随笔分类 - tensorflow&python 学习
摘要：tensorflow计算图 计算图是对有向图的表示，主要包含点和边；tensorflow使用计算图计算，计算图的点对应于ops，variables，constant，placeholder等，边对应于Tensors。因此tensorflow主要包含两个部分：构建计算图和runtime运行计算图。 为
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摘要：接着上篇tensorflow compute graph的理解，其中operation node 需要给运算定义forward 和backward函数。这篇中我们实现一个简单的fully_connected layer的forward 和backward 函数： class fullyconnect
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摘要：1. 提供主流的model，和常用数据集 2. 对 torch.utils.data.Dataset进行扩充，针对不同类别图像放入不同文件夹的数据进行读取， torchvision.datasets.ImageFolder是torch.utils.data.Dataset 的子类。 3.提供tran
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摘要：在安装python依赖库时，我们使用pip install 或者python setup.py install. pip 会自己搜索适合的版本，python setup.py 需要下载源码本地安装。但是python setup.py 适合一键打包安装。 setup import from setup
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摘要：Given a 2d grid map of '1's (land) and '0's (water), count the number of islands. An island is surrounded by water and is formed by connecting adjacen
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摘要：tf.get_variable(): 不受 name_scope 的影响，在未指定共享变量时，重名报错 tf.Variable() ： 会自动检测有无重名，重名自行处理 当需要共享变量时，使用tf.variable_scope()
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摘要：使用 tf.train.Saver 保存：tf.train.Saver.save(sess, save_path, global_step=None, latest_filename=None, meta_graph_suffix='meta', write_meta_graph=True, wri
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摘要：第一步定义卷积核类： 定义卷积层 定义padding 函数：根据扩展的大小进行0填充 定义卷积类：
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摘要：在 faster rcnn的tensorflow 实现中看到这个函数 tensorflow 官网上的解释
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摘要：os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]=2 # 设置使用的GPU tfconfig=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True) # 如果分类的GPU没有，允许tf自动分配设备 tfconfig=tf.gpu_options.all
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摘要：faster rcnn 主要分为四个部分： 1. convolutional part: 特征提取 可以使用vgg，resnet 等等 2.region proposal network： 生成 region proposals，通过softmax 判断anchors属于background 或者目
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摘要：github 上大神的代码 https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn.git 在自己跑的过程中的问题： 1. 数据集的问题： 作者实现了 voc，coco数据集接口。由于我要跑自己的数据，所以要重写数据接口。为了方便我将自己的数据格式改为voc的数据
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摘要：一个汽车图标的训练集：train.json [{"items": [{"label_id": "0028", "bbox": [240, 198, 268, 222]}], "image_id": "500_0Ak1_rpeQjUJL_nbKBYijb.jpg"}, {"items": [{"lab
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摘要：NET-IN-NET 采用net-in-net 结构（不使用传统线性卷积，使用Mlpconv） 采用全局均值池化来提高传统CNN 网络中最后全连接层参数过于复杂的特点。（全连接层造成网络泛化能力差，alexnet中使用dropout 来提高） 网络结构: 4层 net-in-net结构+ 全局均值池
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摘要：tensorflow 是强大的分布式跨平台深度学习框架 keras，TensorLayer,Tflearn 都是基于tensorflow 开发的库（提供傻瓜式编程） 知识点： from __future__ import print_function : 为了老版本的python 兼顾新特性 （fr
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摘要：alexnet 在 imagenet上夺冠是卷积神经网络如今这么火热的起点。 虽然卷积神经网络很早就被提出来，但是由于计算能力和各方面原因，没有得到关注。 alexnet 为什么能取得这么好的成绩，它的主要归功于 ReLU激活函数(能更快的收敛) LRN 局部响应归一化（ReLU 之后的结果不像ta
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摘要：读取数据的三种方法： 1. feeding ： providing data when running each step : classifier.eval(feed_dict={input:my_python_preprocessing_fn() }),当包含变量常量时，最好使用placehol
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摘要：tensorflow： tensor 沿着graph 传递闭包完成flow的过程。 简单运算： session 中有资源如variable等。不需要时就要释放。 使用session.close(), with tf.Session() 创建上下文来执行自动释放。 Session 类的构造函数： tf
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摘要：lambda 定义了一个匿名函数，是代码更简洁 map根据提供的函数对指定序列做映射 map(function, sequence)->list 返回一个集合，map的作用是以参数序列中的每一个元素调用function函数，返回包含每次function函数返回值的list map(lambda x:
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摘要：1. argparse python 中用于解析命令行参数和选项的标准模块 创建一个解析器对象，解析器类ArgumentParser add_argument() 方法用来指定程序接受那些命令行参数， 添加一个help参数，返回帮助信息， help= parse_args() 从命令行参数中返回数据
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