附：课程链接第五讲.全连接网络基础5.2模块化搭建神经网络八股由于个人使用Win7系统，并未完全按照课程所讲，以下记录的也基本是我的结合课程做的Windows系统+PyCharm操作。且本人有python基础，故一些操作可能简略。并未完全按照网课。记住编写代码时，除注释内容外，字符均使用英文格式。本节目标：搭建神经网络，在MNIST数据集上训练模型，输出手写数字识别准确率。四、回顾：模块化搭建神经

importtensorflowastfa=tf.constant([1.0,2.0])b=tf.constant([3.0,4.0])result=a+bprint(result)#Tensor("add:0",shape=(2,),dtype=float32)importtensorflowastfa=tf.constant([[1.0,2.0]])#定义一个2阶张量等于[[1.0,2.0]]

importtensorflowastfimportnumpyasnpBATCH_SIZE=8SEED=23455#基于seed产生随机数rdm=np.random.RandomState(SEED)#从X这个32行2列的矩阵中取出一行判断如果和小于1给Y赋值1如果和不小于1给Y赋值0#作为输入数据集的标签（正确答案）X=rdm.rand(32,2)#给标签加上-0.05~+0.05的随机噪声rd

tensorflow笔记（三）之tensorboard的使用版权声明：本文为博主原创文章，转载请指明转载地址http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7429344.html前言这篇博客将介绍

https://www.bilibili.com/video/av22530538/?p=28—————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————

有一些基础的神经网络的知识，在前面的一些博客有提及，网上也有很多相关基础的讲解，接下来是基础神经网络下，我觉得较为重要的神经网络的知识和关于改进神经网络的一些理解，当然也是搬运工，很多知识也在其他博客和公开课里面有提及，这里所涉及的大部分知识也是来源于公开课上的知识的一部分总结。神经网络的优化从以下五个方面叙述：1.损失函数2.学习率3.滑动平均4.正则化5.神经网络搭建八股一、损失函数从一个简单

注：本系列文章主要是复现北京大学TensorFlow笔记中的代码，方便以后使用，并没有详细讲解流程，因为我并不是专门做教程的。何况北大的教程讲的已经很好了，有需要了解详细过程的可以去看北大的教程哈。

注：本系列文章主要是复现北京大学TensorFlow笔记中的代码，方便以后使用，并没有详细讲解流程，因为我并不是专门做教程的。何况北大的教程讲的已经很好了，有需要了解详细过程的可以去看北大的教程哈。

数据读取TFRecord格式TFRecord格式介绍TFRecord格式转换示例代码编码阶段解码阶段队列数据队列文件队列使用多线程处理输入的数据组织数据batchTFRecord格式TFRecord格式介绍TFRecord数据文件是一种将图像数据和标签统一存储的二进制文件，能更好的利用内存，在tensorflow中快速的复制，移动，读取，存储等。TFRecord文件中的数据都是通过tf.train

文章目录2.1损失函数2.2学习率2.3滑动平均2.4正则化2.1损失函数神经元模型：激活函数：神经网络复杂度：损失函数：softmax()函数使输出满足概率分布要求，因此可用下图中代码实现交叉熵损失函数：2.2学习率TensorFlow中的tf.train.exponential_decay()指数衰减法2.3滑动平均MOVING_AVERAGE_DECAY：衰减率，是一个超参数。trainab

断点续训ckpt=tf.train.get_checkpoint_state(MODEL_SAVE_PATH)ifckptandckpt.model_checkpoint_path:#恢复会话saver.restore(sess,ckpt.model_checkpoint_path)实现了给所有的w和b赋保存在ckpt中的值，实现断点续训。如何对输入的真实图片，输出预测结果？如何制作数据集，实现特

基于TensorFlow的NN：用张量表示数据，用计算图搭建神经网络，用会话执行计算图，优化线上的权重（参数），得到模型。张量（tensor）：多维数组（列表），阶：张量的维数举例importtensorflowastfa=tf.constant([1.0,2.0])b=tf.constant([3.0,4.0])result=a+bprint(result)#显示结果#Tensor("add:0

基于Tensorflow的NN：用张量表示数据，用计算图搭建神经网络，用会话执行计算图，优化线上的权重（参数），得到模型。张量tensor：张量就是多维数组（列表），用“阶”表示张量的维度。0阶张量称作标量scalar1阶张量称作向量vector[]2阶张量称作矩阵matrix[[]]数据类型：Tensorflow的数据类型有tf.float32、tf.int32等。计算图（Graph）：搭建神经

一些基本概念人工智能：机器模拟人的意识和思维机器学习:是一种统计学方法，计算机利用已有数据，得出某种模型，再利用此模型预测结果特点：随经验的增加，效果会变好举例:决策树模型机器学习三要素：数据、算法、算力深度学习：深层次神经网络，源于对生物脑神经元结构的研究。神经网络:是基于神经元结构的，是输入乘以权重，再求和，再过非线性函数的过程人脑神经网络：随着人的成长，脑神经网络是在渐渐变粗变壮神经网络的发

1#coding:utf-82#此程序是4.1-损失函数单元，运用MSE作为损失函数的3#题目是预测日销量y，因变量是x1,x2。4#数据样本，Y_是y_=x1+x2,噪声-0.05-0.05产生5#导入模块6importtensorflowastf7importnumpyasnp8BATCH_SIZE=89#SEED赋值使得产生的随机数与老师的一样，方便对比检查，实际运用时不用这样10SEED=

课程链接这这里随机产生32组生产出的零件的体积和重量,训练3000轮,每500轮输出一次损失函数importtensorflowastfimportnumpyasnpSEED=23455rng=np.random.RandomState(SEED)BATCH_SIZE=8X_NUM=32STEPS=3000LEARNING_RATE=0.001X=rng.rand(X_NUM,2)#LABEL=[

1.python安装包：codainstall卸载包：condaremove更新包：condaupdate模糊查询：condasearchpip命令：安装包：pipinstall卸载包：pipuninstallconda环境管理：创建环境：condacrate--name激活环境：activate退出环境：deactivate删除环境：condaremove--name--all查看当前环境系统：

入门课程,比较基础第一讲带着大家梳理人工智能领域的基本概念：比如什么是人工智能、什么机器学习、什么是深度学习，他们的发展历史是什么，能用他们做什么。课后，助教会带领大家安装Ubuntu系统、Python解释器和Tensorflow环境，把同学们的电脑进行改造，让它变得更专业。第二讲串讲python语法：课程将帮同学们在最短的时间内把python语法织成网，为后续课程扫清代码关；第三讲讲解Tenso

最近在学习tensorflow相关知识，主要参考的课程有MOOC北京大学曹健老师的tensorflow笔记，课程链接：https://www.icourse163.org/learn/PKU-1002536002

内容概要：搭建一个简单的神经网络，总结搭建八股。张量、计算图、会话基于TensorFlow的NN：用张量表示数据集，用计算图搭建神经网络，再用会话执行计算图，优化线上的权重（参数），得到优化后的模型。张量（tensor）：可以简单理解为多为数组（列表）阶：张量的维度如果说TensorFlow的第一个词Tensor表明了它的数据结构，那么Flow则体现了它的计算模型。TensorFlow是一个通过计

#-*-coding:utf-8-*-"""SpyderEditorThisisatemporaryscriptfile."""#预测多或预测少的影响一样，即预测多与预测少给的权重相同#0导入模块，生成数据集importtensorflowastfimportnumpyasnpBATCH_SIZE=8#一次喂入神经网络的一小撮特征是8个SEED=23455#随机种子是23455，保证每次生成的数据

可以看下我转载的一篇文章机器学习入门概括关于TensorFlow的安装Ubuntu18.04下安装anaconda和pycharm搭建TensorFlow贴一下TensorFlow的官方中文版教程TensorFlow的中文API文档曹健老师的GitHub源码持续更新，在和同学交流之后被推荐了北京大学曹健老师的这门实践课，学习TensorFlow的实践。先致谢一下曹健老师！课程资源在B站和网易中国M

本文属于课程笔记，源自曹健老师的”人工智能实践：Tensorflow笔记”（侵删）：https://www.icourse163.org/learn/PKU-1002536002#/learn/announcetfrecords

MNIST被称为这方面的HelloWorld，此程序修改自github程序如下#-*-coding:utf-8-*-fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimporttensorflowastfdir='/home/kaka/Documents/input_data'#1.Importdatamnist=input_data.

TensorFlow笔记5–模型复用参考文档：https://github.com/ageron/handson-ml/blob/master/11_deep_learning.ipynb一、模型复用法

tf.nn.conv2d函数解析tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,name=None)除去name参数用以指定该操作的name，与方法有关的一共五个参数：第一个参数input：指需要做卷积的输入图像，它要求是一个Tensor，具有[batch,in_height,in_width,in_channels]

tensorflow队列 在tensorflow中可以使用FIFOQueue、RandomShuffleQueue等方式创建一个队列[1]。代码示例1：importtensorflowastfwithtf.Session()assess:q=tf.FIFOQueue(3,"float")#创建长度为3，元素数据类型是float的队列。init=q.enqueue_many(([0.1,0.2,0.

概述 除了典型的CSV文件存储方式外，TensorFlow还有专门的文件存储格式：TFRecords文件。TFRecords文件创建 TFRecords文件一般用来存储特征值和其对应的标签。TFRecords文件中存储的内容是用通过tf.train.Example来创建的，我们可以将tf.train.Example创建的数据理解为sample(样本)。而tf.train.Example中的内容是通

ubuntutensorflow-gpu+cuda+cudnn安装配置tensorflow笔记系统及配置安装CUDA安装CUDNN安装tensorflowtensorflow笔记系统及配置系统为Ubuntu18.04

推荐个课程北京大学的tensorflow笔记ＶＧG网络是谷歌千分类用的，实现的是对图像的识别由于模型过大，需要的可以私聊我（１３０７２５０９３８３微信）vgg16.py网络对参数的读取importosimportnumpyasnpimporttensorflowastfimporttime

automan000/Convolution_LSTM_pytorch(tensorflow):https://github.com/loliverhennigh/Convolutional-LSTM-in-Tensorflow

TensorFlow笔记-06-神经网络优化-损失函数,自定义损失函数,交叉熵神经元模型：用数学公式比表示为：f(Σixi*wi+b),f为激活函数神经网络是以神经元为基本单位构成的激活函数：引入非线性激活因素

tensorflow中有一个函数embedding_lookup可以很方便地将输入转化为嵌入矩阵。一般方便起见，我们会使用一个由随机数组成的embedding矩阵，但效果个人觉得和one-hot差不太多。这个矩阵仅仅是初始化矩阵，在更新权重的时候是会改变的。实现很简单：inputs=tf.placeholder(tf.int32,name='inputs')withtf.variable_scop

tensorflow笔记系列：（一）tensorflow笔记：流程，概念和简单代码注释（二）tensorflow笔记：多层CNN代码分析（三）tensorflow笔记：多层LSTM代码分析（四）tensorflow

标签（空格分隔）：王小草Tensorflow笔记笔记整理者：王小草笔记整理时间：2017年2月26日对应的官方文档地址：https://www.tensorflow.org/get_started/tflearn

趁着昨晚的记忆还没有忘记，写下昨天在实验室踩下的坑，我用的Ubuntu版本是Ubuntu18.04推一下自己的TensorFlow学习笔记：北京大学人工智能实践：Tensorflow笔记——曹健（writedbyEnigmalgia

以下内容摘录自：北京大学TensorFlow笔记及实践tf.where(条件语句，真返回A，假返回B)importtensorflowastfa=tf.constant([1,2,3,1,1])b=tf.constant

我询问了前一篇我提到很推崇的那个博主学习tensorflow的方法，他是先看书籍《深度学习之Tensorflow入门原理与进阶实战》，然后再看MOOC上北京大学曹健老师的《人工智能实践：tensorflow

Graph指定optf.constant()tf.Variable()创建变量维护图的状态，必须增加一个初始化op到图中init_op=tf.initialize_all_variables()。启动图session.run时传入init_optf.placeholder()创建op占位符，在session.run时传入feed_dicttf.data.Dataset函数列表batchconcat

[TOC]https://blog.csdn.net/lovelyaiq/article/details/78646401还不错模型接口设置保存过程importtensorflowastfw1=tf.Variable(20.0,name="w1")w2=tf.Variable(30.0,name="w2")#这里将b1改为placeholder，让用户输入，而不是写死#b1=tf.Variable

目录1、Tensorflow中的tf.shape()2、Tensor中的x.get_shape().as_list()1、Tensorflow中的tf.shape()先说tf.shape()很显然这个是获取张量的大小的，用法无需多说，直接上例子吧！importtensorflowastfimportnumpyasnpa=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])b=[[1,2,3],[

八股功能扩展：①自制数据集，解决本领域应用②数据增强，扩充数据集③断点续训，存取模型④参数提取，把参数存入文本⑤acc/loss可视化，查看训练效果⑥应用程序，给图识物

在tensorflow教程中，运行下面的代码下载mnist数据集：#coding:utf-8fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets('/home/zhangkf/tf/tf5/mnist',one_hot=True)但实际运行时根本无法通过网络下载，网上可以查到一些

函数原型：目的是为了功能改变张量（tensor）的形状。tf.reshape(tensor,shape,name=None)tensor形参传入一个tensor。shape传入一个向量，代表新tensor的维度数和每个维度的长度。如果传入[3,4,5]，就会返回一个内含各分量数值和原传入张量一模一样的3*4*5尺寸的张量。如果shape传入的向量某一个分量设置为-1，比如[-1,4,5]，那么这个

鸢尾花分类问题是机器学习领域一个非常经典的问题，本文将利用神经网络来实现鸢尾花分类实验环境：Windows10、TensorFlow2.0、Spyder参考资料：人工智能实践：TensorFlow笔记第一讲

文章首发：xmoon.info根据前面的基础知识，可以开始第一个神经网络的搭建，主要学习的资料西安科技大学：神经网络与深度学习——TensorFlow2.0实战，北京大学：人工智能实践Tensorflow

下面是我根据北京大学曹健老师的tensorflow笔记课程做的一些总结笔记，强烈推荐大家一起来学习这一门免费课程。课程链接源码下载链接：https://

前面已经说到神经网络可以将输入的特征向量经过层层推导到最后输出，并通过这些输出解决分类问题或回归问题。那么如果要得到输出就需要一个最简单的算法----前向传播算法。想要了解前向传播算法就需要知道神经元。一个神经元有多个输入和一个输出。每个神经元既可以是其他神经元的输出，也可以是整个神经网络的输出。所谓的神经网络结构就是指不同神经元之间的连接结构。最简单的神经元输出就是输入的加权和，不同的输入权重就

本篇博文的内容是：搭建神经网络，在mnist数据集上训练模型，输出手写数字识别准确率5.1√tmnist数据集：包含77万张黑底白字手写数字图片，其中55000张为训练集，5000张为验证集，1100000张为测试集。每张图片大小为28*28像素，图片中纯黑色像素值为0，纯白色像素值为1。数据集的标签是长度为10的一维数组，数组中每个元素索引号表示对应数字出现的概率。在将mnist数据集作为输入喂

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