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我在社区的第一个水贴!

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我在社区的第一个水贴!

看到这么些人发水贴,我忍不住也来发一份。2018年TensorFlow中文社区开通半年,前一万帖子,火钳留名。

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精彩评论16

敬畏代码  TF荚荚  发表于 2018-9-29 09:50:39 | 显示全部楼层
水贴
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敬畏代码  TF荚荚  发表于 2018-9-29 09:51:02 | 显示全部楼层
可以留下实用的帖子啊
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敬畏代码  TF荚荚  发表于 2018-9-29 09:51:14 | 显示全部楼层
加油哈!
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Arthur_1  TF荚荚  发表于 2018-9-29 15:47:50 | 显示全部楼层
我在社区的第一个水贴评论
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开发者1号  TF荚荚  发表于 2018-9-29 16:08:27 | 显示全部楼层
你好啊!
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AZ13JS  TF荚荚  发表于 2018-10-1 00:13:31 | 显示全部楼层
经过一段时间的使用,感觉TensorFlow的API有点乱糟糟的。
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AZ13JS  TF荚荚  发表于 2018-10-2 00:38:14 | 显示全部楼层
看了一下源码,自定义了个损失函数测试一下,能通过。
tf.keras.model自定义损失函数:

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: UTF-8 -*-

import tensorflow as tf

trainInput = [
  [[0, 0]],
  [[0, 1]],
  [[1, 0]],
  [[1, 1]]
]
trainOutput = [
  [[0]],
  [[1]],
  [[1]],
  [[0]]
]

# 自定义的损失函数
def loss(a, b):
    return tf.abs(tf.subtract(a, b))

model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(2, tf.keras.activations.tanh, 1, input_shape = [1, 2]),
  tf.keras.layers.Dense(1, tf.keras.activations.sigmoid, 1)
])
model.compile(
  optimizer = 'SGD',
  loss = loss
)

model.fit(trainInput, trainOutput, 4, 16)
print(model.predict(trainInput));
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AZ13JS  TF荚荚  发表于 2018-10-2 19:37:06 | 显示全部楼层
GAN的G层好像极难训练。不知道是不是计算梯度时前面套了个Discriminator的缘故。
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AZ13JS  TF荚荚  发表于 2018-10-3 14:01:12 | 显示全部楼层
2.png Discriminator没有学会分辨图片的内容,倒是学会分辨噪点了,导致Generator生成的图片带噪点。这个怎么破?
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AZ13JS  TF荚荚  发表于 2018-10-3 19:27:35 | 显示全部楼层
找到问题了,输入、输出归一化出了问题。Generator的输出范围是-1到1之间,结果保存的时候当成0到1去处理了。
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AZ13JS  TF荚荚  发表于 2018-10-5 22:23:16 | 显示全部楼层
sheet.png 难道这就是pix2pix上色的效果?
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AZ13JS  TF荚荚  发表于 2018-10-6 22:59:42 | 显示全部楼层
今晚尝试禁用discriminator,直接把输入输出图片给U-Net,训练一个晚上看看会怎样。
再混入多一点东西:
in.png out.png tru.png
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AZ13JS  TF荚荚  发表于 2018-10-7 12:12:47 | 显示全部楼层
10.png 9.png 8.png 7.png 6.png 5.png 4.png 3.png 2.png 1.png 好像欠拟合了。
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AZ13JS  TF荚荚  发表于 2018-10-9 21:23:14 | 显示全部楼层
2.png 5.png 3.png
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zxcad  TF荚荚  发表于 2018-10-11 17:23:33 | 显示全部楼层
666
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AZ13JS  TF荚荚  发表于 2018-11-10 12:30:40 | 显示全部楼层
好像自然语言处理是目前人工智能的热点。
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