随笔分类 - tf
入门学习笔记
摘要：今天使用交叉熵损失函数训练的时候发现loss为负，且负得越来越多。 tf.losses.categorical_crossentropy 后面发现原来是参数的，输出和标签的位置放反了。 就是说本来通过from_logits=True，交叉熵可以将logits归到0到1之间，但是如果放反了，函数内部
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posted @ 2021-05-20 15:08
cyssmile
摘要：之前由于训练模型时将使用的是model.save_weights保存的ckpt模型。为了做部署所以要将ckpt转成pd模型。 一般保存为ckpt模型后有以下几个文件 checkpoint文件表明有哪些文件 .ckpt.data 权重文件 可以还有一个.meta文件，这个是网络结构文件 网上一大片，各
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摘要：先学习下如何自己完成一个resnet网络用于cifar100训练，后面在使用迁移学习训练。 如果不知道resnet具体的网络结构可以自己学习下，这里只进行实现。 1. BasicBlock实现 BasicBlock首先是继承layer.Layer class BasicBlock(layers.La
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摘要：tensorflow2后的数据的制作和tensorflow1有了很大的改变，建议直接使用tensorflow2数据集的制作方式 下面我记录下我的数据集制作过程 1.介绍下我的数据集结构 我这数据集是这样的Columbia_Gaze_Data_Set_224是顶层路径，其中0001``是子目录，子目录
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摘要：import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers, optimizers, models, Sequential,datasets config = tf.compat.v
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摘要：###1 安装tensorboard pip install tensorboard ###2 使用命令打开tensorboard并设置logdir tensorboard --logdir logs #logs是我自己设置的log输出目录 根据提示打开web网页,我这里是http://localh
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摘要：import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import datasets, layers, optimizers,Sequential,metrics (x, y), (x_test, y_t
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摘要：import tensorflow as tf import numpy as np from matplotlib import pyplot as plot from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D def himmelblau(x): return (x[
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摘要：import tensorflow as tf ''' L2范数 sqrt(∑kXk^2) 无穷范数 abs(max(Xk)) L1范数 sum(abs(Xk)) ''' a = tf.ones([2,2]) print(tf.norm(a)) # tf.norm算的是L2范数 #等价于 print
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摘要：concat和stack tf.concat需要保证除了拼接的维度，其他维度都相同。 tf.stack需要保证所有的维度都相同。 tf.concat中axis参数是设置那个维度进行拼接。 tf.stack中axis是表示新创建的维度的位置。 tf.stack会创造一个维度(要求进行stack的ten
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摘要：1. gather import tensorflow as tf a = tf.random.normal([4, 38, 8]) print(a.shape) a_1 = tf.gather(a, axis=0, indices=[3, 1]) # 第一维度的3和1，这里的indices是不用限
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