌已经为Dropout申请了专利!)、MultiRNNCell函数的解读与理解 目录 1、tf.contrib.rnn.DropoutWrapper函数解读与理解 1.1、源代码解读 1.2、案例应用 2、tf.contrib.rnn.MultiRNNCell函数解读与理解 2.1、源代码解读 2.2、案例应用 tensorflow官网API文档:https://tensorflow.google.cn/a
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-21
    • 文件大小:83kb
    • 提供者:weixin_38685857
  1. 安装tensorflow运行出错 ERROR:root:Internal Python error in the inspect module

  2. 导入模块,运行出现以下错误 使用pip install tensorflow 默认安装的是tensorflow 2.0 往下拉可以看到各种: ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块 查看官网可以看到相关说明 卸载最新的tensorflow 2.0 pip uninstall tensorflow -y 安装tensorflow1.0版本,这里安装的是1.13.1 注意,不要安装1.15版本,因为1.15安装之后会出现:No module named
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-21
    • 文件大小:116kb
    • 提供者:weixin_38606202
  1. tensorflow求导和梯度计算实例

  2. 1. 函数求一阶导 import tensorflow as tf tf.enable_eager_execution() tfe=tf.contrib.eager from math import pi def f(x): return tf.square(tf.sin(x)) assert f(pi/2).numpy()==1.0 sess=tf.Session() grad_f=tfe.gradients_function(f) print(grad_f(np.zeros(1))[0
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-20
    • 文件大小:34kb
    • 提供者:weixin_38614287
  1. Tensorflow 模型转换 .pb convert to .lite实例

  2. 2017年底,Tensorflow 推出Lite版本,可实现移动端的快速运行,其中,一个很关键的问题,如何把现有分类模型(.pb) 转换为(.lite)模型呢? 其实,步骤如下 1- 进入 Tensorflow 源码文件夹(以便bazel可以无需配置找打相应路径) 2- 转换可执行文件 bazel run --config=opt \ //tensorflow/contrib/lite/toco:toco -- \ --input_file=/tmp/mobilenet_v1_1.0_22
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-20
    • 文件大小:42kb
    • 提供者:weixin_38620734
  1. tensorflow之自定义神经网络层实例

  2. 如下所示: import tensorflow as tf tfe = tf.contrib.eager tf.enable_eager_execution() 大多数情况下,在为机器学习模型编写代码时,您希望在比单个操作和单个变量操作更高的抽象级别上操作。 1.关于图层的一些有用操作 许多机器学习模型可以表达为相对简单的图层的组合和堆叠,TensorFlow提供了一组许多常用图层,以及您从头开始或作为组合创建自己的应用程序特定图层的简单方法。TensorFlow在tf.keras包中包含完整
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-20
    • 文件大小:57kb
    • 提供者:weixin_38748721
  1. Tensorflow 利用tf.contrib.learn建立输入函数的方法

  2. 在实际的业务中,可能会遇到很大量的特征,这些特征良莠不齐,层次不一,可能有缺失,可能有噪声,可能规模不一致,可能类型不一样,等等问题都需要我们在建模之前,先预处理特征或者叫清洗特征。那么这清洗特征的过程可能涉及多个步骤可能比较复杂,为了代码的简洁,我们可以将所有的预处理过程封装成一个函数,然后直接往模型中传入这个函数就可以啦~~~ 接下来我们看看究竟如何做呢? 1. 如何使用input_fn自定义输入管道 当使用tf.contrib.learn来训练一个神经网络时,可以将特征,标签数据直接输入到
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-31
    • 文件大小:101kb
    • 提供者:weixin_38650951
  1. tensorflow 打印内存中的变量方法

  2. 法一: 循环打印 模板 for (x, y) in zip(tf.global_variables(), sess.run(tf.global_variables())): print '\n', x, y 实例 # coding=utf-8 import tensorflow as tf def func(in_put, layer_name, is_training=True): with tf.variable_scope(layer_name, reuse=tf.AUTO_REU
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-26
    • 文件大小:32kb
    • 提供者:weixin_38688745
  1. tf API:网络构建模块tf.nn,tf.layers, tf.contrib

  2. 在使用tensorflow构建神经网络时,经常看到tf.nn,tf.layers,tf.contrib这三个模块,它们有很多函数的功能是相同的,部分可以混用,这就导致使用者很容易被迷惑,本文在此做一下笔记以理清思路。 tf.nn:用于原始神经网络(NN)操作的包装程序,属于基础操作,常见包括卷积(conv、conv_transpose、dilation2D、separable_conv)、池化(avg_pool,max_pool)、归一化(batch_normalization)、部分loss(
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-06
    • 文件大小:91kb
    • 提供者:weixin_38637580
  1. 将TensorFlow 1.x升级代码到TensorFlow 2.x版本的方法汇总

  2. 下面将升级代码到TensorFlow 2.x版本的方法汇总起来,有如下几点。 1.最快速转化的方法 在代码中没有使用contrib模块的情况下,可以在代码最前端加上如下两句,直接可以实现的代码升级。 import tensorflow.compat.v1 as tftf.disable_v2_behavior() 这种方法只是保证代码在TensorFlow 2.x版本上能够运行,并不能发挥TensorFlow的最大性能。 2.使用工具进行转化的方法 在代码中没有使用contrib模块的情况下,
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-06
    • 文件大小:47kb
    • 提供者:weixin_38690508
  1. Densenet-Tensorflow:使用Cifar10,MNIST的Densenet的简单Tensorflow实现-源码

  2. Densenet-Tensorflow 的Tensorflow实施使用Cifar10,MNIST 实现本文的代码是Densenet.py 略有不同,我使用了AdamOptimizer 如果您想查看原始作者的代码或其他实现,请参考此 要求 Tensorflow 1.x Python 3.x tflearn(如果您易于使用全局平均池,则应安装tflearn However, I implemented it using tf.layers, so don ' t worry 问题 我用了
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-06
    • 文件大小:702kb
    • 提供者:weixin_42116921
  1. RNN-for-Joint-NLU:“基于联合意图检测和插槽填充的基于注意力的递归神经网络模型”的Tensorflow实现(https:arxiv.orgabs1609.01454)-源码

  2. RNN联合NLU 模型介绍 使用tensorflow r1.3 api,编码器使用tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn实现,解码器使用tf.contrib.seq2seq.CustomHelper和tf.contrib.seq2seq.dynamic_decode实现。 我的实现相对比较简单,用于学习目的。 使用 python main.py 输出: [Epoch 27] Average train loss: 0.0 Input Sentence :
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-06
    • 文件大小:520kb
    • 提供者:weixin_42131628
  1. TensorFlow实现简单的CNN的方法

  2. 这里,我们将采用Tensor Flow内建函数实现简单的CNN,并用MNIST数据集进行测试 第1步:加载相应的库并创建计算图会话 import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist import read_data_sets import matplotlib.pyplot as plt #创建计算图会话 sess = tf.Session()
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:587kb
    • 提供者:weixin_38605538
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