莫烦tensorflow学习

tensorflow学习笔记（一）

简单的例子：importtensorflowastf#tensorflow库importnumpyasnp#科学计算包#因为没有别的数据，所以自己创建一组数据x_data=np.random.rand(100).astype(np.float32)#x_data是一个随机数组，范围0-1创建100个随机数y_data=x_data*0.2+1#人为定义了y与x的关系，也就相当于数据标签，对于每每个
帅的被人砍1996·2018-11-15 21:14

tensorflow学习笔记（一）

简单的例子：importtensorflowastf#tensorflow库importnumpyasnp#科学计算包#因为没有别的数据，所以自己创建一组数据x_data=np.random.rand(100).astype(np.float32)#x_data是一个随机数组，范围0-1创建100个随机数y_data=x_data*0.2+1#人为定义了y与x的关系，也就相当于数据标签，对于每每个
帅的被人砍1996·2018-11-15 21:14

vgg16_Nclasses.py 完全解析

/usr/bin/python#tensorflow学习笔记(北京大学)vgg16_Nclasses.py完全解析#QQ群：476842922（欢迎加群讨论学习#coding:utf-8#每个图像的真实标签
weixin_33595571·2018-11-14 22:51

Tensorflow学习之Autoencoder（三）图片降维的结果展示

三篇文章掌握Autoencoder：1.Tensorflow学习之Autoencoder（一）2.Tensorflow学习之Autoencoder（二）图片降维并还原图片3.Tensorflow学习之Autoencoder
Microstrong0305·2018-11-14 15:18

python try 错误处理

转自:https://morvanzhou.github.io/tutorials/python-basic/basic/13-02-try/原创作者:莫烦错误处理输出错误：try:,except...
ARVRinChina·2018-11-14 11:48

Tensorflow学习——6 LeNet-5的研究

LeNet-5的学习1、LeNet-5的成就2、LeNet-5的优点3、LeNet-5的网络图4、LeNet-5的代码1、LeNet-5的成就LeNet-5是YannLeCun在1998年设计的用于手写数字识别的卷积神经网络，当年美国大多数银行就是用它来识别支票上面的手写数字的，它是早期卷积神经网络中最有代表性的实验系统之一,LeNet-5在MNIST数据集上可以达到99.2%的准确率。2、LeN
AmazingZXY·2018-11-14 00:19

tensorflow学习笔记

https://playground.tensorflow.org/#tensorflow网页版中文官方文档：http://cwiki.apachecn.org/pages/viewpage.action?pageId=10030122问题及解决办法成功解决YourCPUsupportsinstructionsthatthisTensorFlowbinarywasnotcompiledtouse:
缠禅可禅·2018-11-13 23:40

基于Python3的TensorFlow实验（一）

（本实验来源于莫烦Python教程）（莫烦Python教程链接：https://morvanzhou.github.io/）（莫烦B站主页：https://space.bilibili.com/243821484
Eminao·2018-11-06 20:48

Tensorflow学习之建造神经网络

经过前期的学习，这一节来学习稍微综合一点的，建造一个完整的神经网络，包括添加神经层,计算误差,训练步骤,判断是否在学习。添加层构造添加一个神经层的函数。defadd_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=None):Weights=tf.Variable(tf.random_normal([in_size,out_size]))bias
Corwien·2018-11-06 00:00

莫烦Pytorch之保存加载网络

importtorchfromtorch.autogradimportVariableimportmatplotlib.pyplotaspltx=torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,1000),dim=1)y=x.pow(2)+0.2*torch.rand(x.size())defsave():net1=torch.nn.Sequential(torch.nn.
chunbaise92·2018-11-05 17:26

莫烦Pytorch之快速构建网络代码

importtorchimporttorch.nn.functionalasFclassNet(torch.nn.Module):def__init__(self,n_feature,n_hidden,n_output):super(Net,self).__init__()self.hidden=torch.nn.Linear(n_feature,n_hidden)self.predict=tor
chunbaise92·2018-11-04 18:27

莫烦Pytorch系列之分类代码

莫烦Pytorch系列importtorch#fromtorch.autogradimportVariableimporttorch.nn.functionalasFimportmatplotlib.pyplotaspltn_data
chunbaise92·2018-11-04 18:55

TensorFlow学习笔记

TensorFlow学习笔记（7）：TensorBoard——Tensor与Graph可视化-数据实验室-SegmentFault思否TensorFlow实现经典深度学习网络（1）：TensorFlow
上过小学的人·2018-11-03 08:25

可能是史上最全的Tensorflow学习资源汇总

来源|磐创AI（公众号ID：xunixs）在之前的Tensorflow系列文章中，我们教大家学习了Tensorflow的安装、Tensorflow的语法、基本操作、CNN的一些原理和项目实战等。本篇文章将为大家总结Tensorflow纯干货学习资源，非常适合新手学习，建议大家收藏。想要学习更多的Tensorflow知识，欢迎点击上方蓝字，关注我们的微信公众号。一、Tensorflow教程资源：1)
csdn人工智能头条·2018-11-02 08:00

对于tensorflow学习率的理解：global_step;decay_steps

tf.train.exponential_decay(learning_rate,global_step,decay_steps,decay_rate,staircase=False,name=None)#学习率迭代公式：decayed_learning_rate=learning_rate*decay_rate^(global_step/decay_steps)global_step=0，则依次
Hero_Never_GIVE_UP·2018-11-01 23:15

tf.control_dependencies()

声明：翻译tensorflow官方文档并进行了总结参考博客tensorflow学习笔记（四十一）：controldependenciestf.control_dependecies()tf.control_dependencies
hustqb·2018-10-30 17:32

tensorflow学习笔记-目标检测示例

最近看了目标检测的相关论文,想来用tf实现一下.正巧手头上有本《21个项目玩转深度学习》，第五章是目标检测的示例。于是按照demo跑了一下。原始项目Github:https://github.com/hzy46/Deep-Learning-21-Examples/tree/master/chapter_5简单记录一下实现过程：安装TensorFlowObjectDetectionAPIhttps:
飞天小小猫·2018-10-28 22:50

Tensorflow学习——5 TextCnn的研究

TextCnn的学习1、TextCnn的论文2、TextCnn的理解3、TextCnn的数据准备4、TextCnn的网络结构5、TextCnn的代码1、TextCnn的论文论文地址：ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassificationhttps://arxiv.org/pdf/1408.5882.pdfASensitivityAnalysisof
AmazingZXY·2018-10-28 21:47

Tensorflow学习笔记: tf.nn.conv2d函数与tf.nn.depthwise_conv2d函数

tf.nn.conv2d与depthwise_conv2d函数参数计算过程卷积计算padding="VALID"padding="SAME"参数首先需要注意的是,tf.nn.conv2d与tf.nn.depthwise_conv2d两个函数的参数基本相同,具体如下所示input\textbf{input}input:指该卷积层的输入,通常为图像.输入的维数为由参数data_format\textb
倒影丶年华·2018-10-28 11:21

Tensorflow学习笔记

注意1：输出层不需要使用激活函数2：tf.nn.softmax用于输出层，用于将结果概率化代价函数：1：二次代价函数loss=tf.reduce_mean(tf.square(prediction-y))2：对数释然函数，该函数于softmax搭配使用tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y_data,logit
coffee_fighter·2018-10-26 22:55

Tensorflow学习笔记：VGG16训练——Finetuning，猫狗大战，VGGNet的重新针对训练

前面我们介绍了猫狗大战的数据集的整理已经转换成Tensorflow专用格式https://blog.csdn.net/nvidiacuda/article/details/83413837以及介绍了vgg16模型https://blog.csdn.net/nvidiacuda/article/details/83414293这篇介绍如何用数据对vgg16进行训练Finetuning最重要的一个步骤
luckyboy101·2018-10-26 14:52

Tensorflow学习笔记：数据集加工和转化为TensorFlow专用格式——Finetuning，猫狗大战，VGGNet的重新针对训练

Kaggle猫狗大战猫狗大战的数据集来源于Kaggle上的一个竞赛：Dogsvs.Cats猫狗大战的数据集下载地址http://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats，其中数据集有12500只猫和12500只狗,官方数据集下载需要帐号，大家也可以百度以下，百度网盘上数据有整个项目的文件结构如下：下载下来来的图片尺寸都不一样,我这里先统一把图像尺寸调整到224*224*3(虽然后
luckyboy101·2018-10-26 14:30

tensorflow学习（7. GAN实现MNIST分类）

https://blog.csdn.net/CoderPai/article/details/70598403?utm_source=blogxgwz0里面有比较全面的GAN的链接原始论文链接：http://papers.nips.cc/paper/5423-generative-adversarial-nets.pdf一篇不错的理解GAN的文章：https://blog.csdn.net/qq_
clxiaoclxiao·2018-10-22 22:49

[TensorFlow学习笔记] tf.placeholder

tf.placeholder是一种占位符，类似于一种声明但没有初始化，在使用时需要给它赋值tf.placeholder(dtype,shape=None,name=None)变量声明：dtype：数据类型，如tf.float32shape（可选）：张量的维度，如[4，5]为4x5的矩阵；[None，5]为行未指定，列为5的矩阵name（可选）：张量的名称e.g.x=tf.placeholder(t
Brilliant_7·2018-10-22 17:19

TensorFlow学习（十三）：构造LSTM超长简明教程

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。https://blog.csdn.net/xierhacker/article/details/78772560参考:Module:tf.contrib.cudnn_rnnModule:tf.contrib.rnn更新:2017.12.25增加了tf.nn.embedding_lookup来进行embedding的内容2018.1.14增加tf
Candy_GL·2018-10-18 11:58

Tensorflow学习~cmd中运行import tensorflow as tf出现FutureWarning解决办法

解决cmd中importtensorflowastf运行时出现的问题：FutureWarning:Conversionofthesecondargumentofissubdtypefrom`float`to`np.floating`isdeprecated.Infuture,itwillbetreatedas`np.float64==np.dtype(float).type`.from._conv
zlibo丶·2018-10-15 11:02

TensorFlow学习笔记（二）

《深度学习：一起玩转Tensorlayer》学习补充笔记主要笔记在CNKIE-Study中，此文档作为补充说明名词解释PCA(principlecomponentanalysis):主成分分析法距离与范式曼哈顿距离(L1)欧氏距离(L2)马氏距离(L3)MSE(meansquarederror)：均方误差KLD(KLDivergence)：KL散度,相对熵，量化两种概率分布P和Q之间差异的方式。:
JustFollow·2018-10-14 15:39

床头笔记之tensorflow学习（一）

tensorflowAPI笔记之变量变量classtf.Variable可变辅助函数tf.all_variables()tf.trainable_variables()tf.initialize_all_variables()tf.initialize_variables(var_list,name='init')tf.assert_variables_initialized(var_list=N
HuangRam·2018-10-11 19:51

TensorFlow学习笔记

TensorFlow学习笔记目录TensorFlow学习笔记一、TF-slim库1.TF-slim使用方法一般网络定义方法2.常用模块实现2.1残差单元2.2dropout层2.3批规范化batch_norm2.4
pan_jinquan·2018-10-11 14:57

Tensorflow学习笔记

Tensorflow学习笔记tf.reshape:tf.matmul:tf.concat:tf.ConfigProto:ret,img=cv2.VideoCapture(path).read()tf.nn.dropout
Katou27·2018-10-11 10:52

莫烦TensorFlow教程学习（1）

学习前的准备环境准备：TensorFlow1.3.0+anaconda+python3.6.1线性网络学习（对应莫烦老师视频教程的——例子2，此处放上原视频链接本次学习视频地址本次学习视频链接（莫烦老师
CCCML·2018-10-10 16:56

深度学习——Tensorflow学习笔记（一 ）

系统：Ubuntu16.04（Linux）工具：Python2.7tensorflow1.3.0linux简单命令（terminal）终端：pwd：打印当前在哪个目录ls：列出当前路径下的文件和目录mkdir：新建目录mkdir目录名cd：进入指定目录cd目录名python：直接进入python环境；vim文件名：打开或者新建文本在vim中点击i进入插入模式，可往文本中写内容esc键进入命令行模式
Doublexs·2018-10-10 11:15

深度学习——Tensorflow学习笔记（一 ）

系统：Ubuntu16.04（Linux）工具：Python2.7tensorflow1.3.0linux简单命令（terminal）终端：pwd：打印当前在哪个目录ls：列出当前路径下的文件和目录mkdir：新建目录mkdir目录名cd：进入指定目录cd目录名python：直接进入python环境；vim文件名：打开或者新建文本在vim中点击i进入插入模式，可往文本中写内容esc键进入命令行模式
Doublexs·2018-10-10 11:15

tensorflow学习之——从保存的权重中使用tensorboard查看网络

0.写作目的好记性不如烂笔头。1.tensorboard模型保存说明采用tf.train.Saver保存的模型，主要文件有：1)checkpoint:用于记录训练过程中保存的各模型，在第一行会保存最新的模型的路径:model.ckpt2)model.ckpt.meta：为保存的Graph,即网络3)model.ckpt.index:为string-stringtable,table的key值为te
holmes_MX·2018-10-09 22:34

Tensorflow 学习笔记(1)

Tensorflow学习笔记(1)tensorflow：tensor和flow。tensor：张量，多维数组。(表明数据结构)flow：数据流，表达张量之间通过计算相互转化的过程。
__JDM__·2018-10-09 18:52

TensorFlow学习

桌面云上tensorflow1.2，linux服务器上tensorflow1.4说明文档https://www.tensorflow.org/get_started/?hl=zh-cnwindows下安装pipinstalltensorflow来自教程https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/tensorflow/GPU使用ht
WX_Chen·2018-10-09 16:03

【TensorFlow学习笔记】get_tensor_by_name

tf.get_default_graph().get_tensor_by_name(":0")1、基础知识#创建图a=tf.constant([[1.0,2.0],[3.0,4.0]],name="a")b=tf.constant([[1.0,1.0],[0.0,1.0]],name="b")c=tf.matmul(a,b,name='example')withtf.Session()assess
1273545169·2018-10-09 15:41

每天学点算法->强化学习->Q_learning走迷宫

本文参照了莫烦python的博客：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/rei
Fitz_p·2018-10-08 23:26

【Tensorflow学习】 RNN 《莫凡》

cell=tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(n_hidden_units)init_state=cell.zero_state(batch_size,dtype=tf.float32)outputs,final_state=tf.nn.dynamic_rnn(cell,X_in,initial_state=init_state,time_major=False)output
飞翔的大马哈鱼·2018-10-03 12:49

tensorflow学习（6.Alexnet实现及猫狗分类）

有关Alexnet介绍的部分可以见：https://blog.csdn.net/qq_26499769/article/details/82928164然后自己结合教程尝试着实现了一下：fromskimageimportio,transformimportglobimportnumpyasnpimporttensorflowastf#fromalexnetimportalexnetdefalexn
clxiaoclxiao·2018-10-02 20:42

TensorFlow学习笔记-实现经典LeNet5模型（转载）

LeNet5模型是YannLeCun教授于1998年提出来的，它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络。在MNIST数据中，它的准确率达到大约99.2%.通过TensorFlow实现的LeNet5模型，主要用到在说使用变量管理，可以增加代码可读性、降低代码冗余量，提高编程效率，更方便管理变量。我们将LeNet5模型分为三部分：1、网络定义部分：这部分是训练和验证都需要的网络结构。2、训练部分
clxiaoclxiao·2018-10-01 18:37

Tensorflow学习教程集合

前言想学习TensorFlow，因此，在网上找了一堆的TensorFlow的学习资料。但是，找了一些，发现很多资料都很不错。有些却是一般般。资料Tensorflow中文社区莫凡大神的TensorFlow教程Tensotflow官网教程看完前两个之后，就是一般级别的大神了。之后更强的大佬们可以去看看第三个（自己根据官网进行开发）
肥宅_Sean·2018-09-30 20:24

【Tensorflow学习】tf.data.Dataset使用

转载自：http://www.cnblogs.com/hellcat/p/8569651.html#_label6官方代码：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/data/DatasetTensorflow中之前主要用的数据读取方式主要有：建立placeholder，然后使用feed_dict将数据feed进placeholder进行使用。使用
飞翔的大马哈鱼·2018-09-30 16:21

TensorFlow学习笔记（九）—— Tensorflow模型的保存与恢复加载

近期做了一些反垃圾的工作，除了使用常用的规则匹配过滤等手段，也采用了一些机器学习方法进行分类预测。我们使用TensorFlow进行模型的训练，训练好的模型需要保存，预测阶段我们需要将模型进行加载还原使用，这就涉及TensorFlow模型的保存与恢复加载。总结一下Tensorflow常用的模型保存方式。保存checkpoint模型文件（.ckpt）首先，TensorFlow提供了一个非常方便的api
tiankong19999·2018-09-27 18:36

Tensorflow学习笔记2—MNIST Dataset详解

MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，它包含各种手写数字图片：我们使用SoftmaxRegression数学模型来预测其中的数字类型。1、首先需要使用如下代码下载数据集：importinput_datamnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True)其中input_data文件需要自行下载：https://tensorflo
LanS__·2018-09-27 15:37

OReilly.Hands-On.Machine.Learning.with.Scikit-Learn.and.TensorFlow学习笔记汇总

其中用到的知识点我都记录在博客中了：https://blog.csdn.net/dss_dssssd第一章知识点总结：supervisedlearningk-NearestNeighborsLinearRegressionLogisticRegressionSupportVectorMachines(SVMs)DecisionTreesandRandomForestsNeuralnetworksN
墨氲·2018-09-27 14:37

TensorFlow学习笔记（八）—— TensorFlow基于MNIST数据集识别手写数字

训练程序参照Tensorflow中文社区教程：http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_pros.html能在自己的环境中成功运行代码。（注意一点：关于教程的print函数）在博主用的Python3.6版本中，print已经成为了一个函数，而在Python2.7当中print不是一个函数，这里博主是需要加上括号。所以根据自己所用的版本，更改这里，例
tiankong19999·2018-09-26 20:24

TensorFlow学习笔记（七）—— MNIST —— 进阶

构建一个多层卷积网络在MNIST上只有91%正确率，实在太糟糕。在这个小节里，我们用一个稍微复杂的模型：卷积神经网络来改善效果。这会达到大概99.2%的准确率。虽然不是最高，但是还是比较让人满意。权重初始化为了创建这个模型，我们需要创建大量的权重和偏置项。这个模型中的权重在初始化时应该加入少量的噪声来打破对称性以及避免0梯度。由于我们使用的是ReLU神经元，因此比较好的做法是用一个较小的正数来初始
tiankong19999·2018-09-26 17:34

PyTorch学习

莫烦Python的回归教程，有很多亮点值得学习，避免忘记，把代码贴一下#-*-coding:utf-8-*-importtorchfromtorch.autogradimportVariableimporttorch.nn.functionalasFimportmatplotlib.pyplotaspltimportwarningswarnings.filterwarnings
许孝发·2018-09-24 10:08

TensorFlow学习笔记（五）—— MNIST —— 数据下载，读取

教程地址：TensorFlow中文社区MNIST数据下载源码:tensorflow/g3doc/tutorials/mnist/本教程的目标是展示如何下载用于手写数字分类问题所要用到的（经典）MNIST数据集。教程文件本教程需要使用以下文件：文件目的input_data.py下载用于训练和测试的MNIST数据集的源码备注：input_data.py文件路径为：tensorflow\examples
tiankong19999·2018-09-20 20:10
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