Tensorflow2

Tensorflow2.0 实现 YOLOv3（九）：image_demo.py

文章目录文章说明导入需要的库导入并处理图片构造模型得到featuremap上的预测框将featuremap上的预测框信息转换到原始图像上极大值抑制在原图上画框并标注类别信息展示图片完整代码文章说明本系列文章旨在对Github上malin9402提供的代码进行说明，在这篇文章中，我们会对YOLOv3项目中的image_demo.py文件进行说明。这个程序的作用是对输入的图片中的内容进行目标检测，并在
cofisher·2020-06-25 11:33

Tensorflow2.0之图像说明文字生成

文章目录项目介绍代码实现1、导入需要的库2、下载数据集3、读取json文件4、载入图片5、载入模型6、获取图片特征6.1删除重复的图片6.2切片、分批6.3将图片输入网络以获取特征7、文本→\rightarrow→数字向量7.1构建分词器7.2构建数字向量7.3将数字向量填充到同一长度8、划分训练集和验证集9、建立tf.data数据集10、编码器11、Bahdanau注意力12、解码器13、设置超
cofisher·2020-06-25 11:33

Tensorflow2.0 实现 YOLOv3（十）：如果你只是想运行程序

在测试Github上malin9402大神的代码时，开始有很多不懂的地方，现已解决，故留此纪录，对代码的内容在之后的文章中会进行解析。首先，我们要在这里下载作者给出的yymnist数据集。下载完毕后，我们发现其中mnist文件夹下的图片都是.pgm格式。此时，我们需要运行这个文件夹下的make_data.py文件，之后将会有1000张.jpg图片被存在./yymnist/Images文件夹中（自己
cofisher·2020-06-25 11:33

Tensorflow2.0之词嵌入的原理及实现

文章目录处理文本的方法1、独热编码2、用唯一的数字对每个字进行编码3、词嵌入代码实现1、导入需要的库2、处理数据2.1下载数据集2.2创建一个tf.data数据集2.3查看词汇表3、创建模型4、训练处理文本的方法深度学习的模型以向量（数字数组）作为输入。在处理文本时，我们必须首先在输字符串到模型之前，将字符串转换为数字（或将文本“矢量化”）。在此文章中，我们将介绍三种实现此目标的方法。1、独热编码
cofisher·2020-06-25 11:33

Tensorflow2.0之Pix2pix

文章目录Pix2pix介绍Pix2pix应用Pix2pix生成器及判别器网络结构代码实现1、导入需要的库2、下载数据包3、加载并展示数据包中的图片4、处理图片4.1将图像调整为更大的高度和宽度4.2随机裁剪到目标尺寸4.3随机将图像做水平镜像处理4.4图像归一化4.5处理训练集图片4.6处理测试集图片4.7将训练集所有图片进行切片操作，放入一个dataset中4.8将测试集所有图片进行切片操作，放
cofisher·2020-06-25 11:32

Tensorflow2.0之CycleGAN

文章目录CycleGAN介绍CycleGAN与DCGAN的对比CycleGAN与pix2pix模型的对比CycleGAN应用代码实现1、导入需要的库2、导入horse2zebra数据集3、加载数据集中的图片将图片加载成Tensorflow需要的格式展示图像4、处理图片4.1将图像调整为更大的高度和宽度4.2随机裁剪到目标尺寸4.3随机将图像做水平镜像处理4.4图像归一化4.5处理训练集图片4.6处
cofisher·2020-06-25 11:32

Tensorflow2.0之LSTM的原理与实现

文章目录LSTM原理输入门、遗忘门和输出门候选记忆细胞记忆细胞隐藏状态输出结果低级API实现LSTM1、修改定义参数函数2、修改初始化函数3、修改定义模型函数Tensorflow2.0实现LSTMLSTM
cofisher·2020-06-25 11:32

Tensorflow2.0之门控循环单元（GRU）原理与实现

文章目录GRU介绍门控循环单元重置门和更新门候选隐藏状态隐藏状态输出结果代码实现1、导入需要的库2、加载周杰伦歌词数据集3、定义采样函数3.1随机采样3.2相邻采样4、one-hot向量5、初始化模型参数6、定义模型6.1初始化隐藏状态6.2在一个时间步里计算隐藏状态和输出7、定义预测函数8、裁剪梯度9、定义模型训练函数9.1困惑度9.2初始化优化器9.3定义梯度下降函数9.4定义训练函数9.5训
cofisher·2020-06-25 11:32

Tensorflow2.0之卷积变分自编码器（CVAE）

文章目录变分自编码器原理第一阶段第二阶段第三阶段第四阶段（重参数技巧）VAE的本质代码实现1、导入需要的库2、导入数据集3、图像处理增加维度标准化二值化使用tf.data来将数据分批和打乱4、建立CVAE模型5、初始化优化器6、定义损失函数定义正态分布概率密度的对数计算损失对以上代码中的变量进行分析取一批训练集样本将样本输入编码器重参数过程将Z输入解码器交叉熵损失KL散度损失7、定义梯度下降函数8
cofisher·2020-06-25 11:32

Tensorflow2.0 中 tf.keras.layers.Conv2D 里的初始化方法 'glorot_uniform' 到底是个啥？

在我们使用tf.keras.layers.Conv2D来构建卷积层时，一般使用的权值初始化方法就是这个函数默认的方法，即‘glorot_uniform’。源码对其做出了解释：'''Itdrawssamplesfromauniformdistributionwithin[-limit,limit]where`limit`is`sqrt(6/(fan_in+fan_out))`where`fan_in
cofisher·2020-06-25 11:02

Tensorflow2.0之从零开始实现循环神经网络

文章目录循环神经网络介绍代码实现1、导入需要的库2、加载周杰伦歌词数据集3、定义采样函数3.1随机采样3.2相邻采样4、one-hot向量5、初始化模型参数6、定义模型6.1初始化隐藏状态6.2在一个时间步里计算隐藏状态和输出7、定义预测函数8、裁剪梯度9、定义模型训练函数9.1困惑度9.2初始化优化器9.3定义梯度下降函数9.4定义训练函数9.5训练循环神经网络介绍在循环神经网络中输入数据是存在
cofisher·2020-06-25 11:01

Tensorflow2.0之自定义DenseNet

文章目录1、DenseNet网络结构1.1BottleNeck1.2DenseBlock1.3TransitionLayer1.4DenseNet2、代码构建DenseNet2.1BottleNeck2.2DenseBlock2.3TransitionLayer2.4DenseNet2.5模型检验1、DenseNet网络结构DenseNet的主要构建模块是稠密块（DenseBlock）和过渡层（T
cofisher·2020-06-25 11:01

Tensorflow2.0之时间序列预测

文章目录项目介绍Tensorflow实现1、导入需要的库2、引入数据集3、划分特征和标签、建模预测3.1用单变量预测一个未来时间点3.1.1取出只含温度的数据集3.1.2温度随时间变化绘图3.1.3将数据集转换为数组类型3.1.4标准化3.1.5写函数来划分特征和标签3.1.6从数据集中划分特征和标签3.1.7设置绘图函数3.1.8绘制第一个样本的特征和标签3.1.9将特征和标签切片3.1.10建
cofisher·2020-06-25 11:00

Tensorflow2.0之三种方法自定义GoogLeNet

文章目录Inception块介绍代码构建GoogLeNet1、Inception类+GoogLeNet类1.1Inception类1.2GoogLeNet类1.3检验模型2、Inception函数+GoogLeNet函数2.1Inception函数2.1.1绘制Inception结构2.2GoogLeNet函数2.3检验模型3、Inception类+GoogLeNet函数3.1Inception类
cofisher·2020-06-25 11:00

Tensorflow2.0之FGSM

文章目录FGSM介绍AdversarialExampleFGSM原理代码实现1、导入需要的库2、载入MobileNetV2模型3、图像预处理4、将图像输入模型并得到概率最高的分类结果5、计算梯度6、将要添加的噪声打印出来7、定义函数来显示图像8、加入噪声后再将图像输入模型进行判断FGSM介绍AdversarialExampleAdversarialexample是为了混淆神经网络而产生的特殊输入，
cofisher·2020-06-25 11:00

Tensorflow2.0之用遗传算法优化卷积神经网络结构 Version1

文章目录整体思路deep_learning.py文件函数：create_cnn(inputs,filters,is_pool=False)函数：create_dense(inputs,units)设置参数调用函数构建模型完整代码GA.py问题解决方法完整代码整体思路首先，写一个deep_learning.py文件进行神经网络的训练及测试过程。将deep_learning.py中需要优化的参数（在这
cofisher·2020-06-25 11:00

Tensorflow2.0之用遗传算法优化LSTM网络结构 Version1

整体思路首先，写一个deep_learning.py文件进行神经网络的训练及测试过程。将deep_learning.py中需要优化的参数（在这里我们优化LSTM层数和全连接层数及每层的神经元个数）统一写到一个列表num中。然后，进行遗传算法的编写GA.py，用需要传入deep_learning.py文件的列表num当染色体，需要优化的参数当染色体上的基因。deep_learning.py文件由于要
cofisher·2020-06-25 11:00

tensorflow2.0用LSTM实现MNIST手写数字数据集分类

一般来说，用CNN来进行图像分类任务可以获得很高的准确率，而LSTM一般用于自然语言处理方面，但是，用LSTM也是可以实现图像分类并得到较高准确率的。代码如下：importtensorflowastfimporttensorflow.kerasaskerasfromtensorflow.kerasimportmodels,layers,optimizersimportmatplotlib.pypl
cofisher·2020-06-25 11:00

房价预测回归模型--tensorflow2.0学习笔记--tf.keras使用实例

importtensorflowastfimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportsklearnimportpandasaspdimportosimportsysimporttimefromtensorflowimportkerasprint(tf.__version
小赞的冰苏打·2020-06-25 11:21

TensorFlow2.0常见问题解决

AttributeError:module'tensorflow_core.compat.v1'hasnoattribute'contrib'lstm_cell=tf.contrib.rnn.core_rnn_cell.BasicLSTMCell(lstm_size)#报错解决方法：lstm_cell=tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(lstm_size)ModuleNot
仁义礼智信达·2020-06-25 10:07

tensorflow2.0入门 fashion_mnist实战

github源码下载linkfashion_mnist数据集fashion_mnist是不同种类衣物的图片，有鞋子，T恤，裙子等名目数量种类10训练集图片60000测试集图片10000fashion_mnist分类demo以下各个代码块相连，可以作为完整demo加载fashion_mnist数据集，并归一化keras自带加载fashion_mnist的接口importtensorflowastfi
王昀牧Matthew·2020-06-25 10:53

简单粗暴的Tensoflow框架从入门到精通（五）：Tensoflow的API使用2.0建议

tf.contrib将从核心TensorFlow存储库和构建过程中移除TensorFlow2.0将专注于简单性
汪雯琦·2020-06-25 09:58

tensorflow2.0部署tensorflow serving 多模型多版本全过程（官网杂乱不清）

这里必须吐槽一下官网的教程示例，重复啰嗦就算了，还杂乱无章。个人整理建议流程。走到这一步流程的同学，我相信，怎么样去训练模型和保存模型肯定已经不是什么问题了。关于模型保存：平时训练用于保存模型，顾虑占用空间方面，都会选择只保存参数的方式。但是想要部署tensorflow-serving，让serving加载模型，则必须保存模型的所有数据，因此采用另外一种模型保存方式：tf.saved_model.
段大帅·2020-06-25 09:25

TensorFlow2.0利用DNN实现手写图片识别

importtensorflowastffromtensorflow.keras.datasetsimportmnistimportnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerprint(tf.__version__)2.0.0##加载数据60000条训练集10000条测试集(x_train_all,y_train_all),(x_t
公众号-BatFor·2020-06-25 09:11

Keras与Tensorflow2.0入门（7）层与自定义层

文章目录0.前言1.层1.1python语法背景知识1.2全连接层（Dense）1.3卷积层（CNN）1.4循环层（RNN）1.4.1SimpleRNN1.4.2GRU1.4.2LSTM1.5小结2.自定义层2.1MyDense层2.2MyRNN层2.3多输入，多输出层3.lambda表达式与Lambda层3.1python背景知识3.2Lambda层4.总结0.前言之前我们简要介绍了Keras与
刘炫320·2020-06-25 09:13

Tensorflow2.0使用keras搭建神经网络（第二节）

importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportpandasaspdimportosimportsysimporttimeimportsklearnfromtensorflowimportkerasimporttensorflowastfprint(tf.__version
xiaoa~·2020-06-25 08:58

Tensorflow2.0之dataset读取csv及tfrecord文件（第四节）

本章节的主要内容是csv文件的读入（写入直接用pandas即可），tfrecords文件的写入及读取（读入是解析成可以训练的数组形式）csv文件读入list_files=['a.csv','b.csv','c.csv']csv_dataset=tf.data.Dataset.list_files(list_files)csv_dataset=csv_dataset.interleave(lambd
xiaoa~·2020-06-25 08:58

Tensorflow2.0学习笔记之一

概述tensorflow2.0发布已经一年多了，实在觉得tensorflow1.x比较难用，很多地方API混乱，对新手不太友好。
小炮哥哥·2020-06-25 08:30

TensorFlow Hub迁移学习

pipinstall-qtf-nightlyimporttensorflowastf如果报错：ERROR:tensorflow2.1.0hasrequirementgast==0.2.2
qq_34387412·2020-06-25 08:12

TensorFlow2.0 实现FM

一、数据集Criteo:2014年kaggle广告点击率预估比赛数据集该数据集包含约4500万条记录。有13个数值特征和26个类别特征。这些列以制表符分隔，并带有以下格式：......该数据集可从http://labs.criteo.com/2014/02/download-kaggle-display-advertising-challenge-dataset/获得。将下载的“train.txt
蕾姆233·2020-06-25 08:49

第0章【序】--动手学深度学习【Tensorflow2.0版本】

项目地址：https://github.com/TrickyGo/Dive-into-DL-TensorFlow2.0这个项目将《动手学深度学习》原书中MXNet代码实现改为TensorFlow2.0实现
土豆洋芋山药蛋·2020-06-25 07:15

tensorflow2: Failed to load the native TensorFlow runtime win10安装tensorflow2.1_CPU版

文章目录安装TF2CPUFailedtoloadthenativeTensorFlowruntime.安装TF2CPU安装tensorflow2CPU版，真的很简单，很简单。
漂流瓶zps·2020-06-25 06:22

TensorFlow 2.0 入门实战笔记（持续更新）

TensorFlow2.0入门实战笔记（持续更新）一、初见Tensorflow1.12015年之前的深度学习框架：1.2深度学习框架发展1.32015年之后TF版本：1.4安装TF1.5Pycharm关闭红色字体日志输出二
Shine.Zhang·2020-06-25 06:15

《28天玩转TensorFlow2》第2天：张量运算

关于张量的运算操作，从下面3个级别上的运算说明一、标量运算二、向量运算三、矩阵运算importtensorflowastfprint('tensorflow版本',tf.__version__,sep=':')tensorflow版本:2.1.0一、标量运算标量运算就是对张量值中的元素进行运算。运算包括加法(+)、减法(-)、乘法(*)、除(/)、取余(%)、取整(//)等。两个张量的值必须具有相
AnFany·2020-06-25 06:33

《28天玩转TensorFlow2》第1天：张量（tensor）——TensorFlow的基本数据结构

张量（tensor）TensorFlow的基本数据结构按属性而言，张量可分为常量（constant）和变量（Variable）。常量就是值不会发生变化的量，而变量是开始给定初始值，但是值会发生变化的量。张量在概念上等同于数组，这一点和numpy中的array数组类似。可以用来表示数学中的标量（scalar）、向量（vector）、矩阵（matrix）以及多维数组。#导入tensorflowimpo
AnFany·2020-06-25 06:33

《28天玩转TensorFlow2》第4天：TensorFlow2建立模型的三种方式之Sequential API

importnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflowimportkerasprint('tensorflow版本：',tf.__version__)tensorflow版本：2.1.0tf.keras提供SequentialAPI(Sequential按层顺序创建模型)，这种方式比较简单。下面对手写数字数据集mnist建立基于MLP(多层感知机)的分类
AnFany·2020-06-25 06:33

《28天玩转TensorFlow2》第3天：张量的自动求导机制

第3天：张量的自动求导机制importtensorflowastftf.print('tensorflow的版本:{}'.format(tf.__version__))tensorflow的版本:2.1.01、自动求导机制所谓的自动求导机制，就是对于属性为变量的张量，tensorflow会自动的将该变量加入到它的求导记录器tf.GradientTape()中，实现自动求导。对于属性为常量的张量而言
AnFany·2020-06-25 06:33

tensorflow2.0中Layer的__init__()，build(), call()函数

最近在实验中，需要用到tensorflow建立一个简单的模型，但鉴于部分要求比较苛刻，不能直接使用其内置的layer，因此需要自定义一个layer类，这便涉及到了对__init__(),build(),call()这三个函数的理解先看官方手册中使用了Layer中的这三个关键函数的一个简单的实例：classMyDenseLayer(tf.keras.layers.Layer):def__init__
_吟游诗人·2020-06-25 06:05

（三）tensorflow2.0 - 自定义loss function（损失函数）

前文分别讲了tensorflow2.0中自定义Layer和自定义Model，本文将来讨论如何自定义损失函数。
_吟游诗人·2020-06-25 06:05

tensorflow2.0 - 保存模型（含自定义模型的保存）

tensorflow2.0保存模型的方式有很多，这里只介绍两种。
_吟游诗人·2020-06-25 06:05

TensorFlow2教程-掩码和填充

TensorFlow2教程-掩码和填充在构建深度学习模型，特别是进行序列的相关任务时，经常会用到掩码和填充技术原文地址：https://doit-space.blog.csdn.net/article/
Doit_·2020-06-25 05:24

Win10安装TensorFlow2.1.0+PyTorch1.3.1纪实

放寒假了，又到了折腾新环境的时间。截止目前（2020年1月15日），TensorFlow的最新版本为2.1.0，PyTorch的最新版本为1.3.1。作为强迫症，也为可能的工程化考虑，希望能够把它们安装在同一个环境中。基本环境：windows10Python3.6首先在Anaconda中新建一个名叫cv的Conda环境：condacreate-ncvpython=3.6为了加快安装速度，将cond
X-funbean·2020-06-25 04:00

keras通过模型子类（SubClassing）化实现自定义模型

本文将继续介绍使用keras如何实现一个自定义模型，其实实现自定义层和自定义的方式与pytorch极度类似，注意体会他们的联系和区别，前面的文章参见：keras实现自定义层的关键步骤解析另外，本文基于tensorflow2.0
LoveMIss-Y·2020-06-25 03:04

详解tensorflow2.0的模型保存方法（一）

前言：tensorflow2.0中有很多种模型保存方法，为了做一个统一的比较，本文做一个归纳总结，加之自己在这上面踩过很多的坑，现在感觉做一个总结实在是有必要。
LoveMIss-Y·2020-06-25 03:32

tensorflow与python交互系列，tf.py_function()、tf.py_func、tf.numpy_function()（一）

tensorflow进行datapipeline的时候，遇到了一些问题，特意整理了两篇文章，请参见：tfrecord文件的map在使用的时候所踩的坑总结（map、py_function、numpy_function）tensorflow2
LoveMIss-Y·2020-06-25 03:32

TensorFlow 2.0源码编译步骤

TensorFlow2.0源码编译步骤传统pip安装tensorflow限制修改bazel编译版本限制已知编译存在的问题配置configure编译选项Tips:本文作者：Phillweston，未经允许禁止转载传统
西电航协研发部·2020-06-25 02:15

Tensorflow2中如何处理RNN的变长输入问题

在tensorflow2中,废弃了tf.nn.dynamic_rnn函数,在tensorflow2的文档中可以看到Warning:THISFUNCTIONISDEPRECATED.Itwillberemovedinafutureversion.Instructionsforupdating
CruelPaw·2020-06-25 01:34

TensorFlow 2.0 保存模型结构和参数

笔记摘自《Google老师亲授TensorFlow2.0入门到进阶_课程》1.模型保存和部署流程TensorFlow2.0的模型保存和部署流程如下：2.模型的保存（1）保存为HDF5直接修改callback
西檬饭·2020-06-25 01:18

深入浅出机器学习MNIST实战（一）

本次实验环境PyCharm+Python3.7+TensorFlow2.0,具体
HeroKern·2020-06-25 01:56

部署官方tensorflow版本EfficientDet

Docker部署官方tensorflow版本EfficientDet官方版本EfficientDet依赖环境为tensorflow2.1.0，python版本为3；而tensorflow2.1.0gpu
西红柿爱吃小番茄·2020-06-25 00:14
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