tensorflow keras
TensorFlow下利用MNIST训练模型识别手写数字
本文将参考TensorFlow中文社区官方文档使用mnist数据集训练一个多层卷积神经网络(LeNet5网络)，并利用所训练的模型识别自己手写数字。 训练MNIST数据集，并保存训练模型 # Python3 # 使用LeNet5的七层卷积神经网络用于MNIST手写数字识别 import tensor ......
tensorflow 输出权重的值
1. 确定权重名称： tvars1 = tf.get_collection(tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES) for tmp in tvars1: print('all-->',tmp.name) 2. 根据网络结构从1中找到想要打印的权重名称 weight_nam ......
tensorflow 更新部分参数或参数分开更新
思路： 1.根据变量名称过滤要更新的权重： 2.如果参数分开更新，还需要设置多个优化器 代码示例： def Net_1(input): with tf.variable_scope('Net_1'): fmap_input = tf.layers.conv2d(input,32,32,(1,1),p ......
keras.preprocessing.text.Tokenizer.fit_on_texts(texts)
1.fit_on_texts()的作用 fit_on_texts的作用就是根据输入的文本列表生成一个大词典，保存在t里面，每个词有唯一一个不重复的索引。如果有新的语句，可直接通过t来转成对应的词索引列表。 2.用法 fit_on_texts(text) 中的text应该输入是一个列表，每个元素是切分 ......
keras.preprocessing.sequence.pad_sequences()的用法
1.pad_sequences()的作用 keras只能接受长度相等的序列输入。当我们的数据集中出现了长度不等的序列时，可以使用pad_sequence()函数将序列转化为经过填充以后得到的一个长度相同新的序列。 2.pad_sequences()语法 1 keras.preprocessing.s ......
jupyter notebook导入tensorflow模块报错
安装TensorFlow 可以参考 https://tensorflow.google.cn/hub/installation?hl=zh_cn https://tensorflow.google.cn/install/pip?hl=zh-cn#windows 打开PowerShell 查看虚拟环境 ......
使用GPU加速TensorFlow-Keras
之前一直在用CPU训练TensorFlow模型，现在来尝试一下GPU训练。 【1】安装GPU必要的软件环境 显卡：MX450（支持CUDA 11.7以下版本） 软件1：Visual Studio 2019 Community 软件2：Cuda 10.1 update2 软件3：cuDNN 8.0.5 ......
keras_preprocessing参数详解
keras_preprocessing.image.image_data_generator.ImageDataGenerator.flow_from_directory() 获取目录路径并生成一批增强数据。 def flow_from_directory(self, directory: Any, ......
keras图片生成器ImageDataGenerator参数详解
keras图片生成器ImageDataGenerator keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(featurewise_center=False, samplewise_center=False, featurewise_std_normaliza ......
java调用python脚本，用到tensorflow、keras等第三方库
https://blog.csdn.net/jstlovely/article/details/121247764?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522168110434116800227452800%2522%252C%2 ......
关于PythonNet与TensorFlow的调试技巧
1. 使用TensorFlow2.x版本训练的模型，在导入时容易报错，不要跨版本训练或者调用模型。报错内容通常定位到restore方法。 2. PythonNet调用py文件报错时，右键该文件执行后报错内容会一闪而过，可以右键使用Python编译器(Idel)打开，错误会详细显示，且内容与编辑器一样 ......
TensorFlow 强化学习：11~15
原文：Reinforcement Learning With TensorFlow 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则》，生活原则 2.3 ......
精通 TensorFlow 2.x 计算机视觉：第一部分
原文：Mastering Computer Vision with TensorFlow 2.x 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则》，生 ......
安装配置tensorflow
pip install --user tensorflow-cpu==2.6.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 镜像下有的版本是： 安装成功的界面是： ......
TensorFlow 2 和 Keras 高级深度学习：6~10
原文：Advanced Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《 ......
TensorFlow 2 和 Keras 高级深度学习：11~13
原文：Advanced Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《 ......
TensorFlow 2 和 Keras 高级深度学习：1~5
原文：Advanced Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《 ......
TensorFlow 2.0 的新增功能：第三、四部分
原文：What's New in TensorFlow 2.0 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则》，生活原则 2.3.c 第 3 部分： ......
TensorFlow 2.0 的新增功能：第一、二部分
原文：What's New in TensorFlow 2.0 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则》，生活原则 2.3.c 第 1 部分： ......
TensorFlow 决策森林详细介绍和使用说明
使用TensorFlow训练、调优、评估、解释和部署基于树的模型的完整教程 两年前TensorFlow (TF)团队开源了一个库来训练基于树的模型，称为TensorFlow决策森林(TFDF)。经过了2年的测试，他们在上个月终于宣布这个包已经准备好发布了，也就是说我们可以真正的开始使用了。所以这篇文 ......
深度学习第三章-神经网络TensorFlow实现
张量可以理解为n维数组或矩阵。在NumPy数组中，一个float32或float64的数字就是一个标量（零维张量），可以用ndim查看张量的维度。 向量（一维张量）是由数字组成的数组。 矩阵（二维张量）是由向量组成的数组。 ......
精通 Sklearn 和 TensorFlow 预测性分析：1~5 全
原文：Mastering Predictive Analytics with scikit-learn and TensorFlow 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象， ......
TensorFlow 智能移动项目：11~12
原文：Intelligent mobile projects with TensorFlow 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则》，生活原 ......
精通 TensorFlow 1.x：1~5
原文：Mastering TensorFlow 1.x 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则》，生活原则 2.3.c 一、TensorFlo ......
精通 TensorFlow 1.x：6~10
原文：Mastering TensorFlow 1.x 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则》，生活原则 2.3.c 六、TensorFlo ......
TensorFlow 卷积神经网络实用指南：1~5
原文：Hands-On Convolutional Neural Networks with TensorFlow 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标 ......
TensorFlow 2.0 快速入门指南：第一部分
原文：TensorFlow 2.0 Quick Start Guide 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则》，生活原则 2.3.c 第 1 ......
TensorFlow 深度学习实战指南：1~5 全
原文：Hands-on Deep Learning with TensorFlow 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则》，生活原则 2.3 ......
使用 TensorFlow 构建机器学习项目：1~5
原文：Building Machine Learning Projects with TensorFlow 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《 ......
使用 TensorFlow 构建机器学习项目：6~10
原文：Building Machine Learning Projects with TensorFlow 协议：CC BY-NC-SA 4.0 译者：飞龙 本文来自【ApacheCN 深度学习 译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《 ......