TensorFlow.NET是SciSharp STACK 开源社区团队的贡献,其使命是打造一个完全属于.NET开发者自己的机器学习平台,特别对于C#开发人员来说,是一个“0”学习成本的机器学习平台,该平台集成了大量API和底层封装,力图使TensorFlow的Python代码风格和编程习惯可以无缝移植到.NET平台,下图是同样TF任务的Python实现和C#实现的语法相...
SciSharp.TensorFlow.Redist是Google提供的TensorFlow开发库,是采用C语言开发的动态链接库(DLL); TensorFlow.NET采用C#语言对C语言的库进行封装,提供.NET调用接口; TensorFlow.Keras是一个高级工具类,对建模和训练过程进行封装,提供简便接口。 通过下列语句对库进行引用: using Tensorflow; using Tensorflow.NumPy; using s...
2.5 基本张量操作 张量是TensorFlow.NET中常用的数据结构,TensorFlow.NET中内置了大量的基础张量操作方法,可以进行张量的创建、索引和修改等。 1.tf.cast改变张量的数据类型 下述例子演示的是将int32类型的值转换为float32类型的值。 通过tf.cast将int32类型的值转换为float32类型的值,输出结果如下。 2.tf.range创...
https://github.com/SciSharp/TensorFlow.NET-Tutorials/blob/master/%E9%99%84%E5%BD%95%EF%BC%9A2.%20%E5%9C%A8C%23%E4%B8%8B%E4%BD%BF%E7%94%A8TensorFlow.NET%E8%AE%AD%E7%BB%83%E8%87%AA%E5%B7%B1%E7%9A%84%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86.md (或扫下述二维码转至) 加入TFUG苏州...
作者的本意是帮助更多初学者入门,因此在github开源了所有代码,也在公众号同步更新。深知自己很菜,得拼命努力前行,编程也没有什么捷径,干就对了。希望未来能更透彻学习和撰写文章,也能在读博几年里学会真正的独立科研。同时非常感谢参考文献中的大佬们的文章和分享。 - https://blog.csdn.net/eastmount...
这里我们可以看到在SENet的结构中有两个FC层,第一个FC层会对通道进行一个下采样,此时整个网络的参数量会有一定的减少,通过FC层计算出权重后,再通过一个Sigmoid将权值归一化,做个激活,映射到0~1之间。最后再将这个权重乘回到特征图上完成对通道的加权。最终将加权之后的特征图同输入的原始的特征图进行相加,得到...
我们的训练代码实际上非常简单,并且用 [A, B, C, D] github.com/nethsix/gent # ... (省略) 变量/常量声明 ...# [A] TensorFlow图y = tf.matmul(x,W) + bcost = tf.reduce_mean(tf.square(y_-y))# [B] 用固定「学习率(learn_rate)」训练learn_rate = 0.1train_step = tf.train.Gradie...
print('2*(a-b)+c =>',sess.run(z)) 3. Tensorflow中的占位符 Tensorflow有提供数据的特别机制。其中一种机制就是使用占位符,他们是一些预先定义好类型和形状的张量。 通过调用tf.placeholder函数把这些张量加入计算图中,而且他们不包括任何数据。然而一旦执行图中的特定节点就需要提供数据阵列。
经测试，在 NVIDIA Volta Tensor 核心上，集成了 TensorRT 的 TensorFlow 运行 ResNet-50 比没有集成 TensorRT 的 TensorFlow 执行速度提高了 8 倍。优化 TensorFlow 中的子图 在 TensorFlow 1.7 中，TensorRT 可以用于优化子图，而 TensorFlow 执行其余未优化的部分。这个方法使得开发者既能够使用 TensorFlow 的众多...
其中,MobileNet v1 和 v2 的结果基于 ImageNet 图像识别任务测得,而 MobileNet SSD 模型则在 COCO 目标检测任务上评估而得。 图3 不同模型下模型大小变化 模型精度测试结果 在ILSVRC 2012 图像分类任务中,我们评估了标准 Mobilenet Float32 模型(和 FP16 变体)。在 COCO 目标检测任务中,我们对 Mobilenet SSD ...