随笔分类 - [T07] Tensorflow
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摘要：1、openmi 下载安装 下载连接： https://download.open-mpi.org/release/open-mpi/v4.0/openmpi-4.0.1.tar.gz 安装命令 1 2 3 4 5 shell$ gunzip -c openmpi-4.0.1.tar.gz | ta
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摘要：1、tensorflow的模型文件ckpt参数获取 2、参数计算（求网络模型大小）
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摘要：1、tf.losses.mean_squared_error函数 labels：真实的输出张量,与“predictions”相同. predictions：预测的输出. weights：可选的Tensor,其秩为0或与labels具有相同的秩,并且必须可广播到labels(即,所有维度必须为1与相应
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摘要：1、安装 pip3 install jupyter 2、配置 2.1. 生成一个 notebook 配置文件 jupyter notebook --generate-config /root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py 2.2. 生成密码 从 jupyte
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摘要：TF实现分布式流程 2、示例 MINIST_demo: https://github.com/novav/mnist_distributed/tree/master
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摘要：1、代码配置 filename_queue = tf.train.string_input_producer([ "hdfs://namenode:8020/path/to/file1.csv", "hdfs://namenode:8020/path/to/file2.csv", ]) filena
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摘要：# resnet https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/slim/nets/resnet_v1.py https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/sl
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摘要：1、add saclar and histogram 2、 sess-op 3、writer init 4、sess run & write to file 举例： 查看 https://tensorflow.google.cn/guide/tensorboard_histograms https:
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摘要：多GPU的数据训练，feed https://stackoverflow.com/questions/34273951/tensorflow-multi-gpu-single-input-queue? --
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摘要：参考自 http://cn.voidcc.com/question/p-mdfqowwd-ts.html
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摘要：梯度下降优化法经历了 SGD→SGDM→NAG→AdaGrad→AdaDelta→Adam→Nadam 这样的发展历程。之所以会不断地提出更加优化的方法，究其原因，是引入了动量（Momentum）这个概念。 一阶动量来给梯度下降法加入惯性（即，越陡的坡可以允许跑得更快些） 二阶动量引入之后，才真正意
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摘要：Python conda安装之后（19年默认是python3.7） 1、降级到python3.6 2、查看python版本 3、安装tensorflow
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摘要：二分类模型的评价指标 https://www.cnblogs.com/xiaoniu-666/p/10511694.html 参考tf的方法 参考： https://blog.csdn.net/sinat_35821976/article/details/81334181 https://tenso
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摘要：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/contrib/layers/fully_connected fully_connected： 1、先根据权重得到输出 2、对输出normalizer (BN..) 3、对输出activate（relu, .
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摘要：slim.flatten(inputs,outputs_collections=None,scope=None) (注：import tensorflow.contrib.slim as slim) 将输入扁平化但保留batch_size,假设第一维是batch。 Args: inputs: a t
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摘要：<!-- flowchart 箭头图标 勿删 --> 摘要：本文主要对tf的一些常用概念与方法进行描述。 tf函数 TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU。一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自
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摘要：tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None) 第一个参数logits：就是神经网络最后一层的输出 第二个参数labels：实际的标签 具体的执行流程大概分为两步： 第一步是先对网络最后一层的输出做一个softma
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摘要：单通道数据设计 原始数据 图片转换17x4 三通道样本设计 原始数据 021: 每个数据点，有三个元素表示，eg：RGB 转换15x4x3 下图的每一列，代表的就是每一个通道的数据点，共计三层
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摘要：TensorFlow提供两种类型的拼接： tf.concat(values, axis, name='concat')：按照指定的已经存在的轴进行拼接 tf.stack(values, axis=0, name='stack')：按照指定的新建的轴进行拼接 concat t1 = [[1, 2, 3
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摘要：通过bazel学习之后，大概了解了TensorFlow的项目的源文件和描述文件。 下面是一篇不错的介绍，搬砖here。 在静下心来默默看了大半年机器学习的资料并做了些实践后，打算学习下现在热门的TensorFlow的实现，毕竟系统这块和自己关系较大。本文会简单的说明一下如何阅读TensorFlow的
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