tensorflow2.0

tensorflow2.0 损失函数

#1.tf.losses.mean_squared_error：均方根误差（MSE）——回归问题中最常用的损失函数#优点是便于梯度下降，误差大时下降快，误差小时下降慢，有利于函数收敛。#缺点是受明显偏离正常范围的离群样本的影响较大mse=tf.losses.mean_squared_error(y_true,y_pred)mse=tf.reduce_mean(tf.square(y_true-y_
NO23412号菜狗·2020-06-23 05:47

Tensorflow2.0 SSD网络分析

Tensorflow2.0SSD网络分析上图是SSD网络结构前面是主干卷积部分（vgg16也可以换成rest50效果更佳）后面是回归预测部分importtensorflowastffromcore.models.resnetimportResNet50fromconfigurationimportNUM_CLASSES,ASPECT_RATIOSclassSSD(tf.keras.Model):d
dpoerpoiwetiop·2020-06-23 05:20

在tensorflow2.0中使用tensorboard进行可视化

模型训练完成后会在工程中生成logs也就是日志文件，可以看到其绝对路径，这里我的绝对路径是D:\PycharmProjects\test\logs在AnacondaPromopt中输入tensorboard--logdir=D:\PycharmProjects\test\logs后面这里就是你的log的绝对路径，效果如图浏览器输入http://localhost:6006/可见效果注：我在cmd输
dongmie1999·2020-06-23 05:44

我们期待的TensorFlow 2.0还有哪些变化？

来源|GoogleTensorFlow团队为提高TensorFlow的工作效率，TensorFlow2.0进行了多项更改，包括删除了多余的API，使API更加一致统一，例如统一的RNNs(循环神经网络）
AI科技大本营·2020-06-23 02:27

TensorFlow2.0从入门到进阶——第二章问题总结:wide_deep模型、超参数搜索

看的视频——https://www.bilibili.com/video/av79196096?p=23wide_deep模型1、函数式API实现单输入单输出input即为wide模型的输入、又为deep模型的输入输出仅有一个output#model=keras.models.Sequential([#keras.layers.Dense(30,activation='relu',input_sh
ccccccccccs·2020-06-23 01:31

TensorFlow升级2.0以后如何兼容1.0的函数

用TensorFlow2.0以后，一些1.0的函数都不能用了，会出现以下的错误RuntimeError:TheSessiongraphisempty.Addoperationstothegraphbeforecallingrun
cs_ni_mei_de_dn·2020-06-23 00:56

tensorflow2.0 --- 波士顿房价预测

数据来源：中国大学MOOCimporttensorflowastfimportnumpyasnpimportpandasaspddf=pd.read_csv("boston.csv")df=df.valuesdf=np.array(df)#归一化数据foriinrange(12):df[:,i]=(df[:,i]-df[:,i].min())/(df[:,i].max()-df[:,i].min(
M_O_·2020-06-23 00:20

TensorFlow2.0入门到进阶2.10 —— 批归一化、dropout、激活函数

文章目录1、批归一化2、dropout3、激活函数3.1原理部分：3.2各直观图像激活函数3.3代码1、批归一化原理部分：一文轻松搞懂Keras神经网络（理论+实战）批归一化其实就是在每经过一层神经网络训练后，将训练结果重新归一化，从而为经过下一层神经网络提过一个良好的数据，消除量纲的影响。代码：model.add(keras.layers.BatchNormalization())model=k
努力改掉拖延症的小白·2020-06-22 20:10

TensorFlow2.0入门到进阶2.1 —— 一文轻松搞懂Keras神经网络（理论+实战）

欢迎进入TensorFlow2.0入门到进阶的第二章内容，这一章将主要讲解利用tf.keras的实战部分。本节主要是对tf.keras的简要介绍。
努力改掉拖延症的小白·2020-06-22 20:10

TensorFlow2.0入门到进阶2.11 —— wide&deep模型

文章目录1、简介2、特征2.1稀疏特征2.2密集特征3、分解3.1widemodels3.2deepmodels4、实战1、简介Wideanddeep模型是TensorFlow在2016年6月左右发布的一类用于分类和回归的模型，并应用到了GooglePlay的应用推荐中。详见论文：Wide&DeepLearningforRecommenderSystemsWideanddeep是一种融合浅层（wi
努力改掉拖延症的小白·2020-06-22 20:10

TensorFlow2.0入门到进阶2.7 —— 一个房价预测回归项目轻松入门TensorFlow

之前已经介绍了一个服装分类项目：https://blog.csdn.net/caoyuan666/article/details/105390193本项目同样将用采用sklearn自带的数据集，带大家轻松入门TensorFlow的回归问题。开发环境：tensorflow2.0.0sklearn0.21.3文章目录1、导入所需模块2、加载数据集3、查看数据4、划分数据集5、数据归一化6、创建训练模型
努力改掉拖延症的小白·2020-06-22 20:10

TensorFlow2.0入门到进阶3.2 —— 基础数据类型API之常量（constant）

文章目录1、张量2、常量（constant）3、实践代码3.1创建常量3.2常量基本计算3.3和numpy之间的转换3.40维度1、张量有没有小伙伴和我一样，TensorFlow中tensor是什么意思？张量，那张量又是什么意思？TensorFlow用张量这种数据结构来表示所有的数据.你可以把一个张量想象成一个n维的数组或列表.一个张量有一个静态类型和动态类型的维数.张量可以在图中的节点之间流通.
努力改掉拖延症的小白·2020-06-22 20:39

TensorFlow2.0入门到进阶1.4 —— 一文读懂TensorFlow2.0构架

文章目录1、TensorFlow2.0主要特征2、架构2.1read&preprocessdata2.2tf.keras2.3PremadeEstimators2.4distributionstrategy2.5SaveModel3
努力改掉拖延症的小白·2020-06-22 20:39

TensorFlow2.0入门到进阶2.13 —— 子类API实现wide&deep模型

文章目录1、wide&deep原理2、代码1、wide&deep原理wide&deep模型：https://blog.csdn.net/caoyuan666/article/details/1058696702、代码官方手册：https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/keras/Modelkeras.models.Model通过子类化模型类:在
努力改掉拖延症的小白·2020-06-22 20:39

TensorFlow2.0入门到进阶1.5 —— 最通俗易懂的Tensorflow 与 pytourch对比

文章目录1、前言2、入门时间3、机制4、全面性5、序列化6、部署7、自定义扩展1、前言很多人在学习深度学习时，都会对于学习哪个深度学习的框架而烦恼，到底是Tensorflow还是pytourch？一个主流的说法就是如果搞学术研究，那么就选择pytourch，如果是搞项目那就选Tensorflow，但很多人都纠结两者的区别在哪里呢，下面就具体的分析一下，看看到底哪个框架适合你。2、入门时间PyTor
努力改掉拖延症的小白·2020-06-22 20:39

TensorFlow2.0入门到进阶2.12 ——函数API实现wide&deep模型

文章目录1、wide&deep原理2、代码1、wide&deep原理wide&deep模型：https://blog.csdn.net/caoyuan666/article/details/1058696702、代码函数式API在创建模型时就像调用函数一样,将上一层结果像函数变量一样输入的下一层的函数中：#复合函数：f(x)=h(g(x))input=keras.layers.Input(shap
努力改掉拖延症的小白·2020-06-22 20:39

一文读懂TensorFlow 2.0高阶API

在TensorFlow2.0中对大量的高阶API库进行了删减与合并，根据官方的解释，这一切的变化都是为了使TensorFlow2.0更加易用和简洁。
博文视点·2020-06-22 19:23

走向TensorFlow2.0，一步到位

█本文作者薛巍，阿里巴巴菜鸟网络技术专家，摘自《走向TensorFlow2.0》一书推。
博文视点·2020-06-22 19:52

计算机视觉 ｜ YOLO开源项目汇总

1、PytorchYoloV3使用PyTorch实现的YOLOv3对象检测算法https://github.com/ayooshkathuria/pytorch-yolo-v32、Yolov3Tf2在Tensorflow2.0
albertleebob·2020-06-22 13:00

〖TensorFlow2.0笔记25〗循环神经网络RNN原理讲解以及实战！

循环神经网络RNN原理讲解以及实战！文章目录一.引言二.序列的表示2.1.序列(Sequence)2.2.Tensorflow2.0中的Embedding层2.3.预训练的词向量三.循环神经网络3.1.全连接层可行吗3.2.权值共享解决问题13.3.内存机制解决问题23.4.循环神经网络一.引言卷积神经网络利用数据的局部相关性和权值共享的思想大大减少了网络的参数量，非常适合于图片这种具有空间(Sp
张开放·2020-06-22 12:33

『论文笔记』BAM:Bottleneck Attention Module(注意力机制)+TensorFlow2.0复现！

CBAM:ConvolutionalBlockAttentionModule(注意力机制)+TensorFlow2.0复现！
张开放·2020-06-22 12:02

有趣的深度学习——使用TensorFlow 2.0 + RNN 实现一个古体诗生成器

有不少朋友在老项目下提出了各种问题，于是，我就萌生了使用TensorFlow2.0重写项目的想法。这不，终于抽空，重写了这个项目。完整的项目已经
笔墨留年·2020-06-22 11:07

TensorFlow2.0（9）：TensorBoard可视化

注：本系列所有博客将持续更新并发布在github上，您可以通过github下载本系列所有文章笔记文件。1神器级的TensorBoard¶TensorBoard是TensorFlow中的又一神器级工具，想用户提供了模型可视化的功能。我们都知道，在构建神经网络模型时，只要模型开始训练，很多细节对外界来说都是不可见的，参数如何变化，准确率怎么样了，loss还在减小吗，这些问题都很难弄明白。但是，Tens
起昵称好麻烦·2020-06-22 09:23

[机器学习]自然语言处理：GPT-2模型训练finetunning

基于开源的Transformers库，用GPT-2模型以无监督学习的方式训练文本：①下载开源库：transformers②根据要求安装tensorflow2.0、Pytorch1.0+等依赖的训练工具；
XiaoH0_0·2020-06-22 08:28

Tensorflow2.0模型（官方文档）笔记：模型类的建立

Keras有两个重要的概念：模型（Model）和层（Layer）。层将各种计算流程和变量进行了封装（例如基本的全连接层，CNN的卷积层、池化层等），而模型则将各种层进行组织和连接，并封装成一个整体，描述了如何将输入数据通过各种层以及运算而得到输出。在需要模型调用的时候，使用y_pred=model(X)的形式即可。Keras模型以类的形式呈现，我们可以通过继承tf.keras.Model这个Pyt
XB_please·2020-06-22 08:05

Tensorflow2.0模型（官方文档）笔记：基础

在TensorFlow2.0版本中，EagerExecution模式为默认模式，无需额外调tf.enable_eager_execution()函数（不过若要关闭EagerExecution，则需调用tf.compat.v1
XB_please·2020-06-22 08:05

转行自学总结（一）：11.3

《tensorflow2.0学习》2.《Num
XB_please·2020-06-22 08:33

解决Tensorflow2.0 tf.keras.Model.load_weights() 报错处理问题

错误描述：1、保存模型：model.save_weights('./model.h5')2、脚本重启3、加载模型：model.load_weights('./model.h5')4、模型报错：ValueError:Youaretryingtoloadaweightfilecontaining12layersintoamodelwith0layers.问题分析：模型创建后还没有编译，一般是在模型加载
·2020-06-22 08:18

大话Tensorflow2.0（二）：全连接神经网络结构

大话Tensorflow2.0（二）：全连接神经网络结构第一个全连接神经网络结构的代码复现通过代码整个流程的理解，大致是建立了一个全连接的网络神经结构，输入的一个长度为784的张量，网络包含两个隐藏层，
大鹏的编程之路·2020-06-22 07:57

解决TensorFlow2.0与1.0版本不兼容的问题，如slim库，contrib,placeholder等。

报错AttributeError:module'tensorflow'hasnoattribute'assign'AttributeError:module'tensorflow'hasnoattribute'variable_scope'等等..走的弯路很多说2.0版本弃用contrib，叫重装低版本tf.slim包不能用还下载了tf-slim包，链接如下：https://github.com/
Toky_min·2020-06-22 06:24

《TensorFlow2.0》二、卷积神经网络在TensorFlow2.0中的应用 part 1

Python版本：Python3.x运行平台：WindowsIDE：jupyter/Colab/pycharm转载请标明出处：https://blog.csdn.net/Tian121381资料下载，提取码：9bjp目录一、前言二、猫狗二分类模型用卷积神经网络处理更复杂的图像从零开始建立一个小模型，精度达到〜72％数据预处理训练运行模型补充np.vstack(）函数可视化中间层评估模型的准确性和损
Yuuuuu丶Tian·2020-06-22 06:45

Tensorflow2.0 实现手写数字识别

代码：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflow.python.kerasaskerasfromtensorflow.python.kerasimportlayersfromtensorflow.keras.datasetsimportmnist#print(tf.__version__)->2.1.0(x_train,y
Seven_blazing·2020-06-22 06:41

TensorFlow2.0 学习笔记（七）：变量的保存与恢复

欢迎关注WX公众号：【程序员管小亮】专栏——TensorFlow学习笔记文章目录欢迎关注WX公众号：【程序员管小亮】专栏——TensorFlow学习笔记一、TensorFlow2.0的变量保存与恢复1_
我是管小亮·2020-06-22 06:57

TensorFlow2.0 TFrecord数据集的写入、读取和训练示例详解

本文的数据集是存放在两个文件夹：1和2，其中每个文件夹包含200张彩色图像。每张图像的大小为（32x32x3），均为.png。关于TF2.0中TFrecord的一些基础内容请参考：TFRecord：TensorFlow数据集存储格式参考以上教程，我们设计输入和输出都为图像的端到端卷积网络。步骤如下：准备数据将数据写入TFrecord文件读取TFrecord文件用Keras写一个简单网络并运行。准备
很直很温暖·2020-06-22 06:51

Tensorflow2.0学习（22）：文本生成之模型构建

构建模型vocab_size=len(vocab)embedding_dim=256rnn_units=1024defbuild_model(vocab_size,embedding_dim,rnn_units,batch_size):model=keras.models.Sequential([keras.layers.Embedding(vocab_size,embedding_dim,bat
一枚小白的日常·2020-06-22 05:54

Tensorflow2.0学习（18）：Embedding预处理——构建词表索引

Embedding词向量one-hot编码：例：某词集里共有10个词，那么其中第二个词的one-hot编码为[0,1,0,0,0,…],这个向量为稀疏向量。Denseembedding：例:某词集中的某词为[2.9,1.1,-1.5,…]，它可以表示这个词，同时这些词向量的学习都是后期通过模型训练得来的，当他训练好了之后才具有了真正的代表性意义。数据集的载入和构建词表索引导包importmatpl
一枚小白的日常·2020-06-22 05:54

Tensorflow2.0学习（16）：kaggle数据集——10_monkeys_model

10_monkeys数据集10_monkeys是kaggle平台上的图片数据集，共有十种猴子的各种照片。根据此数据集应用卷积神经网络完成分类。在Kaggle平台上的实战创建储存图片的文件夹路径#ThisPython3environmentcomeswithmanyhelpfulanalyticslibrariesinstalled#Itisdefinedbythekaggle/pythondock
一枚小白的日常·2020-06-22 05:53

Tensorflow2.0学习（12）：用tensorflow1.0完成分类

Tf1-dense-network导包importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportsklearnimportpandasaspdimportosimportsysimporttimeimporttensorflowastffromtensorflowimportkera
一枚小白的日常·2020-06-22 05:53

Tensorflow2.0学习（10）：TFRecord

Tfrecord简介什么是Tfrecord?Tfrecord是TensorFlow中一种统一的格式，用来存储数据，这个格式就是TFRecords。TFRecords其实是一种二进制文件，虽然它不如其他格式好理解，但是它能更好的利用内存，更方便赋值和移动，并且不需要单独的标签文件，理论上，它能保存所有的信息。Tfrecord的结构TFRecord其内部包含了多个tf.train.Example，而E
一枚小白的日常·2020-06-22 05:53

Tensorflow2.0学习（14）：简单的卷积神经网络

卷积神经网络参考以下两个链接https://blog.csdn.net/weixin_42398658/article/details/84392845https://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/41596663实战导包importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinl
一枚小白的日常·2020-06-22 05:53

Tensorflow2.0学习（1）： Tensorflow1与Tensorflow2的简单区别

实例：1+1/2+1/2^2+1/2^3+…+1/2^50tensorflow1导包，看版本importtensorflowastfprint(tf.__version__)定义变量x=tf.Variable(0.)y=tf.Variable(1.)定义计算图#x=x+yadd_op=x.assign(x+y)#y=y/2div_op=y.assign(y/2)t1需要打开会话执行计算图witht
一枚小白的日常·2020-06-22 05:23

Tensorflow2.0学习（3）：数据的归一化与回调函数的使用

数据归一化的作用可以加快梯度下降求解最优解的速度，减少迭代次数。可以在一定程度上提高模型的训练效果：将不同数据的特征映射到同一维度上，防止有些数据的特征占主导。回调函数的作用与使用简单说明回调函数是人与机器的一种很好的交互方式，可在训练过程中对epoch结果进行判断，而不必等到训练完成再判断。一些常见的回调函数：keras.callbacks.EarlyStopping:在监视到训练的质量改变不大
一枚小白的日常·2020-06-22 05:23

Tensorflow2.0学习（7）：wide&deep模型的多输入与多输出

修改前篇代码中的输入与输出确定wide和deep端分别的输入#将输入切分为deep和wide输入#取前5个特征作为wide端的输入#取3->n列的特征作为deep端的输入x_train_scaled_wide=x_train_scaled[:,:5]x_train_scaled_deep=x_train_scaled[:,2:]x_valid_scaled_wide=x_valid_scaled[
一枚小白的日常·2020-06-22 05:23

Tensorflow2.0学习（9）：求导

Tensorflow2.0中导数的求解导包importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportsklearnimportpandasaspdimportosimportsysimporttimeimporttensorflowastffromtensorflowimportke
一枚小白的日常·2020-06-22 05:23

Tensorflow2.0学习（8）：基础API

导入包、打印包的信息importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportsklearnimportpandasaspdimportosimportsysimporttimeimporttensorflowastffromtensorflowimportkerasprint(tf
一枚小白的日常·2020-06-22 05:23

基于TensorFlow 2.0的中文深度学习开源书来了！GitHub趋势日榜第一，斩获2K+星

因为这是一本基于TensorFlow2.0正式版的中文深度学习开源书。还包含电子书和配套源代码。话不多说，一起来看看这本爆款书籍吧！深度学习开源书介绍这本书共包含15个章节。从目录章节构成来
QbitAl·2020-06-22 03:45

tensorflow2.0学习-1

原文https://github.com/lyhue1991/eat_tensorflow2_in_30_days1、数据准备有三种数据形式：结构化数据、图像和文本结构化数据：一般使用panda图像数据：在tensorflow中常用方案有两种，第一种是使用tf.keras中的ImageDataGenerator工具构建图片数据生成器。第二种是使用tf.data.Dataset搭配tf.image中
CopperDong·2020-06-22 03:58

tensorflow2.0学习-3 API层次结构

原文https://github.com/lyhue1991/eat_tensorflow2_in_30_days低阶、中阶和高阶API1、低阶API使用TensorFlow的低阶API实现线性回归模型。低阶API主要包括张量操作，计算图和自动微分。importtensorflowastf#打印时间分割线@tf.functiondefprintbar():ts=tf.timestamp()toda
CopperDong·2020-06-22 03:26

Tensorflow2.0-GPU安装教程

在安装tensorflow2.0版本时，踩了好多坑，希望借此机会整理一下。主要介绍在Win10系统下安装Tensorflow2.0Gpu的过程。
Oh奔跑的蜗牛·2020-06-22 02:55

tensorflow 2.0相比1.0诸多改变

一图看懂TensorFlow2.0系列（一）TensorFlow1.0和TensorFlow2.0究竟有什么区别？
Mezikov·2020-06-22 01:39
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