tf.variable_scope(name_or_scope,default_name=None,values=None,initializer=None,regularizer=None,caching_device=None,partitioner=None,custom_getter=None,reuse=None,dtype=None)返回一个用于定义创建variable（层）的op的上下文管理器。该上下文管理器验证（可选）值来自同一图

我正在尝试使用Keras和Tensorflow实现卷积神经网络.我有以下代码：fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportConv2D,MaxPooling2Dfromkeras.layersimportActivation,Dropout,Flatten,Densemodel=Sequential()model.add(Conv2D(32,(2,2),inp

我有CNN模型,它有4个输出节点,我试图计算混淆矩阵,这样我就可以知道各个类的准确性.我能够计算出整体的准确性.在链接here中,IgorValantic给出了一个可以计算混淆矩阵变量的函数.它在correct_prediction=tf.nn.in_top_k(logits,labels,1,name=“correct_answers”)给出了一个

如何解决神经网络训练时loss不下降的问题https://blog.ailemon.me/2019/02/26/solution-to-loss-doesnt-drop-in-nn-train/1.batch_size影响很大！！batch_size不是越大越好一般来说，越大的batch-size使用越大的学习率。2.shuffle数据之后loss开始上下波动，一直跳动，减小lr之后也

1.机器学习简介2.深度学习简介3.神经网络4.Tensorflow基础5.神经网络Tensorflow实战1.机器学习简介机器学习是什么？——无序数据转化为价值的方法。机器学习的价值——从数据中抽取规律，并用来预测未来。2.机器学习应用举例分类问题——图像识别、垃圾

1、tf.constanttf.constant用来定义一个常量，所谓常量，广义上讲就是“不变化的量”。我们先看下官方api是如何对constant函数来定义的：tf.constant(value,dtype=None,shape=None,name='Const',verify_shape=False)其中包括5个输入值：value（必填）：常量的值，可以是

Tensorflow旨在与移动设备兼容,而thereisanexampleofandroidapp则使用tensorflow.但我在源代码中找不到任何与神经网络相关的函数.在tensorflowC++API,我找不到任何用于培训网络的API？我是不是太粗心无法找到它们或者还有其他方法可以实现这一点？谢谢.解决方法:Android并

本篇博客主要是关于Pycharm在win10下的安装，以及和Python3.6兼容使用的问题，前面一篇博客介绍了WIN10深度学习环境搭建Python3.6+Tensorflow+CUDA8.0+Anaconda3，使用的是Python3.6，所以在Pycharm配置时要注意一下编译器的问题，不然在Pycharm中importtensorflow就会失败。WIN10

1、模型训练（部分代码）：X=tf.placeholder(tf.float64,X_data.shape,name='X')Y=tf.placeholder(tf.float64,Y_data.shape,name='Y')epoch_num=500withtf.Session()assess:sess.run(tf.global_variables_initializer())loss_data=[]

1.使用pycharm运行deeplab过程中出现ImportError:cannotimportname'monitoring' 2.把root用户及非root用户中pip安装的tensorflow都删了 3.把conda中tensorflow-gpu也删了，准备重新安装 4.condainstalltensorflow-gpu 5.下载两个大文件一直下载不成功，更新con

假设我想用深度卷积NN比较两个图像.如何在keras中使用相同的内核实现两个不同的路径？像这样：我需要卷积层1,2和3使用并训练相同的内核.可能吗？我也在考虑连接下面的图像但问题是关于如何在第一张图片上实现托盘学.解决方法:您可以在模型中使用相同的图层两次,创建nodes：fromk

我试图用tensorflow的cifar-10预测单个图像的类.我找到了这个代码,但它失败了这个错误：分配要求两个张量的形状匹配.lhsshape=[18,384]rhsshape=[2304,384]我理解这是因为批次的大小只有1.(使用expand_dims我创建一个假批次.)但我不知道如何解决这个问题？我到处搜索但没

我正在使用mavenforEclipse来构建一个可以在远程服务器上运行的jar.我的系统正在运行OSX,服务器正在运行CestOS.对于该项目,我需要tensorflowlibrary.Maven成功解析了依赖项,因此我能够在本地运行该项目.但是,在服务器上我收到的错误是tensorflow库不存在,因为默认情况下maven

问题描述：  解决方案： pipinstallwrapt--ignore-installed 

当我运行以下Tensorflow命令时,我得到不同的结果.谁知道为什么？importtensorflowastfsess=tf.Session()var=tf.Variable(tf.truncated_normal([1,1],stddev=.1))sess.run(tf.initialize_all_variables())printvar.eval(session=sess)printvar.initialized_value(

虽然这里有很多问题提出重新使用经过训练的张量流模型的问题,但使用自定义数据集上微调的最主流模型Inception-v3来预测某些单个图像的概率仍然是一个挑战.在对这个主题做了一些研究之后(最相似的SO线程被证实是Tensorflow:restoringagraphandmodelthenrunningevaluation

Tensorflow=Tensor（张量）+flow（数据流图）1、张量张量可不是“麻辣烫”！张量是一个很抽象的概念，直观的来说，张量在tensorflow中就像一个杯子，起到保存数据的作用，我们也可以把张量看成一个不同维度的数组。0阶的张量是一个标量，就是一个数值；1阶的张量是一个向量；2阶的张量是一个矩阵；

1.1机器学习答：计算机程序利用经验E学习任务T，性能是P，如果针对任务T的性能P随着经验E不断增长，则称为机器学习。                                               

配置环境anaconda3+windows10+pycharm+python==3.5.2+tensorflow==1.1.4+cuda10.0+cudnn7https://www.anaconda.com/distribution/安装anaconda3，网上的安装资料很多，安装最好要加入环境变量自己写博客给自己看，加深理解，现在在实习23333333虚拟环境的理解我对于虚拟环境的理解，就是

在Tensorflow中是否有任何卷积方法将Sobel滤波器应用于图像img(float32和rank2类型的张量)？sobel_x=tf.constant([[-1,0,1],[-2,0,2],[-1,0,1]],'float32')result=tf.convolution(img,sobel_x)#<==TODOTHIS我已经看过tf.nn.conv2d,但我看不出如何将它用于

ImportError:DLLloadfailed:动态链接库(DLL)初始化例程失败。 进入终端，输入以下代码：>pipuninstalltensorflow>pipinstall--ignore-installed--upgradetensorflow==1.5测试：importtensorflowastfhello=tf.constant('hello,TensorFlow')sess=tf.Session()pri

1.3项目计划第一周：深入学习和了解神经网络的工作原理，学习卷积的相关理论。第二周：使用python的TensorFlow库，编写神经网络深度学习代码，搭建神经网络层，并且了解其工作原理和相关的计算、相关参数的传递等，到htttps://www.kaggle.com/moltean/fruits下载fruits压缩包，对数据进行初步的

我正在尝试在TensorFlow0.9中实现基本的二进制HopfieldNetwork.不幸的是,我很难让激活功能正常工作.我希望得到非常简单的ifnet[i]<0,输出[i]=0,否则输出[i]=1但是我尝试的所有内容似乎都删除了渐变,即在尝试实现训练操作时,我得到“没有为任何变量提供渐变”的异常.例

Tensorflow化骨绵掌第6式-使用VGG19进行图片风格迁移经过前面的Tensorflow的学习知识，我们了解许多基本的操作，从基本的数据收集、数据集制作、如何读取图片数据、如何处理数据、神经网络Lenet-5、AlexNet、VGG16等的构建、如何建立图片队列等。然后还做了一些简单的应用，比如

tensorflow迭代周期长，每个epoch时间变慢理论上，session启动后，每个epoch训练时间应该是差不多，而且不会因为迭代周期变长，epoch时间变慢。原因是session里定义了tf.op导致的，每一次迭代都会在graph里增加新的节点，导致memoryleak，程序越来越慢，最后强行退出。解决方法，可以在session

我试图在https://codelabs.developers.google.com/codelabsensorflow-for-poets-2的例子中替换graph.pb文件但它未能在Andriod中启动时出现错误：NotavalidTensorFlowGraphserialization:NodeDefmentionsattr‘dilations’notinOpname=Conv2D.12-1615:06:24.98

手把手教你搭建分布式集群，进入生产环境的TensorFlow分布式TensorFlow简介前一篇《分布式TensorFlow集群localserver使用详解》我们介绍了分布式TensorFlow的基本概念，现在我们可以动手搭建一个真正的分布式TensorFlow集群。分布式TensorFlow集群由多个服务端进程和客户端进程组

变量存储一些临时值的作用或者长久存储。在Tensorflow中当训练模型时，用变量来存储和更新参数。变量包含张量（Tensor）存放于内存的缓存区。建模时它们需要被明确地初始化，模型训练后它们必须被存储到磁盘。值可在之后模型训练和分析是被加载。Variable类tf.global_variables_initia

TensorFlow-Examples-helloworld.pyhttps://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples1.helloworld.py#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-from__future__importabsolute_importfrom__future__importdivisionfrom__future__importprint_

通过localserver理解分布式TensorFlow集群的应用与实现。​​简介TensorFlow从0.8版本开始，支持分布式集群，并且自带了localserver方便测试。Localserver和分布式服务的接口一样，我们将从localserver入手，详细解读分布式机器学习集群的用法。Localserver的最简单用法Tensor