莫烦tensorflow学习

TensorFlow学习实战（二）：通过RNN实现Mnist

本次通过RNN来实现Mnist，我给每部分代码加上了注释，下面直接上程序：#通过RNN实现Mnist，神经网络将一幅数字图片的像素矩阵从行索引0开始一行一行的循环扫描，将#整个像素矩阵扫描完后，再预测数字（而CNN是通过卷积核滑窗扫描、卷积运算进行预测）importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_da
托尼·杨·2019-02-02 22:59

TensorFlow学习实战（一）：通过CNN实现Mnist

本次通过CNN来实现Mnist该模型在可以识别原数据集的前提下，加入了可以识别艺术体数字的功能。先给出未经训练的模型的程序，你可以自己设定训练次数并将参数数据保存到自己想要保存的位置：importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets('
托尼·杨·2019-01-31 21:56

TensorFlow学习程序（五）：数据的保存和提取

在将一个神经网络训练好以后，需要将其中的权重、偏值保存下来，从而在下一次使用神经网络时不必训练便可以直接加载参数使用，下面是一个以数据保存和提取为主的程序：importtensorflowastfimportnumpyasnp#保存到文件（仅能够保存Variables，整个神经网络的框架无法被保存）W=tf.Variable([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=tf.float32,n
托尼·杨·2019-01-28 11:16

TensorFlow学习程序（四）：防止过拟合

为了防止过拟合的发生，通常会使用正则化法或者dropout法来解决。首先给出使用dropou法防止过拟合的程序，该方法是随机选取一些神经元并将它们的激活值设置为0（即不参与之后的运算），同时维度保持不变，使得最终的参数数据由多个子训练集共同求出：importtensorflowastffromsklearn.datasetsimportload_digitsfromsklearn.cross_va
托尼·杨·2019-01-28 11:45

TensorFlow学习程序（三）：构造一个简单的神经网络并通过Matplotlib可视化

importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#使输出数据可视化defadd_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=None):#构造神经网络层withtf.name_scope('layer'):withtf.name_scope('weights'):W
托尼·杨·2019-01-27 22:15

TensorFlow学习程序（一）：一个简单的神经网络模型

importtensorflowastfimportnumpyasnp#Createdatax_data=np.random.rand(100).astype(np.float32)y_data=x_data*0.1+0.3#目标函数#createtensorflowstructurestartWeights=tf.Variable(tf.random_uniform([1],-1.0,1.0))
托尼·杨·2019-01-27 19:24

TensorFlow学习之路 踩过的各种坑啊！

tensorflow报如下所示，缺少模块，一般是cuda没有安装好，把cuda重新安装一遍，记得一定要勾选显卡驱动！！！如果还报错，用Anaconda把tensorflow-gpu再下载一遍在下载之前把Anaconda设置一下参考：链接然后输入命令：condainstalltensorflow-gpu一般都能解决一上来就碰到警告大概的意思就是cpu匹配上可以做优化直接屏蔽就好了在开头加上这两行可以
‭‭‭‭‭‭‭‭‭·2019-01-27 11:53

莫烦python学习笔记之numpy基本运算

numpy的一维矩阵的几种基本运算importnumpyasnpa=np.array([10,20,30,40])#array([10,20,30,40])b=np.arange(4)#array([0,1,2,3])#对应元素的计算c=a-b#array([10,19,28,37])c=a+b#array([10,21,32,43])c=a*b#array([0,20,60,120])c=b**
Infinita_LW·2019-01-22 19:45

人工智能实践：tensorflow学习笔记：（一）

 python相关：变量：是一个标签，由非数字开头的，字母，数字，下划线组成，内容包含数值，字符串，列表，元组和字典。列表：表示：a[]可用列表名【索引号】索引类表中的元素c=【1，2，3，4，5，6】，c【5】=6可以是字符串，数值，的混杂例如：c=【a，32人，43,中国】用列表名【起：止】表示切片，从列表中切出相应的元素。例如c=【1，2，3，4，5，6】，c【0:2】=【1,2】切片操作是
fate_bear·2019-01-18 00:00

一些常用来划水的网站，主要涉及大数据、Python、团队博客等

大数据：https://www.iteblog.com/大数据：http://lxw1234.com/大数据：https://0x0fff.com/莫烦Python：https://morvanzhou.github.io
hdyrz·2019-01-17 16:57

【TensorFlow学习笔记】安装win10下python3.6的tensorflow的CPU版本安装(或者linux+python2.7+gpu)

因为本人目前用的windows系统，所以没有研究liunx下的安装PS:2018.1.9现在我一直在用Linux的gpu版本如果win-cpu看这篇就好，但是太慢了不推荐linux-gpu请看我另一个博文《手把手AI项目》三、Ubuntu环境下利用Anaconda在已经装好的caffe环境下搭建tensorflow-gpu环境可忽略已经安装好的caffe环境，按照步骤配置即可安装配置：os版本：w
Che_Hongshu·2019-01-11 23:17

DDPG强化学习pytorch代码

DDPG强化学习pytorch代码参照莫烦大神的强化学习教程tensorflow代码改写成了pytorch代码。
blanokvaffy·2019-01-10 14:27

tensorflow常用图像处理代码，多线程，队列等python代码

TensorFlow学习笔记（五）图像数据处理目录：一、TFRecord输入数据格式1.1TFrecord格式介绍1.2TFRecord样例程序二、图像数据处理2.1TensorFlow图像处理函数2.2
shishi_m037192554·2019-01-08 14:45

有趣的机器学习——莫烦教程学习记录

文章目录1机器学习1.1什么是机器学习？2神经网络2.1人工神经网络与生物神经网络生物神经网络人工神经网络2.2神经网络(NeuralNetwork)2.3卷积神经网络CNN(ConvolutionalNeuralNetwork)2.4循环神经网络RNN(RecurrentNeuralNetwork)2.5LSTMRNN(longshorttermmemory)2.6自编码(Autoencoder
liucheng_zimozigreat·2019-01-05 09:16

TensorFlow学习笔记

深度学习笔记————TensorFlow环境搭建和mnist数据集的训练需要安装的软件：anaconda就够了Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。[1]因为包含了大量的科学包，Anaconda的下载文件比较大（约531MB），如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使用Miniconda这个较小的发行版（仅
张婉宁·2019-01-04 23:56

莫烦 Tensorflow 添加层

importtensorflowastfdefadd_layer(intput,insize,outsize,activative):Weight=tf.Variable(tf.random_normal([insize,outsize]))#输入的值是行向量（1*n维）输出是1*mBiase=tf.Variable(tf.zeros([1,outsize])+0.1)#设置baise的值全为0.
qq_38271045·2019-01-04 18:17

机器学习，入门---------一段简单的可以运行的机器学习代码

使用tensorflow的一段机器运行的代码，配好python环境，加上tensorflow就可以运行，先不解释这段代码了，相信读者可以看懂，代码来自于莫烦大神，推荐一下大神的课哈https://morvanzhou.github.io
LZK1997·2018-12-29 15:52

实现一个双向的RNN（用于分类的）

提示如果代码中出现了你不懂的接口，请翻看本人博客分类中名为“tensorflow学习”的类目中，本人肯定一定有的tf.nn.static_bidirectional_rnn请看本人这篇博客实现一个双向的
UESTC_20172222·2018-12-24 22:25

tensorflow学习笔记（四）

代码学习有点吃力，学习了YOLOv1的代码，主要是训练部分的代码，对yolo的又有了进一步的理解。其文件夹下主要包含py文件为，train.py,yolo_net.py,pascal_voc.。下面是比较详细的代码解读。但是还是有一些内容理解的不是很透彻。暂时就这样吧。首先看一下yolo_net.py文件，这个文件主要定义了网络结构，损失函数的计算等内容。importnumpyasnpimport
帅的被人砍1996·2018-12-22 20:51

tensorflow学习笔记（四）

代码学习有点吃力，学习了YOLOv1的代码，主要是训练部分的代码，对yolo的又有了进一步的理解。其文件夹下主要包含py文件为，train.py,yolo_net.py,pascal_voc.。下面是比较详细的代码解读。但是还是有一些内容理解的不是很透彻。暂时就这样吧。首先看一下yolo_net.py文件，这个文件主要定义了网络结构，损失函数的计算等内容。importnumpyasnpimport
帅的被人砍1996·2018-12-22 20:51

（学习笔记） 爬虫入门（4）

本次内容学自莫烦Python2.4这次要爬的是百度百科的网站，先通过第一个页面，抓取出多个符合条件的链接放入一个list，然后再从list随机选出一个链接把它打印出来，并以它作为新的目标进行重复操作。
奈何金昔不思量·2018-12-22 00:17

TensorFlow（TensorFlow学习）常见的函数介绍

1.tf.multiply（）两个矩阵中对应元素各自相乘2.tf.matmul（）将矩阵a乘以矩阵b，生成a*b3.tf.Variable：主要在于一些可训练变量（trainablevariables），比如模型的权重（weights，W）或者偏执值（bias）；声明时，必须提供初始值；名称的真实含义，在于变量，也即在真实训练时，其值是会改变的，自然事先需要指定初始值；weights=tf.Var
无敌阿强·2018-12-20 11:21

RNN代码解释pytorch

简述还是跟之前的CNN一样，都是学于莫烦Python的。解释关于数据导入部分的代码含义，其实跟之前的CNN几乎完全一致。
肥宅_Sean·2018-12-18 13:02

[tensorflow学习] 基础知识1

第一部分构图第一个例子我们用tensorflow来写一个非常简单的程序，程序的目的是实现以下图形算法：importtensorflowastfa=tf.constant(5,name='input_a')b=tf.constant(3,name='input_b')c=tf.multiply(a,b,name='mul_c')d=tf.add(a,b,name='add_c')e=tf.add(c
求索_700e·2018-12-16 20:50

Tensorflow学习笔记——MNIST手写数字识别运行

作为非专业代码爱好者，之前粗略阅读过一些相关书籍，同时配合一些代码实践想要更加近距离了解和学习深度学习。通过实践之后更新博客记录下自己的心路历程，算是督促自己，同时想验证一下“不想当程序猿的理工男不是好工程师”这句话吧。对于小白宽容一些，不喜勿喷谢谢。>>>fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataItensorflow/stre
darnell_cheng·2018-12-14 23:44

tensorflow学习笔记（三）

在学习YOLO-tensorflow代码的过程中，继续学习了关于tensorflow的一些内容。随笔记下：1tf.padimporttensorflowastf#定义一个二维和三维的数据t1=tf.constant([[1,2,3],[4,5,6]])t2=tf.constant([[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]])withtf.Session()assess:#例子1二维op
帅的被人砍1996·2018-12-13 22:17

tensorflow学习笔记（三）

在学习YOLO-tensorflow代码的过程中，继续学习了关于tensorflow的一些内容。随笔记下：1tf.padimporttensorflowastf#定义一个二维和三维的数据t1=tf.constant([[1,2,3],[4,5,6]])t2=tf.constant([[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]])withtf.Session()assess:#例子1二维op
帅的被人砍1996·2018-12-13 22:17

TensorFlow学习笔记 —— tf.train.Optimizer

反正是要学一些API的，不如直接从例子里面学习怎么使用API，这样同时可以复习一下一些基本的机器学习知识。但是一开始开始和以前一样，先直接讲类和常用函数用法，然后举例子。这里主要是各种优化器，以及使用。因为大多数机器学习任务就是最小化损失，在损失定义的情况下，后面的工作就交给优化器啦。因为深度学习常见的是对于梯度的优化，也就是说，优化器最后其实就是各种对于梯度下降算法的优化。理论部分可以见斯坦福深
Hxyue2018·2018-12-13 21:36

Tensorflow学习笔记（三）

经过前两节，已经大致了解了tensorflow的基本思想和一些基础的计算API，本节我们将以深度神经网络为例，深度剖析tensorflow的使用技巧。神经网络层结构如果一个样本包含维，即，其标签为，我们希望建立一个神经网络，通过来预测其标签，以一个多层全连接的神经网络为例，其每层变换定义方式如下：其中是第隐层的待学习的权重矩阵，其中表示第层输出向量的维度，同时它又是第层输入向量的维度。特别地，输入
量子乾坤·2018-12-12 09:41

Tensorflow学习笔记（二）

在Tensorflow学习笔记（一）中，我们介绍了tensorflow的主要思想，本节将介绍tensorflow关于矩阵的一些基本运算，他们是构成图的重要元素。
量子乾坤·2018-12-11 15:18

tensorflow学习笔记

一。命令行参数全局环境下编写代码：importtensorflowastfflags=tf.flags#flags是一个文件：flags.py，用于处理命令行参数的解析工作logging=tf.logging#调用flags内部的DEFINE_string函数来制定解析规则flags.DEFINE_string("para_name_1","default_val","description")f
ruiding.neu·2018-12-10 13:40

TensorFlow学习（五）之Ubuntu16.04配置TensorFlow———GPU版本（gtx1070+ubuntu16.01）

Ubuntu16.04系统安装系列：Ubuntu系统安装网易云音乐Ubuntu系统安装搜狗输入法Ubuntu系统安装SMPlayer播放器Ubuntu系统安装sublime编辑器Ubuntu系统安装vim编辑器Ubuntu系统安装labelImgUbuntu常用命名大全博主研究了下，参考了别人的博客，也出现了问题，然后解决。相信按照接下来的教程是可以很简单的安装TensorFlow-gpu的。在开
搞视觉的张小凡·2018-12-08 15:33

TensorFlow学习——TFRecord格式转换

TFRecordTensorFlow提供了TFRecord的格式来统一存储数据，TFRecord格式是一种将图像数据和标签放在一起的二进制文件，能更好的利用内存，在tensorflow中快速的复制，移动，读取，存储等等。TFRecords文件包含了tf.train.Example协议内存块(protocolbuffer)(协议内存块包含了字段Features)。我们可以写一段代码获取你的数据，将数
文章被改为VIP本文并不知情，且无法修改·2018-12-07 17:18

tensorflow基础总结

（朱小虎李紫辉翻译）3.莫烦tensorflow：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/tensorflow/DeepLearning
我想听相声·2018-12-04 21:27

TensorFlow学习之LSTM ---机器翻译（Seq2Seq + Attention模型）

一、理论知识Seq2Seq模型的基本思想：使用一个循环神经网络读取输入句子，将这个句子的信息压缩到一个固定维度的编码中；再使用另一个循环神经网络读取这个编码，将其“解压”为目标语言的一个句子。这两个循环神经网络分别称为编码器（Encoder）和解码器（Decoder），所以也称为encoder-decoder模型。解码器部分的结构与语言模型几乎完全相同：输入为单词的词向量，输出为softmax层产
CharlesWu123·2018-12-04 19:08

整理

TensorFlow介绍：莫烦：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/tensorflow/TensorFlow中文社区：http
gyypwrs·2018-12-01 15:27

TensorFlow学习之LSTM ---语言模型（PTB数据集的处理）

语言模型是很多自然语言处理应用的基石，非常多自然语言处理应用的技术都是基于语言模型。语言模型的任务就是预测每个句子在语言中出现的概率。一、评价方法语言模型效果好坏的常用评价指标时复杂度（perplexity）。在一个测试集上得到的perplexity越低，说明建模的效果越好。计算perplexity值的公式如下：perplecity(S)=p(w1,w2,w3,...wm)=1p(w1,w2,w3
CharlesWu123·2018-11-30 17:52

TensorFlow学习之LSTM --- 预测sin函数

一、理论知识LSTM是一种拥有三个“门”结构的特殊网络结构，这个结构让信息有选择性地影响循环神经网络中每个时刻的状态。“门”结构就是一个使用sigmoid神经网络和一个按位做乘法的操作，这两个操作合在一起就是一个“门”结构。遗忘门：让循环神经网络“忘记”之前没有用的信息。取决于当前的输入xtx_txt，上一时刻的输出ht−1h_{t-1}ht−1和上一时刻的状态ct−1c_{t-1}ct−1。输入
CharlesWu123·2018-11-30 12:12

tensorflow学习（2）：计算图,tf.get_default_graph(),tf.Graph()

一、基本概念顾名思义，TensorFlow的名字已经出卖了它的“灵魂”，TensorFlow=tensor（张量）+flow（流动）。TensorFlow是一个通过计算图的形式来表达计算的编程框架。其每一个计算都是计算图上的一个节点，而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系。计算图是TensorFlow中最基本的一个概念，TensorFlow中的所有计算都会被转化为计算图上的节点。在这里插入图片描述
duanyajun987·2018-11-26 11:32

机器学习-Tensorflow

一下子看完这个网址不用跳跳跳点点点系列学习链接：莫烦tensorflow为什么选Tensorflow什么是TensorFlow?
大美mixer·2018-11-24 21:35

pytorch入坑笔记1： 从ResNet出发引发的几点思考

pytorch官网pytorch中文网站莫烦pytorch教程pytorchdiscuss网上pytorch教程、博客都是很多，有问题就请Google啦～2.一个简单的例子:ResNetResNet是KaimingHe
alxe_made·2018-11-24 11:28

vgg16-py代码

#tensorflow学习笔记(北京大学)vgg16.py完全解析#QQ群：476842922（欢迎加群讨论学习#!
Tronker·2018-11-21 22:40

借助莫烦的例子学神经网络

这里是我根据莫烦的关于神经网络的训练的代码作的一些注释https://github.com/CleverXLH/neural-network-in-morvan-.git以下将会具体介绍此代码中一些函数的功能与用法
WisdomXLH·2018-11-21 15:25

TensorFlow学习笔记(14)使用SignatureDef保存和恢复RNN模型

环境:Python3.5.2tensorflow:1.11.0ubuntu:16.04保存模型，github代码saved_model_dir='./model'builder=tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder(saved_model_dir)#input_x,keep_probinputs={'input_x':tf.saved_model.uti
谢昆明·2018-11-20 23:39

学习笔记：强化学习之Actor-Critic

写在前面：我是根据莫烦的视频学习的Reinforcelearning，具体代码实现包括Q-learning，SARSA，DQN，Policy-Gradient，Actor-Critic以及A3C。
Tiberium_discover·2018-11-20 14:20

深度学习框架TensorFlow学习与应用

TensorFlow是世界上最受欢迎的开源机器学习框架，它具有快速、灵活并适合产品级大规模应用等特点，让每个开发者和研究者都能方便地使用人工智能来解决多样化的挑战。什么是TensorFlow？TensorFlow能够让你直接解决各种机器学习任务。目标就是在一般情况下，无论你遇到什么问题，TensorFlow都可以在一定程度上提供API的支持。总的来说TensorFlow就是为了快而设计的，所以它针
flyfor2013·2018-11-19 20:03

tensorflow学习笔记（二）

tensorboard可视化网络结构这个例子使用tensorboard可视化网络层和训练过程的loss以及权重和bias，可视化结果如附图所示。可视化了神经网络，这个高深莫测的网络不再那么黑了。增加了对神经网络运算过程的理解。'''这个代码还是在上一篇的基础上改进的，主要对上一篇构建的神经网络进行了可视化，对于大部分上一篇有的注释，在此代码中不再重复注释，如有不清楚的地方，可以参见上一篇最后的代码
帅的被人砍1996·2018-11-16 16:20

tensorflow学习笔记（二）

tensorboard可视化网络结构这个例子使用tensorboard可视化网络层和训练过程的loss以及权重和bias，可视化结果如附图所示。可视化了神经网络，这个高深莫测的网络不再那么黑了。增加了对神经网络运算过程的理解。'''这个代码还是在上一篇的基础上改进的，主要对上一篇构建的神经网络进行了可视化，对于大部分上一篇有的注释，在此代码中不再重复注释，如有不清楚的地方，可以参见上一篇最后的代码
帅的被人砍1996·2018-11-16 16:20

tensorflow学习笔记

1)创建变量的两种方式：tf.get_variable()和tf.Variable()为了实现变量共享，所以有了tf.get_variable()这个函数，当然前提是配合tf.variable_scope()使用，官方给出了一个例子，注意reuse=tf.AUTO_REUSE：deffoo():withtf.variable_scope("foo",reuse=tf.AUTO_REUSE):v=t
hbdongfeng·2018-11-16 08:30

强化学习之Q-learning algorithm学习总结

learningtheActionValueFunctionStep1:Q-value初始化Step2:Episode循环，直到学习停止Step3:选择actionStep4-5:估计总结两天学习Q-learning算法，先看了莫烦的视频
cherish_f·2018-11-16 03:31
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