莫烦tensorflow学习第16页

TensorFlow学习笔记（八）——TensorBoard可视化

前言：训练神经网络十分复杂，有时需要几天甚至几周的时间。为了更好的管理、调试和优化神经网络的训练过程，TensorFlow提供了一个可视化工具TensorBoard。本文将介绍TensorFlow的可视化工具TensorBoard。TensorBoard是TensorFlow自带的工具，不需要额外的安装过程。虽然TensorBoard和TensorFlow运行在不同的进程中，但是TensorBoa

行歌er·2020-08-16 16:43

TensorFlow学习笔记（二）

1.tf.reduce_mean()TensorFlow提供了大量的规约计算函数，比如tf.reduce_max()，tf.reduce_min()，tf.reduce_sum()等，这里我们仔细看一下tf.reduce_mean()。函数定义如下：tf.reduce_mean(input_tensor,reduction_indices=None,keep_dims=False,name=Non

微丶念（小矿工）·2020-08-16 15:14

tensorflow学习（一）tensorflow-GPU安装（Driver375.26+CUDA8.0.61+CUDNN5.1）

关键词：GTX1080，Ubuntu14.04，Tensorflow-0.11.0-gpu，driver375.26，cuda8.0，cudnn5.1首先理解调用关系，然后就能理解各个工具的版本依赖关系(tensorflow->cudnn->cdua->driver)今天时间为2017/03/04，此时nvidia官网上能下载的cuda8.0工具箱为cuda_8.0.61_375.26_linux

遍地流金·2020-08-16 15:14

【强化学习】Sarsa+Sarsa-lambda(Sarsa(λ))算法详解

本文图片素材引自莫烦老师的教学视频，笔者也是从新手看着莫烦老师的视频一步一步学习的。文章旨在记录分享和自己的理解。https://morvanzhou

shura_R·2020-08-16 14:15

tensorflow学习三，我的笔记，placeholder和feed_dict

tf.placeholder有点像是函数，定义完后，再通过feed_dict喂入数据，不需要初始化。其中，shape和name属于可选参数，可以不定义。importtensorflowastfa=tf.placeholder(tf.float32,name="a")b=tf.placeholder(tf.float32,name="b")c=tf.multiply(a,b,name="c")ini

ngsford·2020-08-16 13:39

【持续更新】tensorflow学习中的一些笔记

1.指数衰减函数的参数和计算方程：tensorflow提供了一个灵活的学习率设置方法，指数衰减函数tf.train.exponential_decay()，它的计算实现如下：decayed_learning_rate=learning_rate*decay_rate^(global_step/decay_steps)其中decay_rate是衰减系数（取值小于1，比如0.1），global_ste

Sengo_1993·2020-08-16 11:41

TensorFlow学习笔记（自用）

一、softmax层作用：将一个神经网络的输出变成一个概率分布。原始的输出被用作置信度来生成新的输出，这个输出满足概率分布的所有要求。这个概率可以理解为，经过神经网络的推导，一个样例以不同类别的输出概率分别是多大。这个概率分布可以直接通过计算交叉熵来计算预测概率分布和真实答案概率之间的距离。所以在1中介绍的损失函数的y和y_应该是经过softmax之后的值。代表着概率分布。二、损失函数的定义用来刻

阳光非宅男·2020-08-16 11:31

TensorFlow学习笔记（一）TensorFlow入门（代码详解版）

一、TensorFlow运行模型——会话1、通过创建会话（session）来执行定义好的运算#创建一个会话sess=tf.Session()#使用这个创建好的会话来得到关心的运算的结果。比如可以调用sess.run(result)sess.run(...)#关闭会话使得本次运行中得到的资源可以被释放sess.close()通过Python上下文管理器的机制，只要将所有的计算放在“with”的内部就

RouTineD·2020-08-16 11:43

tensorflow学习一，我的笔记，计算图，tensor等基础概念

今天是第一天。importtensorflowastfhello=tf.constant("hello,world!")#创建一个常值运算，作为一个节点加入默认计算图sess=tf.Session()#创建一个tensorflow会话print(sess.run(hello))输出：b‘hello，world‘，其中b代表Bytesliterals（字节文字）tensor的意思是张量，在tenso

ngsford·2020-08-16 10:15

4、tensorflow学习笔记-搭建神经网络步骤

平江·2020-08-16 10:59

TensorFlow学习 Mnist示例程序完整代码+注释解析

以下是通过阅读官方文档整理的Mnist示例程序，更详细的代码解释参见官网：官方英文：http://www.tensorflow.org/中文翻译：http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/目录结构：将MNIST数据放在当前文件夹下，文件夹名命名为MNIST_datatest.py:fromtensorflow.examples.tutori

whywww·2020-08-16 09:22

tensorflow学习笔记——使用Dataset处理数据

以往我们在构建模型并进行训练时，一般都是先建立placeholder，然后使用Seeion中的feed_dict机制将数据feed给模型进行训练或者预测。使用这种方式十分灵活，可以将所有数据读入内存中，然后按照batch进行feed；也可以建立一个generator，然后按照一个batch大小将数据读入。但是这种方式效率较低，难以满足高速计算的需求。Tensorflow开发者也建议停止使用这种方式

Greeksilverfir·2020-08-16 09:32

tensorflow的相关学习问题（版本不同）

以下报错主要是由于学习莫烦老师的tensorflow课程，由于TensorFlow的版本不同，出现的一些相关问题：1．AttributeError:‘module’objecthasnoattribute

土星萌萌哒·2020-08-16 09:33

TensorFlow学习笔记之五——源码分析之最近算法

importnumpyasnpimporttensorflowastf#ImportMINSTdataimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets("/tmp/data/",one_hot=True)#这里主要是导入数据，数据通过input_data.py已经下载到/tmp/data/目录之下了，这里下载数据的时候，需要提前用浏览器尝试是否可以打开

weixin_30449453·2020-08-16 09:43

tensorflow学习(四）- batch-norm的正确用法

文章目录tensorflow正确的batch_norm用法batch_norm原理为什么要使用batch_normbatch_norm的实现tensorflow正确的batch_norm用法代码参考这个有空再写写batch_norm的原理把设置错可能会出现的问题不同batch_size的测试结果不同(原因是因为，没有在batch_norm使用is_training=true,导致没有使用训练得出的

loliqq·2020-08-16 07:38

TensorFlow学习之CNN-Cifar10代码阅读与详解(一)：cifar10数据批量读取

本文将详细分析TensorFlow官方文档中关于在Cifar10数据上进行CNN分类的官方代码。官方文档地址如下：https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/tutorials/deep_cnn/index.html#convolutional-neural-networks其代码组织形式如下：由于该代码文件、参数较多，本文将分步骤，详叙该代码每部分的具体运

少年hsn·2020-08-16 06:01

Tensorflow之构建自己的图片数据集TFrecords

学习谷歌的深度学习终于有点眉目了，给大家分享我的Tensorflow学习历程。tensorflow的官方中文文档比较生涩，数据集一直采用的MNIST二进制数据集。

csuzhaoqinghui·2020-08-16 06:36

window10 + cuda8.0+tensorflow 安装教程

目录目录下载安装cuda80下载cuDNNv51下载安装Anaconda420python35版本安装tensorlow测试tensorlow关于CPU版本的tensorflow学习资源自从Tensorflow

DrSlump·2020-08-16 05:41

Tensorflow学习之路（一）

通过实战使用Tensorflow学习手写数字的识别来学习Tensorflow的相关知识数据集的加载Tensorflow有很多很好的训练数据集可以供我们使用，第一步我们先加载数据集，在第一次使用的时候，pycharm

没有蜂蜜的小蜜蜂·2020-08-16 05:55

python学习笔记——matplotlib的使用(1)

python学习笔记一、matplotlib的使用（1）以下内容参考莫烦python教程，为个人整理笔记1、导入图像绘制包importmatplotlib.pyplotasplt2、plt.figure

旧城·半夏·2020-08-16 04:07

TensorFlow基础架构

莫烦TensorFlow教程笔记整理1处理结构计算图纸Tensorflow先要定义神经网络的结构,然后再把数据放入结构当中去运算和training.因为TensorFlow是采用数据流图（dataflowgraphs

阿刷·2020-08-16 00:32

PyTorch教程

莫烦PyTorch教程笔记整理文章目录一、PyTorch神经网络基础1.Torch和Numpy2.变量2.激励函数二、搭建简单的神经网络1.回归2.分类3.搭建网络的两种方法4.模型的保存和提取5.批训练一

阿刷·2020-08-16 00:30

SSD-Tensorflow学习

Hacker-9527·2020-08-15 23:57

Q-Learning原理+python代码解析+改进

值迭代）代码讲解三、改进---epsilon、策略迭代1、epsilon随游戏进行逐步减小2、改为策略迭代四、遇到的问题1、文件命名2、zeros格式五、总结与展望引言本文代码部分和部分原理介绍是出自莫烦

野生蘑菇菌·2020-08-15 22:44

tensorflow学习笔记： 1.X 和2.X版本的差异

近日电脑环境出了点问题，整个重装后tensorflow更新到2.0版本。结果运行以往的程序是抛出了很多bug，走了很多路也踩过很多坑。且行且调试吧。。。TensorFlow具有多种语言可用的API，可用于构建和执行TensorFlow图。PythonAPI目前是最完整和最容易使用的，但是其他语言API可能更易于集成到项目中，并且可能在图形执行方面提供一些性能优势。TensorFlow2Tensor

幸运六叶草·2020-08-15 21:29

利用RNN做脑电信号的分类（一）

这里大概贴几个网址https://www.yunaitong.cn/understanding-lstm-networks.htmlhttp://feisky.xyz/machine-learning/rnn/还有莫烦的教程我自己尝试着用

jl0624·2020-08-15 11:14

TensorFlow学习记录：VGGNet卷积神经网络模型

1.VGGNet模型结构简介VGGNet是由牛津大学计算机视觉几何组（VisualGeometyGroup,VGG）和GoogleDeepmind公司的研究员合作研发的深度卷积神经网络，VGG的成员KarenSimonyan和AndrewZisserman在2014年撰写的论文《VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecongnition

Barcelooooooooona·2020-08-14 21:19

TensorFlow学习记录：GoogleNet模型

GoogleNet最核心的亮点就是它的Inception，最大的特点就是去除了最后的全连接层，用全局平均池化层（即使用与特征图尺寸相同的过滤器来做平均池化）来取代它。这么做的原因是：在以往的AlexNet和VGGNet网络中，全连接层几乎占据90%的参数量，占用了过多的运算量内存使用率，而且还会引起过拟合。GoogleNet的做法是去除全连接层，使得模型训练更快并且减轻了过拟合。之后GoogleN

Barcelooooooooona·2020-08-14 21:19

Nginx正则表达式之匹配操作符详解

>>>##tensorflow学习课程https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/ml-intro##TensorFlow如何入门

weixin_34342207·2020-08-14 21:17

TensorFlow学习笔记——（8）卷积神经网络的相关操作

文章目录一、感受野（ReceptiveField）1、定义2、理解3、比较二、全零填充（padding）1、作用2、计算3、TF描述全零填充三、TF描述卷积层1、格式2、实例四、批标准化（BatchNormalization，BN）1、定义与作用2、TF描述批标准化3、实例五、池化（Pooling）1、定义和作用2、TF描述池化3、实例六、舍弃（Dropout）1、定义和作用2、TF描述舍弃3、实

屿十_·2020-08-14 18:02

python tensorflow学习（四）加大难度！AlexNet模型实现

加大难度！AlexNet模型实现Alex网络[8]是现代意义上的深度卷积神经网络的起源，是在2012年被推出的一个经典网络模型，取得了同年ImageNet比赛的最优成绩。相比于上一章的LeNet-5，AlexNet的层次显著加深，参数规模也显著变大。大纲：猫狗大战数据集处理数据集的加工转换为TFRecord格式Alex网络模型实现网络模型架构模型的训练存储及结果可视化猫狗大战数据集处理猫狗大战的数

lzrrrrr·2020-08-14 18:48

TensorFlow学习笔记——（7）卷积计算过程

文章目录全连接网络（NN）卷积计算过程全连接网络（NN）1、定义每个神经元与前后相邻层的每一个神经元都有连接关系，输入是特征，输出为预测的结果。2、参数个数计算如下3、例子第一层参数：784×128个w+128个b第二层参数：128×10个w+10个b共101770个待训练参数卷积计算过程1、引入背景实际项目中，图片多是高分辨率彩色图，因此待优化参数过多易导致模型过拟合。为了减少待训练参数，在实际

屿十_·2020-08-14 16:01

莫烦numpy&pandas笔记一

参考资料：https://blog.csdn.net/weixin_42758462?t=1https://www.cnblogs.com/nxld/tag/pandas/https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/np-pd/http://pandas.pydata.org/https://www.yiibai.com/pan

henry_dx·2020-08-14 13:38

TensorFlow学习笔记——（6）神经网络八股功能扩展

文章目录一、自制数据集，解决本领域应用1、自制数据集2、mnist实验代码二、数据增强，扩充数据集1、介绍2、实验代码三、断点续训，存取模型1、读取保存模型（1）读取模型（2）保存模型2、实验代码四、参数提取，把参数存入文本1、提取可训练参数并打印2、实验代码五、acc/loss可视化，查看训练效果1、介绍2、实验代码六、应用程序，给物识图1、前向传播执行应用2、输入图片预处理方法3、实验代码一、

屿十_·2020-08-14 11:26

TensorFlow学习笔记(二)：手写数字识别之多层感知机

在【TensorFlow学习笔记(一)：手写数字识别之softmax回归】中：我使用softmax回归算法识别mnist数据集的手写数字，在我机器上的mnist测试集上最好结果是92.9%。

zchang81·2020-08-14 00:51

莫烦 pytorch Optimizer优化器学习笔记

记录我的视频学习生活importtorchimporttorch.utils.dataasDataimporttorch.nn.functionalasF#为了实现非线性化功能importmatplotlib.pyplotasplt#画图#hyperparametersLR=0.01BATCH_SIZE=32EPOCH=12x=torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1

为伊消得77·2020-08-13 19:53

Tensorflow学习笔记（四）——深入MNIST（多层卷积网络）

极客学院Tensorflow官方文档中文版教程学习教程链接：http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/tutorials/mnist_pros.html一、Mnist的回归模型加载MNIST数据为了方便起见，TFLearn中内置了一个脚本可以自动下载和导入MNIST数据集。我们只需要以下代码就可以自动创建一个MNIST_data的目录来存储

StarCoo·2020-08-13 18:43

TensorFlow学习日记22

1.MNISTMLP解析：'''TrainsasimpledeepNNontheMNISTdataset.'''from__future__importprint_functionimportkerasfromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Dropoutfro

1000sprites·2020-08-13 18:14

pytorch学习之四简单的二类分类问题

文章目录@[toc]用神经网络解决一个简单的二类分类问题构建伪数据搭建神经网络以及梯度下降绘图过程用神经网络解决一个简单的二类分类问题仍然是看莫烦pytorch的教程。

ronaldo_hu·2020-08-13 18:00

莫烦pytorch（9）——optimizer

1.画图importtorchimporttorch.utils.dataasDataimporttorch.nn.functionalasFimportmatplotlib.pyplotaspltLR=0.01BATCH_SIZE=32EPOCH=12x=torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,1000),dim=1)#（1000,1）y=x.pow(2)+0.1

bo.qiu_xbw·2020-08-13 18:41

Win + python3.7 +tensorflow 1.9安装，代替tensorflow 2.0

莫烦强化学习课程DQN实现使用tensorflow1.0我自己环境tensorflow2.0报错：tf不存在modualset_random_seed,placeholder等参考https://blog.csdn.net

Sarah_dandan2019·2020-08-13 17:26

tf.random_normal()和numpy.random.normal()区别

在学习莫烦tensorflow途中，经常用numpy下的random下的normal代替random_normal，因为不太清楚区别，就出错了，举例：x_data=npy.linspace(-1.0,1.0,300

pcy1127918·2020-08-13 16:46

Torch学习推荐——刘二大人——针对Mnist讲解Torch使用

本人是pytorch新人，学过莫烦的教程，也学过他人的，我觉的对于神经网络入门来讲的话，刘二大人的课程是真心推荐，可让初学者更加清楚的认识神经网络，还有代码的逐行讲解，非常，非常，非常棒，受益匪浅！

Mr DaYang·2020-08-13 15:33

Python - 多进程使用教程

Python提供了一个mulitprocessing库来实现多进程（本文是学习“莫烦Python后写的总结，分析与感悟。

Korpse·2020-08-13 11:43

TensorFlow学习记录2——基于softmax回归的分类算法

TensorFlow学习记录2——基于softmax回归的分类算法主要参考博客LightRNN：深度学习之以小见大tensorflowv2.0入门教程——04逻辑回归深入MNIST——importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pylabasplt

青崖间·2020-08-13 11:28

TensorFlow学习笔记——（4）神经网络优化过程

文章目录1、预备知识（1）tf.where()（2）np.random.RandomState.rand()（3）np.vstack()（4）np.mgrid[]/np.ravel()/np.c_[]2、神经网络（NN）复杂度（1）网络复杂度的计算（2）学习率的设置1）指数衰减学习率3、激活函数（1）Sigmoid函数（2）Tanh函数（3）Relu函数（4）LeakyRelu函数（5）总结4、损

屿十_·2020-08-12 23:43

TensorFlow学习（三）—_实现自编码器

欢迎点击参观我的——>个人学习网站自编码器的介绍请参考这里准备导入所需要的包。importnumpyasnpimportsklearn.preprocessingaspreimporttensorflowastffromtensorflow.example.tutorials.mnistimportinput_data定义函数参数初始化方法xavierinitialization这里是初始化参数的

iTensor·2020-08-12 14:46

Tensorflow学习之旅（十）——降噪自编码

为什么叫去噪呢，是因为我们在之前输入的数据是加了高斯噪声的，但是我们在学习特征时是不能把噪声也学进去的，所以这里还实现了隐层上用tf.nn.softplus()激活函数？不知道理解是否正确！看代码吧!就是一个三层的自编码器，只不过在输入加上了噪声。#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonTueJun2012:59:162017@author:ASUS"""#降噪自编码impo

btbujhj·2020-08-12 14:24

Tensorflow学习——猫狗大战

本次学习主要参考优酷：TensorflowtutorialCatsvs.dogs系列视频视频连接：http://i.youku.com/deeplearning101数据集链接：http://pan.baidu.com/s/1dFd8kmt密码：psor运行环境：win10,64位，TensorFlowCPU版本，电脑显卡不行，整个过程训练了十个小时（10000个steps）训练目录：D:\cat

ciky奇·2020-08-12 14:53

TensorFlow学习－－自编码器/稀疏自编码器/堆叠自编码器

自编码器(AutoEncoder)神经网络常常用于分类，通过定义一个目标函数衡量输出与目标值之间的差异，然后通过调整系统的参数使系统尽量拟合训练数据．而对每一层神经网络来说，前一层的输出都是可看做未加工的初始数据，而这一层则是对初始数据进行加工组织的更高阶的特征．设由无类别标签的训练样本集合｛x(1)x(2)x(3)...｝,x(i)∈Rn自编码神经网络是一种无监督学习算法，使用反向传播算法，并让

阿卡蒂奥·2020-08-12 14:20

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