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Tensorflow--取tensorf指定列的操作方式_python_腳本之家
bn_gamma = sess.graph.get_tensor_by_name('bn1_audio/batch_normalization/beta:0')sess.run(), print 2. 只有conv1的filter, bias和bn1的gamma為nan:由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)中存在nan.bn1后的max pooling層輸出全為0 (∵bn1輸出有0), 導(dǎo)致后續(xù)參數(shù)和輸出看起來(lái)正常, 但
www.dbjr.com.cn/article/1897...htm 2025-5-20
Python TensorFlow介紹與實(shí)戰(zhàn)_python_腳本之家
4.1 張量(Tensor)的更多操作 除了創(chuàng)建張量,我們還可以對(duì)張量進(jìn)行各種操作,如下所示: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 # 創(chuàng)建張量 tensor1=tf.constant([[1,2], [3,4]]) tensor2=tf.constant([[5,6], [7,8]]) # 張量相加 add=tf.add(tensor1, tensor2) # 張量乘法 multiply=tf.matmul(tensor1, tenso...
www.dbjr.com.cn/python/3245770...htm 2025-6-4
pytorch和tensorflow計(jì)算Flops和params的詳細(xì)過(guò)程_python_腳本之家
此外,(img1,img2,img3)就表示你如果有三個(gè)輸入要輸入模型,就這樣寫。 另外,要注意,params只和模型參數(shù)量相關(guān),而和輸入tensor大小無(wú)關(guān)。但flops和輸入圖片大小是相關(guān)的. 3.tensorflow計(jì)算params和flops 此處是我找到的一些用于tensorflow計(jì)算params和flops的方法,僅供參考,不保證效果。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10...
www.dbjr.com.cn/article/2596...htm 2025-6-3
基于docker安裝tensorflow的完整步驟_docker_腳本之家
1 docker stop my-tensortflow 再次打開(kāi) 1 docker start my-tensortflow 如果不喜歡用Jupyter Notebook,我們也可以創(chuàng)建基于命令行的容器 基于命令行的容器 1 docker run -it --name bash_tensorflow tensorflow/tensorflow/bin/bash 這樣我們就創(chuàng)建了名為bash_tensorflow的容器 還是用start命令啟動(dòng)容器: 1 docker s...
www.dbjr.com.cn/article/1354...htm 2025-6-2
詳解tensorflow實(shí)現(xiàn)遷移學(xué)習(xí)實(shí)例_python_腳本之家
graph_def.ParseFromString(f.read()) bottleneck_tensor, jpeg_data_tensor=tf.import_graph_def(graph_def, return_elements=[BOTTLENECK_TENSOR_NAME, JPEG_DATA_TENSOR_NAME]) 第二步:利用讀取的模型,定義新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入,這個(gè)輸入就是新的圖片經(jīng)過(guò)Inception-v3模型前向傳播到達(dá)瓶頸層的取值,是一種特征提取過(guò)...
www.dbjr.com.cn/article/1349...htm 2025-6-9
Tensorflow Summary用法學(xué)習(xí)筆記_python_腳本之家
可以將文本類型的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為tensor寫入summary中: 例如: 1 2 text="""/a/b/c\\_d/f\\_g\\_h\\_2017""" summary_op0=tf.summary.text('text', tf.convert_to_tensor(text)) 5、tf.summary.image 輸出帶圖像的probuf,匯總數(shù)據(jù)的圖像的的形式如下: ' tag /image/0', ' tag /image/1'...,...
www.dbjr.com.cn/article/1781...htm 2025-6-8
利用Tensorflow的隊(duì)列多線程讀取數(shù)據(jù)方式_python_腳本之家
其中第一種方式很常用,在tensorflow的MNIST訓(xùn)練源碼中可以看到,通過(guò)feed_dict={},可以將任意數(shù)據(jù)送入tensor中。 第二種方式相比于第一種,速度更快,可以利用多線程的優(yōu)勢(shì)把數(shù)據(jù)送入隊(duì)列,再以batch的方式出隊(duì),并且在這個(gè)過(guò)程中可以很方便地對(duì)圖像進(jìn)行隨機(jī)裁剪、翻轉(zhuǎn)、改變對(duì)比度等預(yù)處理,同時(shí)可以選擇是否對(duì)數(shù)據(jù)隨機(jī)打...
www.dbjr.com.cn/article/1795...htm 2025-5-25