随笔分类 - tensorflow
摘要：参考： 1. CNN 模型所需的计算力（flops）和参数（parameters）数量是怎么计算的？ 2. TensorFlow 模型浮点数计算量和参数量统计 3. How fast is my model? 计算公式 理论上的计算公式如下： \begin{equation}\label{FLOPs
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posted @ 2020-03-20 16:26
xuanyuyt
摘要：前言 后面工作中有个较重要的 task 是将 YOLOV3 目标检测和 LanNet 车道线检测和到一个网络中训练，特别的是，这两部分数据来自于不同的数据源。这和我之前在 caffe 环境下训练检测整个车身的同时还要训练车头车尾类似，只不过环境变更到了 tensorflow，尴尬的是，这个月才真正接
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摘要：[原始代码] [代码剖析] 推荐阅读！ SSD 学习笔记 之前看了一遍 YOLO V3 的论文，写的挺有意思的，尴尬的是，我这鱼的记忆，看完就忘了 于是只能借助于代码，再看一遍细节了。 源码目录总览 tensorflow-yolov3 ├── checkpoint //保存模型的目录 ├── con
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摘要：实现方式 以 ℓ2 Regularization 为例，主要有两种实现方式 1. 手动累加 2. 借助于 kernel_regularizer 实例验证 import tensorflow as tf # 1. create data from tensorflow.examples.tutoria
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摘要：上一篇的模型保存和恢复熟练后，我们就可以大量使用 pretrain model 来训练任务了 Tweaking, Dropping, or Replacing the Upper Layers The output layer of the original model should usually
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摘要：模型文件 tensorflow 训练保存的模型注意包含两个部分：网络结构和参数值。 .meta .meta 文件以 “protocol buffer”格式保存了整个模型的结构图，模型上定义的操作等信息。 查看 meta 文件中所有的操作信息： # # # 列出 meta 中所有操作 # # # sa
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摘要：梯度修剪 梯度修剪主要避免训练梯度爆炸的问题，一般来说使用了 Batch Normalization 就不必要使用梯度修剪了，但还是有必要理解下实现的 In TensorFlow, the optimizer’s minimize() function takes care of both comp
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摘要：参考：tensorflow中的batch_norm以及tf.control_dependencies和tf.GraphKeys.UPDATE_OPS的探究 1. Batch Normalization 对卷积层来说，批量归一化发生在卷积计算之后、应用激活函数之前。训练阶段：如果卷积计算输出多个通道，
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摘要：0. tf.train.Optimizer tensorflow 里提供了丰富的优化器，这些优化器都继承与 Optimizer 这个类。class Optimizer 有一些方法，这里简单介绍下： 0.1. minimize loss: A Tensor containing the value t
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摘要：In general ELU > leaky ReLU(and its variants) > ReLU > tanh > logistic. If you care a lot about runtime performance, then you may prefer leaky ReLUs o
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摘要：file: tensorflow/python/training/learning_rate_decay.py 参考：tensorflow中常用学习率更新策略 神经网络中通过超参数 learning rate，来控制每次参数更新的幅度。学习率太小会降低网络优化的速度，增加训练时间；学习率太大则可能导
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摘要：方法定义 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=True, data_format="NHWC", dilations=[1,1,1,1], name=None) 参数： input: 输入的要做卷积的数据体，要
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摘要：基本使用 使用graph来表示计算任务 在被称之为Session的上下文中执行graph 使用tensor表示数据 通过Variable维护状态 使用feed和fetch可以为任意的操作（op）赋值或者取数据 综述 TensorFlow 是一个编程系统, 使用图来表示计算任务. 图中的节点被称之为
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摘要：论文：Towards End-to-End Lane Detection: an Instance Segmentation Approach 代码：https://github.com/MaybeShewill-CV/lanenet-lane-detection 参考：车道线检测算法LaneNet
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