tensorflow打印每一层的输出 / 张生荣

TensorFlow实现打印每一层的输出

在test.py中可以通过如下代码直接生成带weight的pb文件,也可以通过tf官方的freeze_graph.py将ckpt转为pb文件. constant_graph = graph_util. ...

最近一直在用TF做CNN的图像分类,当softmax层得到预测结果后,我希望能够看到预测结果,以便和标签之间进行比较.特此补上,以便自己记忆. 我现在通过softmax层得到变量train_logit ...

先上代码: import tensorflow as tf x = tf.ones(shape=[100, 200], dtype=tf.int32, name='x') y = tf.zeros(s ...

juypter notebook中直接使用log_device_placement=True打印不出来device信息 # Creates a graph. with tf.device('/devi ...

法一: 循环打印模板 for (x, y) in zip(tf.global_variables(), sess.run(tf.global_variables())): print '\n', x ...

TensorFlow 定义输入节点名称input_name: with tf.name_scope('input'): bottleneck_input = tf.placeholder_with_d ...

tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn() 函数: def bidirectional_dynamic_rnn( cell_fw, # 前向RNN cell_bw, # 后向R ...

在使用tensorflow中,我们常常需要获取某个变量的值,比如:打印某一层的权重,通常我们可以直接利用变量的name属性来获取,但是当我们利用一些第三方的库来构造神经网络的layer时,存在一种情况 ...

目录打印 log包如何输出日志到文件? 如何同时输出到控制台和文件? 附:日志切割(按文件大小切割.按日期切割) 总结打印在使用go写一些小程序时,我们没必要引入额外的包,直接使用fmt标准包 ...

当使用Tensorflow训练大量深层的神经网络时,我们希望去跟踪神经网络的整个训练过程中的信息,比如迭代的过程中每一层参数是如何变化与分布的,比如每次循环参数更新后模型在测试集与训练集上的准确率是如 ...

软件架构 mnist数据集的识别使用了两个非常小的网络来实现,第一个是最简单的全连接网络,第二个是卷积网络,mnist数据集是入门数据集,所以不需要进行图像增强,或者用生成器读入内存,直接使用简单的f ...

2012年,Hinton的学生Alex Krizhevsky提出了深度卷积神经网络模型AlexNet,它可以算是LeNet的一种更深更宽的版本.AlexNet以显著的优势赢得了竞争激烈的ILSVRC ...

目录 LSTM简介 1.RNN的梯度消失问题 2.LSTM的结构 tensorflow中LSTM的相关函数 tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell tf.nn.dynamic_rnn ...

本文实例为大家分享了java实现打印正三角的具体代码,供大家参考,具体内容如下代码: package BasicType; /** * 封装一个可以根据用户传入值来打印正三角的方法 * @autho ...

这几天开始学tensorflow,先来做一下学习记录一.神经网络解决问题步骤: 1.提取问题中实体的特征向量作为神经网络的输入.也就是说要对数据集进行特征工程,然后知道每个样本的特征维度,以此来定义 ...

一.多层感知机简介 Softmax回归可以算是多分类问题logistic回归,它和神经网络的最大区别是没有隐含层.理论上只要隐含节点足够多,即时只有一个隐含层的神经网络也可以拟合任意函数,同时隐含层越 ...

一.分类问题损失函数--交叉熵(crossentropy) 交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离,是分类问题中使用广泛的损失函数.给定两个概率分布p和q,交叉熵刻画的是两个概率分布之间的距离: 我们可以 ...

Tensorflow中保存成pb file 需要使用函数 graph_util.convert_variables_to_constants(sess, sess.graph_def, output ...

本文是将yolo3目标检测框架训练出来的ckpt文件固化成pb文件,主要利用了GitHub上的该项目. 为什么要最终生成pb文件呢?简单来说就是直接通过tf.saver保存行程的ckpt文件其变量数据 ...

在计算loss的时候,最常见的一句话就是tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits,那么它到底是怎么做的呢? 首先明确一点,loss是代价值,也就是我们要最小化的值 ...