莫烦tensorflow学习第7页

莫烦python简历_强化学习传说：第一章模仿学习

Hello，大家好，这里是糖葫芦喵喵~！经过了几个月的奋斗，大家是不是对炼丹已经有所体会了呢？从今天起我们要进入机器学习的一个非常引人注目的领域——强化学习(reinforcementlearning)啦！强化学习部分理论较强，不是很好理解。但是不要怕，相信只要读懂了代码就能够理解了！那么，从这里开始为大家带来伯克利深度强化学习CS294Fall2017以及斯坦福强化学习CS2342017的Ass

Moonkissu·2022-11-28 09:08

TensorFlow学习笔记——MNIST手写数字识别的CNN代码实现（代码注释详细，方便小清新入门）

1.全连接神经网络vs.卷积神经网络1.1全连接神经网络1.2卷积神经网络结构2.卷积神经网络核心函数介绍2.1卷积函数tf.nn.conv2d()2.2池化函数tf.nn.max_pool()和tf.nn.avg_pool()3.基于TensorFlow的mnist数字识别CNN代码实现3.1mnist的CNN程序主要包括以下几块内容3.2代码实现1.全连接神经网络vs.卷积神经网络1.1全连接

Colynn Johnson·2022-11-28 08:23

tensorflow学习笔记（一）——《案例：自实现线性回归》代码校正调整

快速阅读1.环境说明2.代码报错修改`No1`.tf.random_normal报错问题`No2.`GradientDescentOptimizer`No3`.会话开启方式`No.4`optimizer报错3.总结4.完整代码5.其他学习资料1.环境说明环境名称我自己的环境视频教程环境系统环境windows10macOSIDE解释器pycharmpycharmtensorflow系统CPUCPUt

诡途·2022-11-28 08:19

Tensorflow&numpy&keras比较详细的学习笔记(附每一个函数的示例代码和练习程序）

笔者结合北京大学Tensorflow学习笔记和一些个人在书籍中的理解以及对Tensorflow官方的学习对Tensorflow进行了系统化的Tensorflow常用函数和变量的笔记总结，里面包括了从基础的张量创建到深入的初步和进阶的进行构造

loty_capoo·2022-11-28 08:46

tensorflow学习笔记【搭建神经网络】

Tensorflow学习笔记之搭建神经网络一、神经网络参数神经网络的参数是指神经元线上的权重W，用变量表示，一般会随机生成这些参数。生成这些参数的方法是tf.Variable,把生成的方式写在括号中。

浪子私房菜·2022-11-27 01:16

莫烦python 强化学习 (Reinforcement Learning)

Q-Learning决策过程Q-learning小例子-o---T#T就是宝藏的位置,o是探索者的位置每一次移动，状态发生改变的反馈defget_env_feedback(S,A):#ThisishowagentwillinteractwiththeenvironmentifA=='right':#moverightifS==N_STATES-2:#terminateS_='terminal'R=

卢容和·2022-11-26 18:39

tensorflow学习笔记（四）——keras搭建神经网络

你huai哦·2022-11-26 17:12

Keras入门之搭建回归神经网络

Regressor回归神经网络参考资料：哔哩哔哩—莫烦pythonKeras快速搭建神经网络通俗说也就是实现一个线性回归的数据预测。以下是莫烦老师视频中的代码，我对一些细节添加了注释以方便阅读和学习。

酷酷咕咕·2022-11-26 15:37

tensorflow学习--使用多层LSTM预测三角函数

importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlibasmplfrommatplotlibimportpyplotasplthidden_size=30#LSTM中隐藏节点的个数//TODO这个size是是什么意思//是lstm模块输出单元的维度，num_layers=2#LSTM的层数timestep=10#循环神经网络的训练序列长度train_

smart_hang·2022-11-26 13:07

强化学习入门：一文入门强化学习

utm_source=tuicool&utm_medium=referral建议参考程序视频资料：（莫烦PYTHON）https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning

Rki-dor·2022-11-26 12:38

tensorflow学习第一周（1）实现mnist手写数字识别

本人目前在跟随csdn博主“K同学啊”进行365天深度学习训练营进行学习，这是打卡内容也作为本人学习的记录。目录一、网络结构说明二、程序说明三、MNIST手写数字数据集介绍四、代码部分1.我的环境：2.代码部分3.总结参考：(8条消息)归一化与标准化_K同学啊的博客-CSDN博客一、网络结构说明首先是CNN模型：LeNet-5网络结构的说明，模型结构如下：共分为六层：输入层，卷积层，池化层，Fla

纯野生钢铁侠·2022-11-26 07:55

TensorFlow学习笔记5.1——神经网络参数更新方法

当通过反向传播来计算解析梯度时，梯度就能够被用来进行参数更新了。一般来说，进行参数更新的方法有许多种，最简单的是沿着负梯度方向逐渐改变参数的的普通方法。又或可以引入动量（Momentum）这一概念…常见的更新方法有：SGD（随机梯度下降）、Momentum（动量）update、Adagrad、RMSprop、Adam。一、SGD（随机梯度下降）沿着参数的梯度负方向更新参数，即这里x表示weight

pissjello·2022-11-26 07:42

tensorflow学习笔记：卷积神经网络

用神经网络对手写数字数据集进行分类，并打印出分类准确度一般神经网络对于手写数字数据集的分类准确度：importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimportosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'mnist=input_data.read_data_set

随心Lc·2022-11-26 07:38

Tensorflow学习笔记1：Get Started

关于Tensorflow的基本介绍Tensorflow是一个基于图的计算系统，其主要应用于机器学习。从Tensorflow名字的字面意思可以拆分成两部分来理解：Tensor+flow。Tensor：中文名可以称为“张量”，其本质就是任意维度的数组。一个向量就是一个1维的Tensor，一个矩阵就是2维的Tensor。Flow：指的就是图计算中的数据流。当我们想要使用Tensorflow做什么事情的时

meng_shangjy·2022-11-26 07:36

Tensorflow学习笔记（一）神经网络计算

预备名词损失函数：预测值yyy和标准答案y^\hatyy^的差距张量（Tensor）（Tensor）（Tensor）:多维数组列表阶：张量的维数张量生成创建张量→输出numpynumpynumpy输出转TensorTensorTensor输出→输出3.生成随机数→输出TF2常用函数首先附上大佬的带目录字典版常用函数.强转最值平均值和加减乘除平方次方开方矩阵相乘求导↓控制执行维度↓是否反向传播↓将特

prince75^·2022-11-26 07:35

Tensorflow学习笔记（一）：神经网络计算

文章目录一、导入Tensorflow库二、张量生成1.直接生成：constant2.转化（convert_to_tensor）、填充（zeros、ones、fill）3.随机（random.normal、random.truncated_normal、random.uniform）三、常用函数1.格式转换（cast），统计（max、min、mean、sum）2.运算（加减乘除幂）3.数据配对（da

hhhuster·2022-11-26 07:31

RNN lstm

pytorchRNN样例RNN实践lstm案例踩坑module‘torchtext.data‘hasnoattribute‘Field踩坑en_core_web_sm相关教程什么是RNN阅读ytb视频莫烦

Melody2050·2022-11-26 02:12

Tensorflow学习笔记：分类CIFAR10图像数据集来介绍CNN的原理

CNN来分类CIFAR10图像数据集在Tensorflow学习笔记：传统NN和CNN来分类MNIST手写数字数据集，我们研究了如何设计一个简单的Dense神经网络来分类手写数字的图像，然后简单介绍和设计了简单的

AkaCoder404·2022-11-25 17:02

Tensorflow学习笔记：批量读取 CIFAR10数据集

批量读取CIFAR10数据集本文重点介绍通过拆分原始数据集来加载和训练神经网络模型。当整个数据集对于本地RAM来说太大并且必须在使用“model.fit”训练模型之前拆分背景Background我们通常这样加载CIFAR10图像数据集importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportdatasets,layers,models(train_data,tra

AkaCoder404·2022-11-25 05:48

tensorflow学习之路-全连接层的理解

卷积取的是局部特征，全连接就是把以前的局部特征重新通过权值矩阵组装成完整的图。因为用到了所有的局部特征，所以叫全连接。全连接层（fullyconnectedlayers，FC）在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。如果说卷积层、池化层和激活函数层等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话，全连接层则起到将学到的“分布式特征表示”映射到样本标记空间的作用。先看全连接的图：全连接把卷积输出的二维特征

whackw·2022-11-25 02:28

TensorFlow学习笔记4-线性代数基础

TensorFlow学习笔记4-线性代数基础本笔记内容为“AI深度学习”。内容主要参考《DeepLearning》中文版。

FQ1149816888·2022-11-24 22:33

莫烦python-pytorch-3.5批数据训练

importtorchimporttorch.utils.dataasDataBATCH_SIZE=10x=torch.linspace(1,10,10)y=torch.linspace(10,1,10)torch_dataset=Data.TensorDataset(x,y)loader=Data.DataLoader(#使数据变为一批一批的dataset=torch_dataset,batch

刷子c·2022-11-24 22:58

Pytorch学习笔记 1.1：梯度下降

Pytorch学习笔记Pytorch初学者小白b站视频：PyTorch动态神经网络(莫烦Python教学)初学者总是见到这样的图像，这些图像涉及到了家族的历史——Optimization(优化问题)优化能力是人类历史上的重大突破

落雪wink·2022-11-24 14:41

Pytorch实现一个简单分类模型

Pytorch实现一个简单分类模型在本小节主要带领大家学习分类任务的代码编写，另外，本人参考的学习资料为【莫烦Python】，有兴趣观看视频的同学可以观看视频资料https://www.youtube.com

little_yan_yan·2022-11-24 02:05

深度学习(莫烦神经网络 lecture 3） Keras

神经网络&Keras目录神经网络&Keras目录1、Keras简介1.1科普:人工神经网络VS生物神经网络1.2什么是神经网络(NeuralNetwork)1.3神经网络梯度下降1.4科普:神经网络的黑盒不黑1.5WhyKeras?1.6兼容backend2、如何搭建各种神经网络2.1Regressor回归2.2Classifier分类2.3什么是卷积神经网络CNN2.4CNN卷积神经网络2.5什

Zero-One-0101·2022-11-23 15:20

tensorflow学习资源汇总

测试工程笔记Tensorflow学习资源汇总转自：https://github.com/Codermay/Test-11)适合初学者的Tensorflow教程和代码示例：https://github.com

wechat-920086481·2022-11-23 04:42

莫烦Pytorch入门代码

代码摘自：https://morvanzhou.github.io/tutorials/1.torch库与numpy库的数据转换importtorchimportnumpyasnp#convertnumpytotensororviseversanp_data=np.arange(6).reshape((2,3))torch_data=torch.from_numpy(np_data)tensor2

ZJU_Nature·2022-11-23 01:49

莫烦pytorch（AI）整理笔记分

**莫烦pytorch（AI）整理笔记分**自学以及交流学习—#------------------------------------------------------importtorchimportnumpyasnpnp_data

Marscolono·2022-11-23 01:42

TensorFlow学习笔记之源码分析（3）---- retrain.py

https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py"""简单调用InceptionV3架构模型的学习在tensorboard显示了摘要。这个例子展示了如何采取一个InceptionV3架构模型训练ImageNet图像和训练新的顶层，可以识别其他类的图

daydayup_668819·2022-11-23 00:22

机器学习和tensorflow学习研究笔记之数学基础知识

偏导数定义：对于一个多变量的函数，求其中一个变量的偏导数就是保持其他变量恒定，然后对这个变量进行求导所得的结果即为该函数在该变量上的偏导数。x方向的偏导设有二元函数z=f(x,y)，点(x0,y0)是其定义域D内一点。把y固定在y0而让x在x0有增量△x，相应地函数z=f(x,y)有增量（称为对x的偏增量）△z=f(x0+△x,y0)-f(x0,y0)。如果△z与△x之比当△x→0时的极限存在，那

我用py·2022-11-22 17:12

Tensorflow学习笔记之一 —— 基础知识篇

这是个人的第一篇博客。开博客的初衷，在于记录自己未来三年的学习进度、过程。两月前开始接触DeepLearning和Tensorflow，目前和大师兄的‘’成果‘’：基于opencv导入图像数据并生成tfRecord文件，利用ImageNet提供的训练数据，结合Vgg网络完成了对小组内使用的数据集的分类。废话不多说，开始今天的正题。1.首先是第一个问题，什么是Tensorflow？它，是由Googl

nenu_Miracle·2022-11-22 17:38

tensorflow按位乘法_tensorflow学习笔记（一）:基础知识

张量张量是tensorflow中的基本数据结构#全零张量zero_tsr=tf.zeros([row_dim,col_dim])#全1张量ones_tsr=tf.ones([row_dim,col_dim])#填充张量filled_tsr=tf.fill([row_dim,col_dim],42)#常量constant_tsr1=tf.constant([1,2,3])constant_tsr2=

塔塔君Minkun·2022-11-22 17:07

tensorflow学习（一）基础数学

前言：上章讲述了环境搭建，这章主要讲述需要的数字基础矩阵，编导数,最小二乘法,梯度,学习率,交叉熵等1:矩阵1>矩阵的加减法这个好理解，对应位置一一加减2>矩阵的乘法A矩阵=MP(M行P列)B矩阵=PN(P行N列)C=AB=MN(M行N列）计算规则:A的第一行分别乘B的第一列做位结果的第一行第一列（C11=SUM(A1?*B?1)）2>矩阵求逆（矩阵的除法）A/B=A*(1/B)=A*(B的逆矩阵

yunteng521·2022-11-22 17:02

TensorFlow学习笔记（2）——TensorFlow实现MLP

本文的代码来自于《TensorFlow自然语言处理》(NaturalLanguageProcessingwithTensorFlow)，作者是ThushanGanegedara。对了宝贝儿们，卑微小李的公众号【野指针小李】已开通，期待与你一起探讨学术哟~摸摸大！目录0前言1数据准备2定义超参数与常量3定义输入的占位符4定义权重与偏置的参数5定义不同作用域中不同参数的作用6定义损失函数与优化器7定义

野指针小李·2022-11-22 16:01

深度学习（二）—— TensorFlow入门

TensorFlow学习笔记1TensorFlow简介2张量及其操作2.1张量的定义2.2创建张量2.3转换成numpy2.4常用函数3tf.keras介绍3.1常用模块3.2常用方法3.3模型入门案例

夏木夕·2022-11-22 13:21

MNIST数据集的下载

看了莫烦的教学视频后，我准备自己试试，可是直接在线下载过于缓慢，大概需要几个小时，于是我尝试先去官网下载数据集，再从本地导入，此时参照了一些博客，把url里的官网链接地址改成了本地地址（以file://

Emily_333·2022-11-22 12:08

深度学习框架Tensorflow学习与应用(一Tensorflow简介，Anaconda安装，Tensorflow的CPU版本安装)

一 TensorFlowGPU环境环境和版本信息:操作系统:ubuntu14.04GPU:NIVIADGTX1070Python版本:3.5以上CUDNN:7.0CUDA:9.0TensorFlow-GPU:1.10.1注:大家不一定要严格按照以上的版本,主要是保证CUDA、CUDNN与显卡能够匹配即可。二TensorFlow三个核心概念2.1Graph:在TensorFlow中，计算图时一个有向

张金玉·2022-11-22 10:17

numpy矩阵分割

numpy矩阵分割本文是课程笔记，课程来源：【莫烦Python】Numpy&Pandas(数据处理教程)numpy矩阵基本使用numpy矩阵计算numpy矩阵索引numpy矩阵合并numpy矩阵分割importnumpyasnp

Elm Forest·2022-11-21 23:31

numpy矩阵索引

numpy索引本文是课程笔记，课程来源：【莫烦Python】Numpy&Pandas(数据处理教程)numpy矩阵基本使用numpy矩阵计算numpy矩阵索引numpy矩阵合并numpy矩阵分割importnumpyasnp

Elm Forest·2022-11-21 23:30

numpy矩阵合并

numpy矩阵合并本文是课程笔记，课程来源：【莫烦Python】Numpy&Pandas(数据处理教程)numpy矩阵基本使用numpy矩阵计算numpy矩阵索引numpy矩阵合并numpy矩阵分割importnumpyasnp

Elm Forest·2022-11-21 23:30

numpy矩阵计算

numpy矩阵的计算本文是课程笔记，课程来源：【莫烦Python】Numpy&Pandas(数据处理教程)numpy矩阵基本使用numpy矩阵计算numpy矩阵索引numpy矩阵合并numpy矩阵分割importnumpyasnp

Elm Forest·2022-11-21 23:00

TensorFlow学习笔记：Anaconda安装虚拟环境及Jupyter切换虚拟环境

##虚拟环境1.创建虚拟环境condacreate-ntf14cpupython=3.72.激活虚拟环境condaactivatetf14cpu3.退出虚拟环境condadeactivate4.删除虚拟环境condaremove-ntf14cpu--all##导入离线包1.在cmd终端进入到对应目录下2.pipinstall离线包.whl##jupyter切换虚拟环境-简单方式通过进入到虚拟环境，

在水一方_果爸·2022-11-21 23:09

tensorflow学习笔记：小项目实战：识别图中模糊的手写数字

识别图中模糊的手写数字掌握东西最快的途径就是进行实践，通过项目来学习，不但能够给巩固所学内容，还可以让自己更好地熟悉项目的流程，总结提升自己。话不多说，这次来一个入门级别的实战项目：识别图中模糊的手写数字。需要用到的数据集为开源数据集：MNIST实现步骤：导入MNIST数据集分析MNIST样本特点，定义变量构建模型训练模型并输出中间状态参数测试模型保存模型读取模型1.1导入图片数据集MNIST数据

heart_ace·2022-11-21 05:24

2021-05-31

[在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20210531212646812.png这是莫烦第二个小例子中的Q表，注意他Q表和奖励函数的选择，我觉着这才是关键，为何这么选择我不清楚

Venus-ww·2022-11-20 23:05

Deep Q-Network 学习笔记（五）—— 改进③：Prioritized Replay 算法

莫烦老师的教程：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/4-6-prioritized-replay

weixin_34111819·2022-11-20 13:26

【tensorflow学习】tensorflow搭建模型常用函数以及使用方式

1importimporttensorflowastf2使用Sequential建立模型在tf.keras.models.Sequential中添加模型：官方文档对Sequential的描述是：Sequentialgroupsalinearstackoflayersintoatf.keras.Model使用示例如：model=tf.keras.models.Sequential([tf.keras

陈梦酱汁·2022-11-20 11:58

PPO2代码 pytorch框架

——————————————————这里分割线————————————————xdm，时隔一年，今天终于走到了莫烦视频的最后一章——PPO，不得不说，我自己个人亲历，感觉PPO比其他基础算法（PG、D

方土成亮·2022-11-20 05:19

NLP学习D4-李宏毅自然语言处理L1&L2

学习tf是因为莫烦在用；昨天差不多看完了，想看李宏毅老师的课，结果发现他用的是pytorch，所以还需要再学下pytorch，找了教程。那就多线程工作叭！

甄小胖·2022-11-19 18:58

tensorflow生成常量_TensorFlow学习Program1——3.TF常量、变量和占位符详解+超参数及其调整...

一、TF常量、变量和占位符详解最基本的TensorFlow提供了一个库来定义和执行对张量的各种数学运算。张量，可理解为一个n维矩阵，所有类型的数据，包括标量、矢量和矩阵等都是特殊类型的张量。(对TF张量的理解非常有趣，[1]是标量；[1,2,3]、[1,2]是向量，类似于坐标向量(x1,y1,z1)；实际二维矩阵是TF的矩阵；实际高维矩阵是TF的高维张量)TensorFlow支持以下三种类型的张量

weixin_39997089·2022-11-19 16:09

TensorFlow学习-anaconda的方式安装TensorFlow教程

前置准备首先在说到安装TensorFlow前，要安装好anaconda，这里引入一篇教程anaconda安装与使用初学者另外也需要在官网安装对应的python包python官网有这些前置准备后，就可以安装TensorFlow了采用anaconda安装的时候，相当于将所有的底层依赖细节全部已经打包给封装好了！并且，Anaconda还能创建自己的计算环境，相当于将tensorflow的环境与其他环境做

小夭。·2022-11-19 11:47

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