TensorFlow学习

深度学习入门 之 Tensorflow学习笔记（一）

介绍：tensorflow是一个基于数据流编程的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习算法的编程实现。简单来说就是使用tensorflow建立一个算法结构，之后放入数据，不断循环结构改变参数，最终得到一个较为完善的神经网络结构。神经网络不同层次间是对特征的处理，将一个特征变为另外一个特征，tensorflow的最终目的就是模拟出预测的曲线。1、optimizer优化器“优化器是引导神经网络更新参数
敲不好代码的小透明·2023-01-25 14:01

TensorFlow学习笔记（二）Tensorflow+VScode和Jupyter NoteBook新姿势

TensorFlow学习笔记（二）Tensorflow+VScode和JupyterNoteBook新姿势过了一个星期了，自己弄环境弄了两天之后，装好环境整个人就开始懒散，不想写东西，但想到既然开始了，
zz_走走停停·2023-01-21 19:00

Tensorflow学习笔记：Debugging 调试Tensorflow 程序

作者：fanchenxinok原文地址：https://blog.csdn.net/u010312436/article/details/78656723/调试Tensorflow程序TensorFlow调试器(tfdbg)是专门为TensorFlow定制的调试器。在训练或推理的过程中能够让你看到流图的内部结构及状态，由于tensorflow的计算图，使用通常的调试器（如pdb）是看不到的。这个教
Eartha1995·2023-01-20 20:17

人工智能实践入门Tensorflow2.0笔记-Day2 神经网络优化过程

Tensorflow学习笔记1（北大公开课）目录神经网络优化过程一、整体知识概览二、代码实现1、预备知识2、衰减学习率3、损失函数4、正则化5、优化器神经网络优化过程继续学Tensorflow2.0，主要把这一章的课程内容做了简单整理
下雨天的小鱼·2023-01-20 16:10

tensorflow学习笔记——获取训练数据集和测试数据集

训练神经网络模型之前，需要先获取训练数据集和测试数据集，本文介绍的获取数据集（get_data_train_test）的方法包括以下步骤：1在数据集文件夹中，不同类别图像分别放在以各自类别名称命名的文件夹中；2获取所有图像路径以及分类；3将分类转为字典格式；4将所有图像路径打乱；5将所有图像路径切分为训练部分和测试部分；6获取x部分6.1获取图像；6.2图像尺寸调整；6.3图像降维；6.4图像像素
wxsy024680·2023-01-20 09:50

TensorFlow - GPU显存很高 而利用率Volatile GPU-Util很低

TensorFlow学习-GPU显存占满而利用率（util）很低原因&提高方法_m0_38064529的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/m0_38064529/article
如果曾经拥有·2023-01-19 12:30

Tensorflow学习之tf.layers.dense()

1.tf.layers.dense()首先，TensorFlow中封装了全连接层函数tf.layers.dense()，方便了开发者自己手动构造权重矩阵WWW和偏移矩阵bbb，利用矩阵乘法实现全连接层。1.1原理tf.layers.dense(input,units=k)会在内部自动生成一个权矩阵：kernel和偏移项：bias，例如：对于尺寸为[m,n]的二维张量input，tf.layers.
捌椒·2023-01-17 09:43

TensorFlow学习日记——安装TensorFlow

安装TensorFlow过程中的问题：原本在3.7环境内安装了TensorFlow2.6.2，TensorFlow仍标红，后降为1.9.0版本，但运行时报错：ImportError:DLLloadfailed:找不到指定的模块。FailedtoloadthenativeTensorFlowruntime.试了很多方法都没效，最后查到可能是Python版本问题，搭建Python3.6.5的虚拟环境后
VVV_IA·2023-01-16 10:14

[笔记][tf]|[CNN]|[例子3]tensorflow学习笔记（5）

[tf]|[CNN]|[例子3]tensorflow学习笔记（5）参考：莫烦Python:morvanzhou.github.io文章目录[tf]|[CNN]|[例子3]tensorflow学习笔记（5
御前上等·2023-01-15 15:37

tensorflow学习系列四：卷积神经网络

卷积神经网络毋庸置疑是深度学习的基石，基于卷积神经网络在很多方面都取得了传统算法所无法匹敌的性能，因而作为深度学习的入门，卷积神经网络必须了如指掌。本文主要基于tensorflow实现手写字体识别，网络结构为LeNet-5。可以说该网络应该是卷积神经网络中的hellworld，下面就是LeNet-5的具体实现#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonSunJun1011:14:
奔跑熊·2023-01-15 15:37

Tensorflow学习--CNN代码分析

一、数据处理1、数据加载fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data#number1to10datamnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True)2、数据处理(1)定义input的placeholder(2)定义dropout的placeholde(3)把xs的
k19_sunshine·2023-01-15 15:33

tensorflow测试代码_【TensorFlow】怎么在jupyter Notebook中使用TensorFlow

参考：1、TensorFlow学习笔记（二）Tensorflow+VScode和JupyterNoteBook新姿势-周周的专栏-CSDN博客https://blog.csdn.net/u011440696
weixin_39595537·2023-01-14 09:18

tensorflow一维卷积输入_TensorFlow学习笔记(10):CNN文本处理(一维卷积)

在TensorFlow学习笔记(8):CNN实现中我们以图像处理为场景对卷积神经网络进行了介绍，包括了卷积操作和pooling操作的实现，其中卷积和pooling都采用了二维的操作，输入数据是四维的，shape
weixin_39631261·2023-01-13 10:58

[tensorflow学习] [CNN framework] tensorflow 实现 Google Inception net

GoogleInceptionnetInceptionV1特点InceptionV1结构InceptionV2InceptionV3结构modulesInceptionV4code:InceptionV3GoogleInceptionnetinception的特点是在控制计算量和参数量的同时，分类的性能很好。共有22层（AlexNet8层，VGGNet19层）；参数量（500万）仅为AlexNet
不甘心的程序员·2023-01-11 20:26

安装tensorflow-gpu2.0.0 + CUDA10.0 + cudnn(7.4以上版本)

安装tensorflow-gpu2.0.0+CUDA10.0+cudnn(7.4以上版本)在进行tensorflow学习的时候，对于神经网络等计算量很大的程序，用tensorflow-gpu运行是比较快的
Mr.Zhang_9426·2023-01-08 17:19

解决Win10安装Anaconda，pip install tensorlow，使用Jupyter出现ImportError: No module named 'tensorflow'的问题

1.在B站上看视频《深度学习框架Tensorflow学习与应用》的第三课，按老师教的在命令提示符cmd输入:2.未成功，总是提示网络出错，后来参考TensorFlow2.0正式版发布，极简安装TF2.0
qq_39966944·2023-01-06 21:38

tensorflow学习

TensorflowAPI关于Weightdecay的作用关于softmax()的函数softmax模型可以用来给不同的对象分配概率。即使在之后，我们训练更加精细的模型时，最后一步也需要用softmax来分配概率。为了得到一张给定图片属于某个特定数字类的证据（evidence），我们对图片像素值进行加权求和。如果这个像素具有很强的证据说明这张图片不属于该类，那么相应的权值为负数，相反如果这个像素拥
solicucu·2023-01-06 07:40

Tensorflow学习九---过拟合欠拟合

Tensorflow学习九—过拟合欠拟合欠拟合当我们使用的模型复杂度远远低于你真实数据的复杂程度，这时我们叫做欠拟合(underfitting)。
摸鱼的^_^·2023-01-05 09:57

TensorFlow模型构建（过拟合和欠拟合）三

本文主要整理自tensorflow学习文档。主要讲模型训练中的过拟合和欠拟合，以及常用的一些正则化方法。
superY25·2023-01-05 09:53

Tensorflow学习笔记----Auto-Encoders自动编码器原理及代码实现

这里写自定义目录标题有监督无监督Auto-Encoders概念Auto-Encoders变种：DenoisingAutoEncoders(去噪AutoEncoders)DropoutAutoEncodersAdversarialAutoEncoders(对抗AutoEncoders)Auto-Encoders代码实现有监督无监督我们在之前所学习的模型大多都是有监督学习，而Auto-Encoders
刘星星儿·2023-01-05 05:25

relu激活函数解读

Tensorflow学习——ReLu转载2017年07月17日22:39:50预训练的用处：规则化，防止过拟合；压缩数据，去除冗余；强化特征，减小误差；加快收敛速度。
tiankongtiankong01·2023-01-03 12:12

tensorflow学习笔记----tensorflow在windows的安装及TensorBoard中mnist样例

前言：由于业务需求，最近部门开始全员学习机器学习，为了进一步更加透彻得了解机器学习和深度学习，开始学习tensorflow。众所周知，tensorflow是Google分布式机器学习框架，不仅本身集成好了很多机器学习算法的接口，也为机器学习和深度学习提供了框架平台。安装环境：操作系统：win764位python:3.6.5。这里推荐使用Anocanda安装，避免组件不兼容的问题。Anocanda安
weixin_30721899·2023-01-02 12:42

Win10：tensorflow学习笔记（4）

前言学以致用，以学促用。输出检验，完整闭环。经过前段时间的努力，已经在电脑上搭好了深度学习系统，接下来就要开始跑程序了，将AI落地了。安装win10下tensforlow可以参照之前的例子：win10+gpu安装在使用gpu版本中一些特别的问题，可以参照这篇：win10+tensorflow+gpu在运行过程中遇到的一些错误，可以参照这篇:：tensorflow错误tensorflow的一些基础概
Big_quant·2023-01-02 12:38

Tensorflow学习之tf.keras(一) tf.keras.layers.BatchNormalization

标准化输入/激活函数tf.keras.layers.BatchNormalization(axis=-1,momentum=0.99,epsilon=0.001,center=True,scale=True,beta_initializer='zeros',gamma_initializer='ones',moving_mean_initializer='zeros',moving_varianc
早起学习晚上搬砖·2023-01-01 15:53

Tensorflow学习笔记①——Pycharm中的Tensorflow2.1安装教程（小白版本）

Anaconda创建环境1、安装Anaconda，之后找到AnacondaPrompt（+安装名称）2、输入如下命令，表示在Anaconda环境下，创建一个名为TF2.1、Python版本为3.7的目录文件condacreate-nTF2.1python=3.7编译器会自动收集安装包，输入‘y’确认安装。出现该界面显示安装完成3、输入如下命令激活刚才我们所创建的环境condaactivateTF2
堇禤·2022-12-30 01:44

Tensorflow学习笔记十——循环神经网络

循环神经网络对长度可变的序列数据有较强的处理能力，在NLP领域独领风骚。10.1循环神经网络简介1.循环神经网络的前向传播程序设计importnumpyasnpx=[0.8,0.1]init_state=[0.3,0.6]W=np.asarray([[0.2,0.4],[0.7,0.3]])U=np.asarray([0.8,0.1])b_h=np.asarray([0.2,0.1])V=np.a
谢欣燕·2022-12-29 17:35

TensorFlow项目1——鸢尾花识别的拆分详解（来源：北大曹健老师tensorflow学习视频）

项目1.鸢尾花识别1.完整代码importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasetsfrompandasimportDataFrameimportpandasaspdimportnumpyasnpimporttensorflowastf#数据处理#1.读取iris数据（sklearn已有）#2.随机打乱（特征标签仍配对）#3.选取部分数据为tra
zjugtc·2022-12-26 13:01

tensorflow学习笔记 (五) (卷积神经网络)

文章目录卷积神经网络一、卷积计算过程1.单通道的卷积计算2.三通道的卷积计算3.卷积计算过程动图二、卷积相关2.1两种卷积核的比较与感受野2.2全零填充2.3批标准化2.4池化2.5舍弃2.6总结2.7Example1三、经典网络复现3.1LeNet53.2AlexNet83.3VGGNet3.4InceptionNet3.5ResNet3.6总结四、参考卷积神经网络由于真实应用场景下，待优化的参
cqust_qilin02811·2022-12-26 09:05

TensorFlow学习笔记——（5）搭建网络八股

文章目录一、六步法搭建顺序神经网络（Sequential）1、步骤2、相关介绍（1）Sequential（2）compile（3）fit（4）summary3、代码二、六步法搭建非顺序神经网络（class）1、步骤2、classMyModel(Model)model=MyModel定义方式3、代码三、MNIST例子1、mnist_datasets2、mnist_Sequentialtf.keras
屿十_·2022-12-26 09:05

tensorflow学习笔记4（神经网络八股）

2;train,test告知要喂入网络的训练集和测试集是什么3：在Sequential中搭建神经网络结构，逐层描述每层网络，相当于走了一边前向传播4：在compile配置训练方法，选择何种优化器（更新网络参数使用），何种损失函数，何种评测指标5：在fit中执行训练过程，告知训练特征和标签，告知每个batch是多少，以及迭代多少次训练集6：summary打印出网络的结构和参数统计Flatten()将
不会打代码的猪·2022-12-26 09:04

Tensorflow学习笔记（三）：神经网络八股

本文是个人的学习笔记，是跟随北大曹健老师的视频课学习的附：bilibili课程链接和MOOC课程链接以及源码下载链接（提取码：mocm）文章目录一、神经网络搭建八股：六步法1.`import`2.导入dataset3.`model=tf.keras.models.Sequential([网络结构])`：描述各层网络拉直层全连接层卷积层LSTM层4.`model.compile`：配置训练方法调用格
代表最低水平的hhhuster·2022-12-26 08:29

TensorFlow学习笔记5：神经网络搭建

代码来源：https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples首先看一下用最基本的矩阵运算来搭建神经网络解决MNIST分类问题，比如搭建一个两层的全连接网络。from__future__importprint_function#ImportMNISTdatafromtensorflow.examples.tutorials.mnistimport
sherry颖·2022-12-23 18:44

TensorFlow学习笔记6：神经网络搭建(layer,estimator等）

这次来看一看如何用layer等API来搭建神经网络。from__future__importprint_function#ImportMNISTdatafromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets("/tmp/data/",one_hot=False)importtens
sherry颖·2022-12-23 18:44

Tensorflow学习笔记（二）：神经网络优化

文章目录一、预备知识1.条件判断和选择（where）2.[0,1)随机数（random.RandomState.rand）3.数组垂直叠加（vstack）4.网格生成（mgrid，ravel，c_）二、神经网络复杂度、学习率选取1.复杂度2.学习率更新（1）影响（2）更新策略三、激活函数、损失函数1.几种激活函数介绍(1)Sigmoid函数(2)tanh函数(3)ReLu函数(4)Leaky-Re
hhhuster·2022-12-23 18:35

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
普通网友·2022-12-22 13:37

TensorFlow学习一 --- 线性回归

TensorFlow学习一—线性回归一、了解回归问题1.1什么是回归模型回归模型是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。
摸鱼的^_^·2022-12-20 16:54

TensorFlow学习（5）数据结构 & 自定义组件（损失函数，激活函数，初始化，正则化和约束，层）

神经网络架构进一步学习：TensorFlow模型花园1.数据结构在使用之前先要导入tensorflowimporttensorflowastf1.1张量1.1.1通过直接传入创建使用tf.constant（）创建张量print(tf.constant([[1,2,3],[4,5,6]]))输出tf.Tensor([[123][456]],shape=(2,3),dtype=int32)具有形状和数
weixin_50862344·2022-12-19 18:44

TensorFlow学习——tf.keras接口保存和加载模型

跑了几个深度学习的程序之后，开始静下心来研究算法和代码，因为刚开始接触TensorFlow，第一个拦路虎就是各种API的使用，不想囫囵吞枣，只能在工作之外去学习这些基础知识，各个击破。今天主要是tf.keras接口的简介，以及最近遇到比较多的模型的保存和加载。1.tf.keras简介tf.keras接口是在TensorFlow中封装的Keras接口。Keras接口是一个用Python语言编写的高层
牧羊女说·2022-12-18 05:11

tensorflow学习笔记——batch_size

batch_size要适中，太小或太大都不好1、如果batch_size太小，每轮迭代次数太多，而epoch又不能减少，因此训练速度变慢；同时，显存或内存利用率不高。2、如果batch_size太大，每轮迭代次数太少，在epoch不变的情况下，总的迭代次数不足，训练效果不好，想要达到好的训练效果，需要增加epoch，因此训练速度也会变慢；同时，显存或内存可能溢出。3、epoch关系到所有样本参与训
wxsy024680·2022-12-17 15:21

TensorFlow学习资料：代码+笔记+教程

谷歌官方教程：http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/这些案例适合那些想要清晰简明的TensorFlow实现案例的初学者。本教程还包含了笔记和带有注解的代码。项目地址：https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples教程索引0-先决条件机器学习入门：笔记：https://github
Pd-pony·2022-12-17 07:03

Tensorflow 学习之猫狗分类案例

Tensorflow学习之猫狗分类案例本人一直在Cousera上学习NgAndrew老师的Tensorflow课程，在本次猫狗分类案例当中，我对课程做了相应的记录，呈现在此，一方面加深学习的印象，另一方面记录自己学习的心得
choosetobehappy·2022-12-15 19:32

tensorflow学习笔记（十一）：DCGAN生成手写体数字（MNIST）

文章目录一、DCGAN简介二、主要函数三、项目实战一、DCGAN简介DCGAN是将CNN与GAN的一种结合，这是第一次在GAN中使用卷积神经网络并取得了非常好的结果，弥合CNNs在监督学习和无监督学习之间的差距，其将卷积网络引入到生成式模型当中来做无监督的训练，利用卷积网络强大的特征提取能力来提高生成网络的学习效果。结构如下：具体理论知识参考：GAN的系列经典模型讲解。二、主要函数1、tf.lay
陈小虾·2022-12-15 01:43

深度学习和tensorflow学习总结---复习自用，大家看到不对的地方多多留言，互相交流

深度学习（DeepLearing）深度学习不需要人工提取特征-----模型的可解释性与机器学习区别：机器学习需要手动提取特征，需要大量领域专业知识。深度学习，通过训练大量数据自动得出模型，不需要人工提取特征环节。适合图像、语音、自然语言处理领域应用场景：物体识别场景识别人脸识别人脸身份认证自然语言处理文本识别语音识别加法运算：定义常量：tf.constant(常量值)定义变量：tf.Variabl
weixin_44140703·2022-12-14 17:20

tensorflow学习

1.tf.concat(values,axis,name=’concat’)tf.concat(values,axis,name=’concat’)：按照指定的已经存在的轴进行拼接pythont1=[[1,2,3],[4,5,6]]t2=[[7,8,9],[10,11,12]]tf.concat([t1,t2],0)==>[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]]tf
平凡&养生·2022-12-14 17:49

Tensorflow学习笔记【2】张量操作篇

张量操作篇1数据类型转换1.1数据类型1.2数据类型转换2张量操作2.1形状操作2.2切片和合并2.3归约计算2.4索引求取1数据类型转换1.1数据类型整型数据代码描述tf.int88位整数tf.int1616位整数tf.int3232位整数tf.int6464位整数tf.uint88位无符号整数。tf.uint1616位无符号整数。浮点型数据代码描述tf.float1616位浮点数tf.floa
叶笙箫·2022-12-14 17:18

深度学习-tensorflow学习笔记(1)-MNIST手写字体识别预备知识

深度学习-tensorflow学习笔记(1)-MNIST手写字体识别预备知识在tf第一个例子的时候需要很多预备知识。
QRick·2022-12-14 05:35

Seq2Seq原理及实现

引言听说以后公司那边用Tensorflow，最近就转回Tensorflow学习一下，发现很久以前Tensorflow把seq2seq的接口又重新升级了一下，也加了一些功能，变成了一个物美价廉的全家桶（tf.contrib.seq2seq
AXiao96·2022-12-13 09:39

安静到无声文件浏览器

目录Leetcode刷题FPGA基于Verilog的CNN实现Verilog刷题CSDN操作tensorflow学习matlab数字图像处理python-opencv模式识别与机器学习实战练习图像描述水下图像标注深度学习强化学习模型的压缩与加速
安静到无声·2022-12-12 00:12

Tensorflow深度学习学习笔记

Tensorflow学习笔记一、Tensorflow基础及深度学习原理1.Tensorflow中网络搭建的三种方法1.keras.models.Sequential()2.keras.models.Model
LencyGe·2022-12-12 00:40

【Tensorflow学习三】神经网络搭建八股“六步法”编写手写数字识别训练模型

神经网络搭建八股“六步法”编写手写数字识别训练模型Sequential用法model.compile(optimizer=优化器,loss=损失函数,metrics=["准确率"])model.fitmodel.summery六步法搭建鸢尾花分类网络class搭建具有非顺序网络结构MNIST数据集FashionMNIST数据集用TensorflowAPI:tf.keras搭建网络八股六步法1.im
Chen的博客·2022-12-11 14:57
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