【经验与Bug】tensorflow草记
' 2 Learn Max Pooling 增强特征，减少数据。 卷积神经网络理论与算法 https://bit.ly/2UGa7uH (Youtube) 卷积层中，每个filter对应有一个bia tensorflow的自动参数搜索功能，真的有点小期待。 1) 疑惑未解 2) 为何要有"bias"？ 我们知道，对于一元线性函数，仅仅 y = w x y=wx y=wx 的表达能力是不够的，为了表达二维平面内的任意一...
TensorFlow之回归模型-1
1 基本概念 回归模型 一个回归模型会生成一个数值类型的预测结果，而一个分类模型会生成一个分类类型的预测结果，例如，如下列举一些回归模型： 回归模型分为两种常用的类型，包括线性回归模型以及逻辑回归模型，其简要描述如下所示： 并不是每个输出数值的预测结果的模型都是回归模型，在一些模型中，输出数值的预测结果的模型只是一个分类模型，该分类模型的类别名称恰好是数值，例如，邮政编码的预测是分类模型而不是回归模型。 线性 从数学...
【AI with ML】第 4 章 ：使用公共数据集和TensorFlow 数据集
，这些数据集以 ZIP 文件形式提供，您拥有下载和预处理。您可能已经意识到，有许多不同的方法可以获取用于训练模型的数据。 然而，许多公共数据集要求您在开始考虑模型架构之前学习许多不同领域的特定技能。这TensorFlow Datasets (TFDS) 背后的目标是以一种易于使用的方式公开数据集，其中获取数据并将其放入 TensorFlow 友好 API 的所有预处理步骤都为您完成。 您已经在第 1章和第 2章中了解...
tensorflow入门(四)如何用tensorflow训练神经网络
参考 如何用tensorflow训练神经网络 - 云+社区 - 腾讯云 在使用神经网络解决实际的分类或回归问题时需要设置好参数取值。下面介绍使用监督学习的方式来合理地设置参数取值，同时也将给出tensorflow程序来完成这个过程。设置神经网络参数的过程就是神经网络的训练过程。只有经过有效训练的神经网络模型才可以真正地解决分类或者回归问题。 用监督学习的方式设置神经网络参数需要有一个标注好的训练数据集。监督学习...
Tensorflow 网络基本结构
的网络容器Sequential将多个网络层封装成一个大网络模型，只需要调用网络模型的实例一次即可完成数据从第一层到最末层的顺序传播运算。 （1）Sequential容器封装为一个网络： import tensorflow as tffrom tensorflow.keras import layers,Sequentialmodel = Sequential([#封装一个网络 layers.Dense(3,act...
【Keras+计算机视觉+Tensorflow】DCGAN对抗生成网络在MNIST手写数据集上实战（附源码和数据集 超详细）
.layers import Densefrom keras.layers import Reshapefrom keras.layers.core import Activationfrom tensorflow.python.keras.layers import BatchNormalizationfrom keras.layers.convolutional import UpSampling2Df...
Tensorflow笔记
Tensorflow笔记 基础概念计算图Eager Execution（即刻执行）eager模式下计算梯度 基本使用tf.app加载flag（tf.app.flags）启动( tf.app.run ) 基础概念 计算图 Tensor（张量），在Tensorflow中可以理解为多维数组。 Flow（流），指数据流动的过程。 在计算图中，每一个计算就是一个节点，数据从一个计算“流”入下一个计算，形成图。 为什么使用计算...
【Tensorflow深度学习】实现手写字体识别、预测实战（附源码和数据集 超详细）
行分类 按照8：1：1的比例将样本数据集分为三类数据集，分别是训练数据集 验证数据集和测试数据集，针对训练数据集进行训练可以获得模型，而测试数据集主要用于测试模型的有效性 3：实现字符和数字映射 利用Tensorflow库的Keras包的StringLookup函数实现从字符到数字的映射 主要参数说明如下 4：进行卷积变化 通过Conv2D函数实现二维卷积变换 主要参数说明如下 三、效果展示 读取部分手写样本的真...
【Tensorflow深度学习】优化算法、损失计算、模型评估、向量嵌入、神经网络等模块的讲解（超详细必看）
使用Nesterov动量。 （7）RMSprop算法:基于梯度平方均值。 （8）Adadelta算法:使用随机梯度下降算法和自适应学习率，避免训练过程中学习率持续劣化以及手动设定问题。 二、损失计算 Tensorflow的keras.losses库中定义了各种损失值得运算类，下面重点介绍常用的几种 （1）CategoricalCrossentropy类: 计算标签和预测值之间的交叉熵损失（Crossentropy L...
【Tensorflow】tf1.x api
tf1.x api学习，tensorflow中大部分数据是float32。 目录 y=wx+b的训练（tf1.15） 读取外部数据 feed_dict tf.reshape np.reshape Variable与Tensor？ tf.boolean_mask tf.sequence_mask tf.ones_like tf.where y=wx+b的训练（tf1.15） # ====================...