莫烦tensorflow学习

Tensorflow学习笔记：CNN篇（1）——初识卷积神经网络

Tensorflow学习笔记：CNN篇（1）——初识卷积神经网络前序—对于MNIST数据集来说，采用逻辑回归对数据进行辨别似乎已经达到极限，无法通过细枝末节的修补对其准确度做出更进一步的提高，因此本章开始放弃原有模型而采用全新的卷积神经网络对数据进行处理
Laurenitum·2018-02-11 14:20

深度学习框架TensorFlow学习与应用（四）——拟合问题、优化器

一般出现过拟合的情况的原因：1.网络太复杂，数据量太小。未知数太多，已知的数据太少。2.当我们使用一个非常复杂的网络，训练较少的数据时，很容易产生过拟合。（比如采用训练20W数据的神经网络训练1W的数据，由于20W的神经元较多，样本的正确率会很高，但在测试集上很容易产生过拟合）二：总结代码的结构：第一步：构建输入参数。第二步：构建神经网络。第三步：选择代价函数。第四步：选择优化器第五步：计算准确率
m0_37870649·2018-02-10 15:50

深度学习框架TensorFlow学习与应用（二）——非线性回归、MINST数据集分类

非线性回归importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#使用numpy生成200个随机点x_data=np.linspace(-0.5,0.5,200)[:,np.newaxis]#-0.5到0.5中均匀分布的200个点，之后增加一个维度noise=np.random.normal(0,0.02,x_data.sha
m0_37870649·2018-02-09 23:20

Tensorflow学习文档【待更新】

本文部分参考https://morvanzhou.github.io/https://www.bilibili.com/video/av9156347/?from=search&seid=14443754263386295565如何安装?win10-x64下cpu版本1.下载安装python3.6勾选ADD环境变量。（此安装包自带numpy与pip）2.cmd输入pipinstalltensorf
Calcular·2018-02-09 17:54

python tensorflow学习之识别单张图片的实现的示例

假设我们已经安装好了tensorflow。一般在安装好tensorflow后，都会跑它的demo，而最常见的demo就是手写数字识别的demo,也就是mnist数据集。然而我们仅仅是跑了它的demo而已，可能很多人会有和我一样的想法，如果拿来一张数字图片，如何应用我们训练的网络模型来识别出来，下面我们就以mnist的demo来实现它。1.训练模型首先我们要训练好模型，并且把模型model.ckpt
我拿buff·2018-02-09 13:52

Tensorflow学习教程Convolutional Neural Networks

前言断断续续花了几周的时间，终于把Tensorflow的学习教程ConvolutionalNeuralNetworks实现了。因为是深度学习的入门级小白，所以中间费了不少周折。网上关于这个教程的帖子很多，大多是英文原版文档的中文译本，跟教程重复的我就不讲了，我就从我自己学习难点的角度，讲一下这篇教程吧。这篇教程相较于之前的入门级tensorflow教程，算是高阶版，还是需要一定的tensorflo
SoWhat1412·2018-02-08 18:25

Tensorflow之构建自己的图片数据集TFrecords的方法

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。
tengxing007·2018-02-07 10:12

Numpy学习

本文首发于我的博客：gongyanli.com参考视频：莫烦的numpy视频/前言：和pandas一样，numpy曾经也一起看得，还是忘记了。还是推荐那个视频，短小上手快。
Chris的算法小记·2018-02-02 17:21

TensorFlow学习笔记（七）--训练结果可视化

在python中可以使数据可视化的强大的工具包就是matplotlib了，本次机器学习的使用了pyplot里的figure()、add_subplot()、scatter()、ion()、show()等方法，以下是代码：......#初始化变量init=tf.global_variables_initializer()sess=tf.Session()sess.run(init)#利用matplo
TCFM·2018-01-29 00:39

tensorflow学习笔记（一）

Tensorflow学习笔记(一)tf.random_normal(shape,mean=0.0,stddev=1.0,dtype=tf.float32,seed=None,name=None)shape
gzj_1101·2018-01-28 14:28

用Pytorch训练CNN（数据集MNIST，使用GPU）

参考代码（在莫烦python的教程代码基础上修改）如下：importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.autogradimportVariableimpo
qq_32464407·2018-01-28 14:53

Tensorflow学习--最佳的深度学习实践案例

2018-1-26Task——Chapter5吃透MNIST识别例子目的：验证神经网络的优化方法，使用MNIST手写数字识别神经网络进行验证。目录：·5.1Tensorflow处理MNIST手写数字识别数据集·5.2对比神经网络设计和参数优化的不同方法·5.3介绍Tensorflow的变量重用问题和变量的命名空间问题·5.4介绍神经网络模型的持久化问题—直接使用训练好的模型·5.5完整的Tenso
Saul Zhang·2018-01-27 01:55

基于Tensorflow学习神经网络-目标检测

8.ObjectDetection（RCNN-RPN-YOLO-）https://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/object-detection.htmlhttp://blog.csdn.net/invadertroy/article/details/76253778https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/6
东西北·2018-01-22 10:37

（更新视频教程）Tensorflow object detection API 搭建属于自己的物体识别模型（2）——训练并使用自己的模型

2019.06.19Tensorflow学习交流6群点击链接加入群聊【Tensorflow学习交流6群】：https://jq.qq.com/?
dy_guox·2018-01-20 07:46

Keras+tensorflow学习笔记

当然，这个问题与Keras无关Tensorflow学习笔记1.变量必须被初始化：两种方法：一起全部被初始化；单独初始化2.多个Session
qq_26919935·2018-01-17 19:04

TensorFlow学习笔记（UTF-8 问题解决 UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xff in position 0: in

今天在跑跑代码时，遇到了标题的问题，然后网上查了下，在此处：http://www.cnblogs.com/Qt-Chao/p/7474360.html刚刚好讲解了解决该问题的办法，这里当作一个笔记，记录下来。我使用VS2013Python3.5TensorFlow1.3的开发环境UnicodeDecodeError:'utf-8'codeccan'tdecodebyte0xffinposition
chen645096127·2018-01-16 21:36

TensorFlow学习笔记（一）入门

一、TensorFlow是什么？是谷歌开源的机器学习实现框架，本文从Python语言来理解学习Tensorflow以及机器学习的知识。TensorFlow的API主要分两个层次，核心层和基于核心层的高级API。核心层面向机器学习的研究人员，以及对模型控制精细的相关人员。高级API使用和学习相对容易，简化重复性任务，使不同的用户之间保持一致性。高级API，如tf.contrib.learn可以帮助管
巴甫洛夫的石头·2018-01-16 16:28

tensorflow 学习笔记（九）- 参数初始化（initializer)

tensorflow学习笔记（九）-参数初始化（initializer)CNN中最重要的就是参数了，包括W,b。我们训练CNN的最终目的就是得到最好的参数，使得目标函数取得最小值。
pandsu·2018-01-16 11:43

tensorflow学习笔记（MNIST）

#-*-coding:utf-8-*-#"-*-coding:utf-8-*-"定义源代码的编码格式，#fromtensorflow.python.platformimportgfilefromtensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnistimportextract_imagesfromtensorflow.contrib.learn.py
gavinnotkavin·2018-01-16 00:20

tensorflow学习心得：numpy中newaxis的使用

小知识点，当作学习笔记记录一下。newaxis的功能其实很简单，主要就是加入一个新的维度，大家可以参照我下面给出的例子，自行理解！示例：importnumpyasnpx_data=np.linspace(-1,1,3)y_data=np.linspace(-1,1,3)[:,np.newaxis]z_data=np.linspace(-1,1,3)[np.newaxis,:]print(x_dat
CliuGeek·2018-01-15 17:31

tensorflow学习心得：numpy中newaxis的使用

小知识点，当作学习笔记记录一下。newaxis的功能其实很简单，主要就是加入一个新的维度，大家可以参照我下面给出的例子，自行理解！示例：importnumpyasnpx_data=np.linspace(-1,1,3)y_data=np.linspace(-1,1,3)[:,np.newaxis]z_data=np.linspace(-1,1,3)[np.newaxis,:]print(x_dat
CliuGeek·2018-01-15 17:31

tensorflow 学习笔记（七）- 卷积层

tensorflow学习笔记（七）-卷积层在之前我们有做tensorflow的实例的运行了，但是可能有些读者还是不知道每一层中的参数的含义，所以之后的几篇文章将从tensorflow中的每一层的参数的含义出发
pandsu·2018-01-15 17:22

tensorflow 学习笔记（六） - 用自己的数据集训练CNN模型

tensorflow学习笔记（六）-用自己的数据集训练CNN模型环境：macOSHighSerria10.13.2tensorflow：1.0python：3.6.1最近用tensorflow训练自己的模型的时候发现
pandsu·2018-01-15 17:51

tensorflow学习——read_data_sets一直报连接超时

fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True)print(mnist.train.images.shape,mnist.train.labels.shape)这是一个简单的小例子，只是获取数据集，但是一直报File"G
安逸风声·2018-01-15 12:24

TensorFlow学习笔记（一补）：使用Anaconda安装TensorFlow

建议参照最新的tensorflow安装步骤（Linux，官方网站经常访问不是很稳定，所以给了一个github的地址）：https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/docs_src/install/install_linux.md最近，tensorflow网站上给出了新的使用Anaconda配置和安装Tensorfl
luo_bosir·2018-01-12 11:18

tensorflow 学习笔记（五） - mnist实例--卷积神经网络(CNN）

tensorflow学习笔记（五）-mnist实例–卷积神经网络(CNN）mnist的卷积神经网络例子和上一篇博文中的神经网络例子大部分是相同的。但是CNN层数要多一些，网络模型需要自己来构建。
pandsu·2018-01-11 16:07

tensorflow 学习笔记（一） - 安装调试

tensorflow学习笔记（一）-安装调试接下来的tensorflow的学习笔记将参考另一位博主的文章，那么这位博主的文章感觉是根据《tensorflow实战Google深度学习框架》这本书来写的。
pandsu·2018-01-10 15:01

Tensorflow学习笔记（四）------矩阵相乘

前言以前的数学知识完完全全的交还给老师了，因此连基础的《矩阵相乘》都忘的一干二净了，想借此弥补一下自己的知识漏洞，还有就是帮大家找回那丢失的记忆。处理规则其实矩阵之间之所以可以相乘，是因为必须遵守一定的规则，下面强调一下规则：矩阵A的列数等于矩阵B的行数，A和B才能相乘；加入矩阵A与矩阵B相乘的结果为矩阵C，则矩阵C的行数为矩阵A的行数，C的列数为矩阵B的列数；实现加入矩阵A为m*p，即m行p列，
SilenceAtNBT·2018-01-09 16:50

Tensorflow学习笔记：基础篇（9）——Mnist手写集完结版（Embedding Visualization）

Tensorflow学习笔记：基础篇（9）——Mnist手写集完结版（EmbeddingVisualization）前序—前文中，我们说了过拟合现象，通过Dropout的方法进行缓解。
Laurenitum·2018-01-07 12:03

Tensorflow学习笔记：基础篇（8）——Mnist手写集改进版（过拟合与Dropout）

Tensorflow学习笔记：基础篇（8）——Mnist手写集改进版（过拟合与Dropout）前序—前文中，我们在三层全连接神经网络中使用了Tensorboard对模型训练中的参数与模型架构进行可视化显示
Laurenitum·2018-01-07 00:42

唐宇迪之tensorflow学习笔记项目实战(LSTM情感分析)

我们首先来看看RNN的网络结构，如下图所示xt表示第t,t=1,2,3…步(step)的输入st为隐藏层的第t步的状态，它是网络的记忆单元。st=f(u×xt+w×st−1)，其中f一般是非线性的激活函数ot是第t步的输出，如下个单词的向量表示softmax(Vst)LSTM与RNNLSTM中的控制参数LSTM中的门门是一种信息选择式通过的方法sigmoid，神经网络层和一乘法操作。深度学习在自然
物理小乾乾·2018-01-06 21:49

深度学习框架TensorFlow学习与应用（七）——循环神经网络（RNN）应用于MNIST数据集分类

关于RNN的介绍可以参考：RNN介绍下面将RNN用于前文所提到的MNIST手写数字识别中。1.获取数据集importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets("D:\BaiDu\MNIST_data",one_hot=True)2.参数定义
jlutiger316·2018-01-06 19:22

唐宇迪tensorflow学习笔记之项目实战(对抗生成网络)

对抗生成网络有两个重要概念生成器：火眼金睛，分辨出生和真实的判别器：瞒天过海，骗过判别器损失函数定义：一方面要让判别器分辨能力更强，另一方面要让生成器更真。网络架构输入层：待生成图像和（噪音）和真实数据生成网络：将噪音图像进行生成判断网络：(1)判断真实图像输出结果(2)判断生成图像输出结果目标函数：(1)对于生成网络要使得生成结果通过判别网络为真(2)对于判断网络要使得输入为真实图像时判别为真输
物理小乾乾·2018-01-05 21:23

唐宇迪tensorflow学习笔记之项目实战(垃圾邮件分类)

以下是利用卷积神经网络对某一个句子的处理结构图，我们进行垃圾邮件分类的原理也就是这样。我们从上图可知，将一句话转化成一个矩阵。我们看到该句话有6个单词和一个标点符号，所以我们可以将该矩阵设置为7行，对于列的话每个单词可以用什么样的数值表示。我们可以将其转化成向量的形式。所以其为7*5的矩阵，其次因为它不是图片，所以不存在通道一说，说白了就是7*5*1。其次在选择filter的时候，至少要以一个单词
物理小乾乾·2018-01-03 21:45

Tensorflow学习笔记：基础篇（4）——Mnist手写集改进版（添加隐藏层）

Tensorflow学习笔记：基础篇（4）——Mnist手写集改进版（添加隐藏层）前序—前文中，我们的初始版本实现了一个非常简单的两层全连接网络来完成MNIST数据的分类问题，输入层784个神经元，输出层
Laurenitum·2018-01-03 20:26

Tensorflow学习笔记：基础篇（3）——Mnist手写集初始版本

Tensorflow学习笔记：基础篇（3）——Mnist手写集初始版本前序—MNIST手写数据集，作为一个经典的数据集，已经被大家所“嚼烂”,无论是初学者还是高手，几乎都会用到它，网上的版本也是多种多样
Laurenitum·2018-01-03 17:37

Tensorflow学习笔记：基础篇（2）——多项式回归

Tensorflow学习笔记：基础篇（2）——多项式回归—前文学习笔记（1）中说到线性回归并不能很好的拟合正弦的问题，loss函数值不甚理想，本文将在上文的Tensorflow程序中进行修改，框架结构不变
Laurenitum·2018-01-03 13:28

Tensorflow学习笔记：基础篇（1）——线性回归

Tensorflow学习笔记：基础篇（1）——线性回归准备工作—正文开始之前，我先介绍一下我自己使用的Tensorflow环境，无论是Mac还是Windows，强烈推荐使用Anaconda，里面集成了大部分常用的程序包
Laurenitum·2018-01-02 17:35

Tensorflow学习笔记——计算图的使用

结合实战Google深度学习框架，补充自己的注释理解。Tensorflow计算图的使用importtensorflowastfg1=tf.Graph()withg1.as_default():#在计算图g1中定义变量"v"，并设置初始值为0v=tf.get_variable("v",initializer=tf.zeros_initializer()(shape=[1]))#v=tf.get_va
cunyizhang·2018-01-02 10:23

tensorflow学习笔记（5）卷积神经网络（CNN）

对比http://blog.csdn.net/piaoxuezhong/article/details/78916872的结果，softmax分类器准确性优于两层神经网络结构的结果，之前在cs231n课程中，老师提到了这一点，神经网络层数达到一定复杂度后，神经网络才能发挥出比较大的优越性能，本篇使用TensorFlow实现卷积神经网络（CNN），测试一下效果。测试数据仍是MNIST数据集，具体说明
Naruto_Q·2017-12-31 11:30

从 Python到Tensorflow 学习之路(四)

从Python到Tensorflow学习之路(五)最近毕业设计题目是研究对抗样本,要用tensorflow来搭建神经网络,因此python必不可少,这个不是一个传统的Python学习教程只是把学习Python
fatetail·2017-12-29 20:08

从 Python到Tensorflow 学习之路(三)

从Python到Tensorflow学习之路(四)最近毕业设计题目是研究对抗样本,要用tensorflow来搭建神经网络,因此python必不可少,这个不是一个传统的Python学习教程只是把学习Python
fatetail·2017-12-28 21:29

tensorflow学习笔记1——入门

一、TensorFlow是什么？点击打开链接是谷歌开源的机器学习实现框架，本文从Python语言来理解学习Tensorflow以及机器学习的知识。TensorFlow的API主要分两个层次，核心层和基于核心层的高级API。核心层面向机器学习的研究人员，以及对模型控制精细的相关人员。高级API使用和学习相对容易，简化重复性任务，使不同的用户之间保持一致性。高级API，如tf.contrib.lear
XueJoe·2017-12-28 15:40

tensorflow学习笔记（3）梯度下降法进行曲线拟合和线性回归

实例1:#!/usr/bin/envpython3#-*-coding:utf-8-*-importtensorflowastfimportnumpyasnp#模拟生成100对数据对,对应的函数为y=x*0.1+0.3x_data=np.random.rand(100).astype("float32")y_data=x_data*0.1+0.3#指定w和b变量的取值范围（利用TensorFlow
Naruto_Q·2017-12-27 21:26

【tensorflow】tensorflow学习记录——安装、第一个程序篇

机器学习，人工智能往后肯定是一个趋势，现阶段有必要研究一两个人工智能的工具，以免自己技术落伍，其中tensorflow就是一个很不错的项目，有谷歌开发后开源，下面开始学习安装和使用安装篇：很不幸，源代码和pip的源都是在谷歌托管，连tensorflow官网都是，所以国内访问不了，很悲剧。但是通过docker可以轻松安装，又不用FQ。dockerpulltensorflow/tensorflow下载
weixin_30410999·2017-12-26 17:00

tensorflow学习笔记（2）张量与计算图

TensorFlow简介：官网上对TensorFlow的介绍是，一个使用数据流图(dataflowgraphs)技术来进行数值计算的开源软件库。数据流图中的节点，代表数值运算；节点节点之间的边，代表多维数据(tensors)之间的某种联系。我们可以在多种设备（含有CPU或GPU）上通过简单的API调用来使用该系统的功能。TensorFlow包含构建数据流图与计算数据流图等基本步骤，图中的节点表示数
Naruto_Q·2017-12-25 22:15

TensorFlow学习笔记（1）对多层卷积网络识别MNIST（MNIST进阶）的理解

这几天在学TensorFlow，从mnist开始，有不少迷惑的地方，先把理解记下来附上完整代码在这里1.WeightInitializationdefweight_variable(shape):initial=tf.truncated_normal(shape,stddev=0.1)returntf.Variable(initial)defbias_variable(shape):initial
黄山路443号·2017-12-20 21:24

TensorFlow学习（十三）：构造LSTM超长简明教程

参考:Module:tf.nn.rnn_cell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.sequence_mask和tf.boolean_mask来对于序列的padding进行去除的内容.2018.3.13增加了手动调用`call`函数实现的LSTM的网络.2018.11.1把全部的API从contrib
谢小小XH·2017-12-19 15:22

Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2

跟着师兄给的莫烦的学习视频，开始了我的tensorflow的学习，龟速安装完tensorflow的环境之后（先挖个坑，据说我当初安装速度慢的原因是因为资源不是很好，下载速度就极
CliuGeek·2017-12-18 20:35

tensorflow学习——批量读取数据

importtensorflowastfimportnumpyasnpdefgenerate_data():num=25label=np.asarray(range(0,num))images=np.random.random([num,5,5,3])print('labelsize:{},imagesize{}'.format(label.shape,images.shape))returnla
ei1994·2017-12-13 13:42
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