TensorFlow.NET机器学习入门【8】采用GPU进行学习

 随着网络越来约复杂,训练难度越来越大,有条件的可以采用GPU进行学习。本文介绍如何在GPU环境下使用TensorFlow.NET。TensorFlow.NET使用GPU非常的简单,代码不用做任何修改,更换一个依赖库即可,程序是否能运行成功主要看环境是否安装正确,这篇文章重点介绍的也就是环境的安装了。CUDA和cuDNN的安装都比较容易,重点是要装对版本。 1、确认安装版本首先电脑得有一块NVIDIA的显卡!...

TensorFlow.NET机器学习入门【6】采用神经网络处理Fashion-MNIST

"如果一个算法在MNIST上不work,那么它就根本没法用;而如果它在MNIST上work,它在其他数据上也可能不work"。                                                                                                                                            —— 马克...

TensorFlow.NET机器学习入门【4】采用神经网络处理分类问题

 上一篇文章我们介绍了通过神经网络来处理一个非线性回归的问题,这次我们将采用神经网络来处理一个多元分类的问题。这次我们解决这样一个问题:输入一个人的身高和体重的数据,程序判断出这个人的身材状况,一共三个类别:偏瘦、正常、偏胖。处理流程如下:1、收集数据2、构建神经网络3、训练网络4、保存和消费模型  详细步骤如下:1、收集数据对于一个复杂的业务数据,在实际应用时应该是通过收集取得数据,本文的重点不在...

TensorFlow.NET机器学习入门【3】采用神经网络实现非线性回归

 上一篇文章我们介绍的线性模型的求解,但有很多模型是非线性的,比如:  这里表示有两个输入,一个输出。现在我们已经不能采用y=ax+b的形式去定义一个函数了,我们只能知道输入变量的数量,但不知道某个变量存在几次方的分量,所以我们采用一个神经网络去定义一个函数。    我们假设只有一个输入、一个输出,神经网络模型结构类似上图,其中蓝色的路径仍为线性模型,红色路径为阶跃函数,是非线性模型。 以上模型只有三个...
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2022-01-28 19:09:51 1643368191