TensorFlow学习第4页

Tensorflow学习（三）——卷积神经网络应用于MNIST数据集分类

编写一个简单的CNN实现MNIST数据集分类（代码如下）importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True)batch_size=100num_batch=mnist.train.num

__hOracLe·2022-12-11 02:57

TensorFlow学习记录（一）—— 安装

文章目录前言一、Anaconda3下载安装二、确定一下你的GPU是否支持CUDA1.查看GPU2.必应/google搜索：NVIDIAXXXXXX+SPECIFICATION三、CUDA下载安装1.直接搜索CUDA10.0进行下载2.安装好后，打开anaconda的terminal输入四、cuDNN下载安装1.下载cuDNN(需要先注册一下)2.解压得到：3.将bin、include、lib\x6

IM-CODDING·2022-12-10 10:41

tensorflow利用for循环进行知识蒸馏训练遇到的内存爆炸问题(OOM)

文章目录问题背景出现问题解决问题部分一部分二部分三参考问题背景最近在用tensorflow学习模型的知识蒸馏，自己基于cifar10数据集训练得到的teacher模型，在对3种不同参数量的student

javastart·2022-12-10 06:20

seresnet50训练自己的数据集_TensorFlow学习笔记——LeNet-5（训练自己的数据集）

在之前的TensorFlow学习笔记——图像识别与卷积神经网络(链接：请点击我)中了解了一下经典的卷积神经网络模型LeNet模型。

weixin_39639096·2022-12-09 19:17

tensorflow学习：tf.app.run()函数

tensorflow中的tf.app.run()函数转载需要注明出处！#省略importif__name__='__main__':tf.app.run()tf.app.run()是函数入口，类似于c++中的main()根据run(）函数的源码描述，一般来说，运行一个程序是需要main函数作为入口的，同时都附带了参数argv是用来接收用户输入的，而在tensorflow这里，tf.app.run(

Florrie Zhu·2022-12-09 12:32

Tensorboard可视化-CNN手写数字识别的动态效果分类

目录1.介绍2.运行3.使用简单神经网络3.1分类之前3.2分类之后3.3准确率：4.使用简单CNN4.1分类之前：4.2分类之后：4.3准确率：5.总结代码附录1.介绍这两天跟着深度学习框架Tensorflow

ZN_daydayup·2022-12-09 08:36

【TensorFlow】lookup emb

直接看代码吧~tensorflow学习笔记--embedding_lookup()用法_STHSF的博客-CSDN博客#!

littlemichelle·2022-12-08 06:10

Tensorflow学习——1、安装和配置

参考网址：http://www.tensorflownews.com/2018/03/20/tensorflow_1/Anaconda参考：https://www.jianshu.com/p/eaee1fadc1e9Tensorflow是Google研发的第二代开源的机器学习系统，支持Python，Java，C++，Go等多种编程语言，以及CNN、RNN、GAN等多中深度学习算法。Tensorfl

aqnnf5188·2022-12-08 02:52

Python+Tensorflow学习（三）——fashion_mnist数据集

Python+Tensorflow学习（三）——fashion_mnist数据集学习视频链接：(强推)TensorFlow官方入门实操课程其他学习记录：Python+Tensorflow学习（二）——初试

再说就烦了·2022-12-07 20:41

TensorFlow学习笔记（一）环境搭建

即将开始研究生的入学前实习，师兄告诉我学习TensorFlow和Pytorch两个DL框架。近几天抽着毕业材料审核的空配置了一下TensorFlow2.5的环境。下面进入正题：第一步，安装Anaconda官网下载Anacondawww.anaconda.com第二步，配置环境变量path，将路径G：/xxx/anaconda/scripts添加到path中。path位置：【开始】菜单→设置→搜索"

Neu_Josh·2022-12-07 18:57

【Tensorflow学习一】神经网络计算过程: 搭建第一个神经网络模型

文章目录创建张量Tensor:常用函数理解axistf.Variable变量标记为“可训练”tensorflow中的数学运算函数Tensorflow的数据标签和特征配对函数tf.GradientTape某函数对指定参数进行求导运算enumerate枚举tf.one_hot独热编码tf.nn.softmax激活函数softmaxassign_sub参数自更新tf.argmax最大值索引神经网络实现鸢

Chen的博客·2022-12-07 12:46

【Tensorflow学习二】神经网络优化方法学习率、激活函数、损失函数、正则化

文章目录预备知识tf.wheretf.random.RandomState.rand()返回一个[0,1)之间的随机数np.vstack()将数组按照垂直方向叠加np.mgrid[]np.ravel()np.c_[]一起使用可以生成网格坐标点复杂度、学习率复杂度指数衰减学习率激活函数Sigmoid激活函数Tanh激活函数ReLu激活函数LeakyReLu激活函数损失函数均方误差交叉熵损失函数自定义

Chen的博客·2022-12-07 12:12

机器学习笔记--TensorFlow学习笔记(3)--MNIST机器学习入门

机器学习的入门：使用MNIST数据集识别手写数字。0.导入1.设置变量2.建立模型3.训练模型3.1定义指标来评估模型3.2设置优化算法最小化成本函数3.3初始化变量3.4启动模型3.5训练模型4.评估模型5.总代码0.导入使用tensorflow之前，首先导入它importtensorflowastf导入mnist数据fromtensorflow.examples.tutorials.mnist

SkyeBCI·2022-12-06 06:56

机器学习笔记--TensorFlow学习笔记(4)--MNIST机器学习深入

使用神经网络识别MNIST数据集教程：卷积神经网络卷积层&池化层介绍极客学院深入MNIST教程总代码：#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-'使用MNIST进行手写数字识别_构建一个多层卷积网络'#0.导入#使用tensorflow之前，首先导入它importtensorflowastf#导入mnist数据fromtensorflow.examples.tu

SkyeBCI·2022-12-06 06:56

TensorFlow学习笔记4——正则化方法：L1和L2 regularization、数据集扩增、dropout

正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力在训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导致overfitting（过拟合）。其直观的表现如下图所示，随着训练过程的进行，模型复杂度增加，在trainingdata上的error渐渐减小，但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练出来的网络过拟合了训练集，对训练集外的数据却不work。为了防止overfitting，可以用的方法有很多

你行你上天·2022-12-05 02:15

TensorFlow学习记录：批量归一化（BatchNormalization）

1.批量归一化（BatchNormalization）批量归一化是一种加快模型收敛速度的方法，并且具有一定的泛化能力。简单点说，BatchNormalization的作用就是在深层神经网络的训练过程中使得每一层神经网络的输入保持相同的分布。因为深层神经网络在做非线性变换前的输入值Y（Y=W*x+b，Y为输入激活函数前的值，W为权重，x为输入，b为偏置），随着网络深度增加或者在训练过程中，因为输入要

Barcelooooooooona·2022-12-04 09:36

tensorflow学习之旅

Tensorflow学习之旅说明18年上旬开始，由于公司项目需求，研究了一段时间的keras，实现了一个版本的图像识别代码，但是由于项目紧任务重，一直没有时间静下心来更深入学习。

lipo8081·2022-12-03 17:05

tensorflow—tf.gradients()简单实用教程

声明：参考官方文档参考tensorflow学习笔记（三十）关于神经网络中的梯度计算，推荐吴恩达的deeplearning公开课tf.gradients()在tensorflow中，tf.gradients

hustqb·2022-12-02 22:12

Tensorflow学习——导入数据

导入数据目录1.基本机制数据集结构创建迭代器消耗迭代器中的值保存迭代器状态2.读取输入数据消耗NumPy数组消耗TFRecord数据消耗文本数据3.使用Dataset.map()预处理数据解析tf.Example协议缓冲区消息解码图片数据并调整其大小使用tf.py_func()应用任意Python逻辑4.批处理数据集元素简单的批处理使用填充批处理张量5.训练工作流程处理多个周期随机重排输入数据使用

疯狂的兔子Philip·2022-12-01 19:15

Tensorflow学习之tf.keras(一) tf.keras.preprocessing(未完)

目录概述:tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory概述:Keras数据预处理工具。模块：image模块:一组用于图像数据实时数据增强的工具。sequence模块:用于预处理序列数据的实用程序。text模块:用于文本输入预处理的实用程序。函数:image_dataset_from_directory(...):从目录中的图像文件生成tf.

早起学习晚上搬砖·2022-12-01 07:38

tensorflow2常用函数

TensorFlow学习笔记Tensor表示张量，是多维数组、多维列表，用阶表示张量的维数。

是小天不是小兲·2022-11-30 17:32

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

tensorflow学习笔记（四）——keras搭建神经网络

你huai哦·2022-11-26 17:12

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

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

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

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

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

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

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

【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

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

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