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【后台模拟源码】【棋盘源码搭建】【ygbook 商业源码】tensorflow函数源码_tensorflow 源码详解

来源:php简历界面源码 发表时间:2024-12-24 10:14:12

1.tf.layers.dense()函数定义
2.tensorflow实现cv2.fillPoly
3.总结下TensorFlow中的函数tf.layers.dense()函数
4.Tensorboard详解(下篇)
5.TFlite 源码分析(一) 转换与量化

tensorflow函数源码_tensorflow 源码详解

tf.layers.dense()函数定义

       在TensorFlow中,tf.layers.dense()函数扮演着至关重要的源码源码角色,它就像基础的详解全连接层,或者可以理解为一个高级版本的函数add_layer()功能。其核心任务是源码源码执行矩阵运算,通过对输入(inputs)与权重(kernel,详解后台模拟源码即矩阵形式)的函数乘法运算,再加上可选的源码源码偏置(bias,向量形式),详解然后通过激活函数(activation)进行转换。函数整个过程可以总结为:outputs = activation(inputs * kernel + bias)。源码源码

       该函数的详解参数详细如下:

       inputs:输入数据,可以是函数任何维度的数据。

       units:输出的源码源码神经元数量,决定了连接的详解复杂度。

       activation:可选的激活函数,如ReLU、sigmoid等,用于引入非线性。

       use_bias:默认为True,是棋盘源码搭建否使用偏置向量。

       kernel_initializer、bias_initializer:初始化权重和偏置的策略,如 zeros_initializer。

       kernel_regularizer、bias_regularizer:用于正则化,防止过拟合。

       activity_regularizer:对输出的激活值进行约束。

       kernel_constraint、bias_constraint:对权重和偏置的值进行限制。

       trainable:默认True,表示层是否在训练时进行更新。

       name:层的名称,用于区分不同的层。

       reuse:如果在同一个图中多次使用,可以设置为True以重用已存在的层。

       通过tf.layers.dense(),我们可以方便地构建和管理深度神经网络中的全连接层,实现模型的计算流程。

tensorflow实现cv2.fillPoly

       在图像处理任务中,如倾斜文本检测或图像分割,ygbook 商业源码我们常常会用到cv2.fillPoly函数。该函数的主要功能是根据给定的坐标点填充多边形。函数原型如下:void cvFillPoly( CvArr* img, CvPoint** pts, int* npts, int contours,CvScalar color, int line_type=8, int shift=0 )。具体使用方式为cv2.fillPoly(mask, tmp_box, 1)。这里,tmp_box是坐标点的集合,以四边形为例,它是一个4*2的数组。

       如果我们用numpy实现cv2.fillPoly,其核心思想是将四边形分成两个三角形,然后在图像上循环遍历,判断每个点是否位于这两个三角形中的一个。这样的实现方式在逻辑上较为清晰,易于理解和维护。

       接下来,我们可以使用TensorFlow(TensorFlow)来实现cv2.fillPoly。TensorFlow提供了一个强大的while_loop函数,可以用来实现双层循环。这样,我们可以在TensorFlow环境中进行多边形填充。jvmti 加密 源码需要注意的是,使用TensorFlow实现的多边形填充可能比使用OpenCV实现的稍慢一些。

       对于多边形填充的实现,我们推荐参考以下资源:blog.csdn.net/u... 和github.com/YadiraF/PRNe...。这些资源提供了详细的实现步骤和代码示例,有助于我们更好地理解和实现多边形填充功能。同时,Point in triangle test也是实现多边形填充过程中需要考虑的关键点。

总结下TensorFlow中的tf.layers.dense()函数

       密集层,相当于添加一层,用于全连接操作。

       函数定义如下:

       tf.layers.dense(

       inputs,

       units,

       activation=None,

       use_bias=True,

       kernel_initializer=None,

       bias_initializer=tf.zeros_initializer(),

       kernel_regularizer=None,

       bias_regularizer=None,

       activity_regularizer=None,

       kernel_constraint=None,

       bias_constraint=None,

       trainable=True,

       name=None,

       reuse=None)

       参数说明:

       inputs:输入数据

       units:输出维度,调整输入数据的最后一维

       activation:激活函数,引入非线性变换

       use_bias:使用偏置,默认启用

       trainable:参数是否参与训练,默认启用

       name:层的名称

       reuse:是否重复使用参数

       在其他网站上,密集层的应用示例:

       密集层1:将pool3输入,输出维度,并使用ReLU激活函数,同时应用L2正则化,欢乐钓鱼源码参数λ设置为0.。

       密集层1:仅将pool3输入,输出维度,使用ReLU激活函数。

       密集层2:使用密集层1输出作为输入,输出维度,同样使用ReLU激活函数。

       最终层:使用密集层2输出作为输入,输出维度,不使用激活函数。

Tensorboard详解(下篇)

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       Tensorflow监控指标可视化不仅局限于GRAPHS栏目,还有IMAGES、AUDIO、SCALARS、HISTOGRAMS、DISTRIBUTIONS、FROJECTOR、TEXT、PR CURVES、PROFILE等九个栏目,本篇将深入探讨这些子栏目及其应用。

       1. Tensorflow监控指标可视化

       1.1 IMAGES

       图像仪表盘通过`tf.summary.image()`函数展示png文件。

       示例代码如下:

       1. 指定数据源为输入数据x,展示的相对位置为[-1,,,1]

       2. image_shape=tf.reshape(x, [-1, , ,1])

       3. 将input命名空间下的放入summary中,一次展示张

       4. tf.summary.image('input', image_shape, )

       运行程序,生成日志文件,tensorboard的IMAGES栏目将显示实验中用到的mnist数据集的图像。

       1.2 AUDIO

       音频仪表盘使用`tf.summary.audio()`函数嵌入音频。

       音频summary应为二维字符张量,其中k为audio片段记录的次数,每排张量包含encoded_audio和label。

       仪表盘显示每行对应不同的标签,每列对应一个运行。

       1.3 SCALARS

       SCALARS栏目统计tensorflow中的标量,如学习率、模型总损失的变化。

       示例代码添加学习率变化情况:

       1. 在learning_rate附近添加,用于记录learning_rate

       2. tf.summary.scalar('learning_rate', learning_rate)

       通过正则表达式创建新文件夹,组织标签。

       1.4 HISTOGRAMS

       HISTOGRAMS展示tensorflow中张量随迭代轮数的变化趋势。

       示例代码:

       1. tf.summary.histogram(weights, 'weights')

       运行程序后,启动tensorboard,可在HISTOGRAMS栏目看到权重变化。

       1.5 DISTRIBUTIONS

       DISTRIBUTIONS展示数据的高级统计信息,例如分位数。

       图表显示每个数据分布的百分位数,如最小值、中值等。

       1.6 PROJECTOR

       Projector用于可视化高维数据,通过embedding projector将数据投影到3D空间。

       步骤包括建立embedding tensor、embedding projector配置、保存到日志文件等。

       1.7 TEXT

       TEXT栏目显示tf.summary.text()函数保存的文本片段,包括Markdown功能。

       1.8 PR CURVES

       PR CURVES显示随时间变化的precision和recall曲线。

       使用代码创建PR曲线summary。

       1.9 PROFILE

       PROFILE仪表盘提供TPU调试工具,优化tensorflow程序在TPU上的运行。

       主页显示程序在TPU上的工作负载性能分析。

       总结

       Tensorboard是tensorflow中一个重要的可视化工具,能够以多种图表形式展示数据变化趋势,用于校验输入数据、分析模型性能、优化代码等。

       调参流程包括校验输入数据、查看graph结构、分析变量变化趋势、修改code、选择最优模型、使用Projector查看error出处。

       熟练使用tensorboard能显著提高tensorflow程序调优效率,对深度学习爱好者和专家非常有价值。

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TFlite 源码分析(一) 转换与量化

       TensorFlow Lite 是 Google 推出的用于设备端推断的开源深度学习框架,其主要目的是将 TensorFlow 模型部署到手机、嵌入式设备或物联网设备上。它由两部分构成:模型转换工具和模型推理引擎。

       TFLite 的核心组成部分是转换(Converter)和解析(interpreter)。转换主要负责将模型转换成 TFLite 模型,并完成优化和量化的过程。解析则专注于高效执行推理,在端侧设备上进行计算。

       转换部分,主要功能是通过 TFLiteConverter 接口实现。转换过程涉及确定输入数据类型,如是否为 float、int8 或 uint8。优化和转换过程主要通过 Toco 完成,包括导入模型、模型优化、转换以及输出模型。

       在导入模型时,`ImportTensorFlowGraphDef` 函数负责确定输入输出节点,并检查所有算子是否支持,同时内联图的节点进行转换。量化过程则涉及计算网络中单层计算的量化公式,通常针对 UINT8(范围为 0-)或 INT8(范围为 -~)。量化功能主要通过 `CheckIsReadyForQuantization`、`Quantize` 等函数实现,确保输入输出节点的最大最小值存在。

       输出模型时,根据指定的输出格式(如 TensorFlow 或 TFLite)进行。TFLite 输出主要分为数据保存和创建 TFLite 模型文件两部分。

       量化过程分为选择量化参数和计算量化参数两部分。选择量化参数包括为输入和权重选择合适的量化参数,这些参数在 `MakeInitialDequantizeOperator` 中计算。计算参数则使用 `ChooseQuantizationParamsForArrayAndQuantizedDataType` 函数,该函数基于模板类模板实现。

       TFLite 支持的量化操作包括 Post-training quantization 方法,实现相关功能的代码位于 `tools\optimize\quantize_model.cc`。

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