TensorFlow 2.x 系列教程之压缩包处理

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0 下载量 59 浏览量 更新于2024-10-31 收藏 30KB ZIP 举报
资源摘要信息:"3_tf2_zip_" 文件名称列表中的"jquery.min.js.download"暗示了这个压缩包可能包含了jQuery库的压缩版本。jQuery是一个广泛使用的、轻量级的JavaScript库，它提供了多种便捷的DOM操作方法，使得跨浏览器的JavaScript编程变得简单高效。在Web开发中，jQuery常用于简化HTML文档遍历、事件处理、动画和Ajax交互等任务。 接下来，我们将从给定的文件信息中提取知识点： 1. 下载步骤的说明： - 在"描述"中提到的"Step 1 - download - 3"很可能意味着用户应该执行一系列的下载步骤，在这个特定步骤中，用户需要获取编号为3的某个资源。这可能是一个多步骤过程的一部分，例如，下载一个较大的软件包或应用程序的几个不同组件。 2. 文件格式和用途： - 该文件被标记为".zip"格式。ZIP是一种流行的压缩文件格式，用于减小文件大小、节省存储空间以及对多个文件进行打包。它广泛用于软件分发和文件备份，因为它允许用户将多个文件和目录打包成单个压缩文件。 3. 编程框架和库： - "tf2"可能是指的TensorFlow 2.x版本，这是Google开发的一个开源机器学习框架。TensorFlow 2.x支持更高级别的API，使得构建和训练机器学习模型更加容易。使用TensorFlow 2.x通常需要下载相关的软件包和依赖库，这些操作可能在说明步骤中被提及。 4. 关键字"tf2"和"zip"的结合： - 在"标签"中出现的"tf2 zip"表明这个压缩包可能与TensorFlow 2.x有关。用户可能需要将下载的ZIP文件解压缩，然后在机器学习项目中使用其中的文件。 5. 文件名"jquery.min.js.download"的含义： - "jquery.min.js"是jQuery库的一个压缩版本。".js"扩展名表示这是一个JavaScript文件。"min"通常表示这个文件是压缩过的，这意味着文件在下载后可以直接用于生产环境，因为它比未压缩版本更小、加载更快。 - "download"可能是该文件在文件名中的一个指示字眼，强调该文件的目的是供用户下载使用。 6. 网络请求和软件获取： - 这个资源的获取可能涉及网络请求。用户需要通过某种方式（如Web浏览器、命令行工具或专用下载管理器）来获取该文件，这通常涉及对一个URL的请求。 7. 开发和部署流程： - 在实际的开发工作中，下载必要的依赖文件（如TensorFlow 2.x的组件和jQuery库）是搭建开发环境或生产环境的第一步。开发者可能需要检查这些文件的兼容性，确保它们与项目中使用的其他工具和库兼容。 总结来说，这个文件名列表提示了一个典型的软件开发流程中的步骤，其中涉及到获取和使用特定版本的机器学习库（TensorFlow 2.x）以及前端开发中常用的库（jQuery）。用户需要按照一定的步骤来获取这些资源，并可能需要解压缩相关文件以使用其中的组件。

vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5.zip

2021-02-24 上传
"vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5.zip"文件包含了VGG16模型预训练的权重，但不包括最后的全连接层，这意味着它无法直接用于分类任务，而是为迁移学习和特征提取设计。 深度学习是一种机器学习...

inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.zip

2019-07-07 上传
标题 "inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.zip" 指向的是一个包含Inception V3模型权重的压缩文件，该模型是深度学习领域中著名的图像识别网络。这个压缩包的主要文件是 "inception_v3_weights_tf_dim...

resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.zip

2020-03-13 上传
综上所述，ResNet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.zip是一个包含预训练ResNet50模型权重的文件，适用于使用TensorFlow框架的开发者。这个模型可以用于图像识别、迁移学习，甚至是研究对抗样本生成。通过加载...

解释： self._build_net() t_params = tf.get_collection('target_net_params') e_params = tf.get_collection('eval_net_params') self.replace_target_op = [tf.assign(t, e) for t, e in zip(t_params, e_params)] self.saver = tf.train.Saver(max_to_keep=2) self.sess = tf.Session()

2023-07-16 上传
3. self.replace_target_op = [tf.assign(t, e) for t, e in zip(t_params, e_params)]： 这行代码用于创建一个操作，用于将评估网络的参数赋值给目标网络的参数。通过tf.assign函数，将t_params（目标网络参数）和e...

改写下面代码成为TensorFlow2可运行的readout_action = tf.reduce_sum(tf.multiply(readout, a), axis=1) cost = tf.reduce_mean(tf.square(y - readout_action)) train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-6).minimize(cost)

2023-05-28 上传
在 TensorFlow 2.x 中，您可以使用 `tf.reduce_sum()` 和 `tf.multiply()` 函数来替换 `tf.reduce_sum(tf.multiply())`，并使用 `tf.keras.optimizers.Adam()` 来替换 `tf.train.AdamOptimizer()`。 例如，您可以...

def __init__(self, sess, state_dim, learning_rate): self.sess = sess self.s_dim = state_dim self.lr_rate = learning_rate # Create the critic network self.inputs, self.out = self.create_critic_network() # Get all network parameters self.network_params = \ tf.compat.v1.get_collection(tf.compat.v1.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES, scope='critic') # Set all network parameters self.input_network_params = [] for param in self.network_params: self.input_network_params.append( tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, shape=param.get_shape())) self.set_network_params_op = [] for idx, param in enumerate(self.input_network_params): self.set_network_params_op.append(self.network_params[idx].assign(param)) # Network target目标 V(s) self.td_target = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, 1]) # Temporal Difference, will also be weights for actor_gradients时间差异，也将是actor_gradients的权重 self.td = tf.subtract(self.td_target, self.out) # Mean square error均方误差 self.loss = tflearn.mean_square(self.td_target, self.out) # Compute critic gradient计算临界梯度 self.critic_gradients = tf.gradients(self.loss, self.network_params) # Optimization Op self.optimize = tf.compat.v1.train.RMSPropOptimizer(self.lr_rate). \ apply_gradients(zip(self.critic_gradients, self.network_params))请对这段代码每句进行注释

2023-05-14 上传
# 定义一个类，表示 Critic 网络 class CriticNetwork(object): ... self.optimize = tf.compat.v1.train.RMSPropOptimizer(self.lr_rate).apply_gradients(zip(self.critic_gradients, self.network_params))

将下面代码改为用checkpoint保存saver=tf.train.Saver() # 训练或预测 train = False # 模型文件路径 model_path = "model" if train: print("训练模式") # 训练初始化参数 # 定义输入和Label以填充容器 训练时dropout为0.25 train_feed_dict = { xs: x_train, ys: y_train, drop: 0.25 } # 训练学习1000次 for step in range(1000): with tf.GradientTape() as tape: logits_val = logits(train_feed_dict) loss_val = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=tf.one_hot(y_train, num_classes), logits=logits_val)) grads = tape.gradient(loss_val, logits.trainable_variables) optimizer.apply_gradients(zip(grads, logits.trainable_variables)) if step % 50 == 0: #每隔50次输出一次结果 print("step = {}\t mean loss = {}".format(step, loss_val)) # 保存模型 saver.save(logits, model_path) print("训练结束，保存模型到{}".format(model_path)) else: print("测试模式") # 测试载入参数 logits=tf.keras.models.load_model(model_path) print("从{}载入模型".format(model_path))

2023-06-10 上传
saver = tf.train.Saver(var_list=logits.trainable_variables, max_to_keep=3) # 最多保存3个模型 with tf.Session() as sess: if train: print("训练模式") # 恢复之前训练好的模型 latest_checkpoint = tf....

将这部分代码改为分步循环执行:for obj in tf.classify(net, img, roiL,min_scale=1, scale_mul=0.8, x_overlap=0.5, y_overlap=0.5): print("**********\nPredictions at [x=%d,y=%d,w=%d,h=%d]" % obj.rect()) img.draw_rectangle(obj.rect()) predictions_list = list(zip(labels, obj.output())) for i in range(len(predictions_list)): print("%s = %f" % (predictions_list[i][0], predictions_list[i][1])) num1=ord(predictions_list[i][0])-48 if predictions_list[i][1]>0.7 and num1==num: uart.write('1') print('11') B0=1 C1=1 C0=0 roiR=(89,77,40,40) for obj in tf.classify(net, img, roiR,min_scale=1, scale_mul=0.8, x_overlap=0.5, y_overlap=0.5): print("**********\nPredictions2 at [x=%d,y=%d,w=%d,h=%d]" % obj.rect()) img.draw_rectangle(obj.rect()) predictions_list2 = list(zip(labels, obj.output())) for p in range(len(predictions_list2)): print("%s = %f" % (predictions_list2[p][0], predictions_list2[p][1])) num2=ord(predictions_list2[p][0])-48 if predictions_list2[p][1]>0.7 and num2 == num: uart.write('2') print("22") B0=1 C1=1 C0=0

2023-07-12 上传
predictions_list2 = list(zip(labels, obj.output())) for p in range(len(predictions_list2)): print("%s = %f" % (predictions_list2[p][0], predictions_list2[p][1])) num2 = ord(predictions_list2[p]...

import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D, MaxPool2D, Dropoutfrom tensorflow.keras import Model​# 在GPU上运算时，因为cuDNN库本身也有自己的随机数生成器，所以即使tf设置了seed，也不会每次得到相同的结果tf.random.set_seed(100)​mnist = tf.keras.datasets.mnist(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()X_train, X_test = X_train/255.0, X_test/255.0​# 将特征数据集从(N,32,32)转变成(N,32,32,1),因为Conv2D需要(NHWC)四阶张量结构X_train = X_train[..., tf.newaxis]    X_test = X_test[..., tf.newaxis]​batch_size = 64# 手动生成mini_batch数据集train_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X_train, y_train)).shuffle(10000).batch(batch_size)test_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X_test, y_test)).batch(batch_size)​class Deep_CNN_Model(Model):    def __init__(self):        super(Deep_CNN_Model, self).__init__()        self.conv1 = Conv2D(32, 5, activation='relu')        self.pool1 = MaxPool2D()        self.conv2 = Conv2D(64, 5, activation='relu')        self.pool2 = MaxPool2D()        self.flatten = Flatten()        self.d1 = Dense(128, activation='relu')        self.dropout = Dropout(0.2)        self.d2 = Dense(10, activation='softmax')        def call(self, X):    # 无需在此处增加training参数状态。只需要在调用Model.call时，传递training参数即可        X = self.conv1(X)        X = self.pool1(X)        X = self.conv2(X)        X = self.pool2(X)        X = self.flatten(X)        X = self.d1(X)        X = self.dropout(X)   # 无需在此处设置training状态。只需要在调用Model.call时，传递training参数即可        return self.d2(X)​model = Deep_CNN_Model()loss_object = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy()optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()​train_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='train_loss')train_accuracy = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy(name='train_accuracy')test_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='test_loss')test_accuracy = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy(name='test_accuracy')​# TODO：定义单批次的训练和预测操作@tf.functiondef train_step(images, labels):       ......    @tf.functiondef test_step(images, labels):       ......    # TODO：执行完整的训练过程EPOCHS = 10for epoch in range(EPOCHS)补全代码

2023-06-13 上传
optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables)) # 更新训练过程中的度量指标 train_loss(loss) train_accuracy(labels, predictions) @tf.function def test_step(images, labels): #...

在嵌入层使用PGD生成扰动样本，嵌入层代码如下： self.delta_U = tf.Variable( tf.compat.v1.truncated_normal(shape=[self.num_users, self.embedding_size], mean=0.0, stddev=0.01)) self.delta_I = tf.Variable( tf.compat.v1.truncated_normal(shape=[self.num_items, self.embedding_size], mean=0.0, stddev=0.01)) self.delta_Tu = tf.Variable( tf.compat.v1.truncated_normal(shape=[self.num_tags, self.embedding_size], mean=0.0, stddev=0.01))

2023-05-30 上传
optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables)) ``` 在上述代码中，我们首先调用PGD攻击函数`pgd_attack`，生成扰动样本`x_adv`。然后将扰动后的数据输入模型进行训练，计算损失函数并进行反向...
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