分类：tensorflow

2020
09-27

TensorFlow的reshape操作 tf.reshape的实现

初学tensorflow，如果写的不对的，请更正，谢谢！tf.reshape(tensor,shape,name=None)函数的作用是将tensor变换为参数shape的形式。其中shape为一个列表形式，特殊的一点是列表中可以存在-1。-1代表的含义是不用我们自己指定这一维的大小，函数会自动计算，但列表中只能存在一个-1。（当然如果存在多个-1，就是一个存在多解的方程了）好了我想说的重点还有一个就是根据shape如何变换矩阵。其实简单的想就是，reshape（t,shape）... 继续阅读 >

2020
09-27

解决import tensorflow as tf 出错的原因

笔者在运行importtensorflowastf时出现下面的错误，但在运行importtensorflow时没有出错。>>>importtensorflowastfRuntimeError:modulecompiledagainstAPIversion0xcbutthisversionofnumpyis0xaImportError:numpy.core.multiarrayfailedtoimportImportError:numpy.core.umathfailedtoimportImportError:numpy.core.umathfailedtoimport2018-12-0901:22:17.925262:Ftensorflow/python/lib/cor... 继续阅读 >

2020
09-27

tensorflow安装成功import tensorflow 出现问题

在安装tensorflow完成后，importtensorflowastf出现问题，问题如下：>>>importtensorflowastfTraceback(mostrecentcalllast):File"I:\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py",line58,in<module>fromtensorflow.python.pywrap_tensorflow_internalimport*File"I:\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py",line28,in<module>_py... 继续阅读 >

2020
09-27

VS2019+python3.7+opencv4.1+tensorflow1.13配置详解

VisualStudio作为宇宙最强IDE，目前已更新到2019版，启动界面变成如下样式。其中还集成最新的python3.7，以后用Python的小伙伴再也不用担心没有好用的编辑器了。opencv目前已更新到4.1了，瞬间感觉自己老了有没有。新版本的opencv对Core模块中的一些像素级别的操作函数和Imgproc中大量图像处理函数做了整体优化，速度有显著提升。其中，最重要的是DNN模块支持更多来自tensorflow的网络模型（ Faster-RCN, SSD, &... 继续阅读 >

2020
09-27

TensorFlow2.X结合OpenCV 实现手势识别功能

使用Tensorflow构建卷积神经网络，训练手势识别模型，使用opencvDNN模块加载模型实时手势识别效果如下：先显示下部分数据集图片（0到9的表示，感觉很怪）构建模型进行训练数据集地址importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportdatasets,layers,optimizers,Sequential,metricsfromtensorflow.python.framework.convert_to_constantsimportconvert_variables_to_constants_v2importos... 继续阅读 >

2020
09-27

TensorFlow2.1.0安装过程中setuptools、wrapt等相关错误指南

笔者removeTensorFlow总共四次。reinstallanaconda三次。安装技巧可以根据这个博主的文章进行安装。https://www.jb51.net/article/184309.htm我就是用这个教程安装的因为直接用pipinstall安装太慢了所以在官网CUDA和cuDNN+清华镜像的TensorFlow来安装比较快。总结我的几个问题。一、安装错误·（1）tensorboard1.14.0hasrequirementsetuptools>=41.0.0,butyou'llhavesetuptools40.6.3显然我们需要升级setuptools... 继续阅读 >

2020
09-24

手把手教你安装Windows版本的Tensorflow

一：安装Anaconda和Tensorflow步骤：1：从官方网站下载Anacondahttps://www.anaconda.com/download/  注意自己电脑版本是32位还是64位。 2：进行软件安装（这个和普通的没什么特别区别）3：安装完成Anaconda之后进行环境变量的测试进入到windows中的命令模式：（1）检测anaconda环境是否安装成功：conda--version（2）检测目前安装了哪些环境变量：condainfo--envs（3）对于Anaconda中安装一个内置的python版... 继续阅读 >

2020
09-24

pycharm下配置pyqt5的教程(anaconda虚拟环境下+tensorflow)

1.安装pyqt51.打开anacondaprompt命令窗口，激活虚拟环境：activatetensorflow2.安装PyQt5pipinstallpyqt53.安装PyQt5-toolspipinstallpyqt5-tools4.检验是否安装成功执行如下代码，#FileName:PyQtDemo.py#Author:Adil#DateTime:2018/2/111:07#SoftWare:PyCharmfromPyQt5importQtWidgets,QtGuiimportsysapp=QtWidgets.QApplication(sys.argv)window=QtWidgets.QWidget();window.show()sys.exit(app.ex... 继续阅读 >

2020
09-24

探秘TensorFlow 和 NumPy 的 Broadcasting 机制

在使用Tensorflow的过程中，我们经常遇到数组形状不同的情况，但有时候发现二者还能进行加减乘除的运算，在这背后，其实是Tensorflow的broadcast即广播机制帮了大忙。而Tensorflow中的广播机制其实是效仿的numpy中的广播机制。本篇，我们就来一同研究下numpy和Tensorflow中的广播机制。1、numpy广播原理1.1数组和标量计算时的广播标量和数组合并时就会发生简单的广播，标量会和数组中的每一个元素进行计算。举个例子：arr=np.ar... 继续阅读 >

2020
09-24

Tensorflow中的dropout的使用方法

Hinton在论文《Improvingneuralnetworksbypreventingco-adaptationoffeaturedetectors》中提出了Dropout。Dropout用来防止神经网络的过拟合。Tensorflow中可以通过如下3中方式实现dropout。tf.nn.dropoutdefdropout(x,keep_prob,noise_shape=None,seed=None,name=None):其中，x为浮点类型的tensor，keep_prob为浮点类型的scalar，范围在(0,1]之间，表示x中的元素被保留下来的概率，noise_shape为一维的tensor（int32... 继续阅读 >

2020
09-24

Tensorflow之梯度裁剪的实现示例

tensorflow中的梯度计算和更新为了解决深度学习中常见的梯度消失（gradientexplosion）和梯度爆炸（gradientsvanishing）问题，tensorflow中所有的优化器tf.train.xxxOptimizer都有两个方法：compute_gradientsapply_gradientscompute_gradients对于compute_gradients方法，计算var_list中参数的梯度，使得loss变小。默认情况下，var_list为GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES中的所有参数。compute_gradients方法返回由多个（gr... 继续阅读 >

2017
12-04

（译）TensorFlow 广度和深度学习的教程

TensorFlow在训练深度神经网络方面效果也很好，那么你可能会考虑该如何取舍它的功能了–可是，为什么不选择两者兼得呢？那么，是否可以将两者的优势结合在一个模型中呢？在这篇文章中，我们将会介绍如何使用TF.LearnAPI同时训练一个广度线性模型和一个深度前馈神经网络。这种方法结合了记忆和泛化的优势。它在一般的大规模回归和具有稀疏输入特性的分类问题（例如，分类特征存在一个很大的可能值域）上很有效。如果你... 继续阅读 >

2017
11-16

如何用C++实现自己的Tensorflow

TensorFlow是由谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理，它完全开源，作者通过自己的一个小项目，阐述了如何用C++实现自己的TensorFlow，这篇文章看起来可能会有点晦涩，你需要对相关知识有所了解。以下是译文。在我们开始之前，以下是代码：BranchwithEigenbackendBranchthatonlysupportsscalars我和MinhLe一起做了这个项目。为什么？... 继续阅读 >