TensorFlow笔记

Tensorflow笔记(一): tensorflow的安装

日期2018/4/22现在tensorflow对win10的支持还在1.5版本,对cuda的支持最多在9.0,注意不要下错了.如果要用cuda9.1的话,可以用其它大神的编译包.这里提供一个,链接:https://pan.baidu.com/s/1-brSZ4rFmU2us5HJdF8b0g密码:vppy参考链接:Win10环境下+CUDA9.0+CUDNN7.1+TensorFlow1.6/1.
Cowry5·2018-04-22 11:42

TensorFlow笔记——（1）理解tf.control_dependencies与control_flow_ops.with_dependencies

引言我们在实现神经网络的时候经常会看到tf.control_dependencies的使用，但是这个函数究竟是什么作用，我们应该在什么情况下使用呢？今天我们就来一探究竟。理解其实从字面上看，control_dependencies是控制依赖的意思，我们可以大致推测出来，这个函数应该使用来控制就算图节点之间的依赖的。其实正是如此，tf.control_dependencies()是用来控制计算流图的
Lavi_qq_2910138025·2018-04-15 20:34

人工智能实践：TensorFlow笔记学习（四）—— 神经网络优化

神经网络优化大纲4.1损失函数4.2学习率4.3滑动平均4.4正则化4.5神经网络搭建八股目标掌握神经网络优化方法4.1损失函数神经元模型：用数学公式表示为：，f为激活函数。神经网络是以神经元为基本单元构成的。激活函数：引入非线性激活因素，提高模型的表达力。常用的激活函数有relu、sigmoid、tanh等。①激活函数relu:在Tensorflow中，用tf.nn.relu()表示relu()
skytoby·2018-04-14 18:14

人工智能实践：Tensorflow笔记1

基本框架：输入-正传-反传-输出https://www.icourse163.org/course/PKU-1002536002
HBU_DAVID·2018-04-09 21:10

中国大学MOOC-人工智能实践：Tensorflow笔记-课程笔记 Chapter1-3

本篇博客为学习中国大学MOOC-人工智能实践：Tensorflow笔记课程时的个人笔记记录。具体课程情况可以点击链接查看。
tuzixini·2018-04-07 13:51

人工智能实践：TensorFlow笔记学习（三）——TensorFlow框架

搭建神经网络大纲3.1张量、计算图、会话3.2前向传播3.3反向传播目标搭建神经网络，总结搭建八股3.1张量、计算图、会话一、基本概念基于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：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，表示一个单独的数；举例S=1231阶张量称作向量，表示一个一维数组；举
skytoby·2018-04-01 16:46

人工智能实践：TensorFlow笔记学习（二）—— Python语法串讲

Python语法串讲大纲2.1Linux指令、HelloWorld2.2列表、元组、字典2.3条件语句2.4循环语句2.5turtle模块2.6函数、模块、包2.7类、对象、面向对象的编程2.8文件操作2.1Linux指令、HelloWorld一、常用指令桌面点击右键选择OpenTerminal打开终端pwd打印当前在哪个目录ls列出当前路径下的文件和目录mkdir目录名新建目录cd目录名进到指定
skytoby·2018-03-31 16:06

人工智能实践：TensorFlow笔记学习（一）—— 人工智能概述

概述一、基本概念1、什么是人工智能人工智能的概念：机器模拟人的意识和思维重要人物：艾伦·麦席森·图灵（AlanMathisonTuring）人物简介：1912年6月23日－1954年6月7日，英国数学家、逻辑学家，被称为计算机科学之父，人工智能之父。相关事件：（1）1950年在论文《机器能思考吗？》中提出了图灵测试，一种用于判定机器是否具有智能的试验方法：提问者和回答者隔开，提问者通过一些装置（如
skytoby·2018-03-30 19:41

tensorflow笔记-简单模型训练，保存与提取

训练模型和保存模型代码importtensorflowastfimportnumpyasnpx_data=np.random.rand(100)y_data=x_data*2+1x=tf.placeholder(tf.float32)y=tf.placeholder(tf.float32)w=tf.Variable(0.0)b=tf.Variable(0.0)prediction=w*x+blos
aixp88·2018-03-10 22:08

[TensorFlow笔记] 获取Tensor的维度（tf.shape(x)、x.shape和x.get_shape()的区别）

importtensorflowastfinput=tf.constant([[0,1,2],[3,4,5]])print(type(input.shape))print(type(input.get_shape()))print(type(tf.shape(input)))Out:可以看到s.shape和x.get_shape()都是返回TensorShape类型对象，而tf.shape(x)返
手撕机·2018-02-07 16:29

TensorFlow笔记：Session.run()与Tensor.eval()

在TensorFlow中Session.run()与Tensor.eval()都可以用来执行.如果你有一个Tensort，在使用t.eval()时，等价于：tf.get_default_session().run(t).如下面两段代码是相同的：#Using`Session.run()`.sess=tf.Session()c=tf.constant(5.0)print(sess.run(c))#Us
cocoaqin·2018-01-27 14:21

TensorFlow笔记（一）TensorFlow入门

一、创建会话的两种方式1.sess=tf.Session()sess.run()sess.cloes()2withtf.Session()assesssess.run()2.不用调用“sess.close()”来防止资源泄漏。二、Placeholder相当于定义了一个位置，数据类型必须要指定，但是维度可以不给出。importtensorflowastfw1=tf.Variable(tf.rando
Xs_55555·2018-01-22 18:25

tensorflow笔记-tensorboard的使用

tensorflow笔记之tensorboard的使用原博文地址：http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7429344.html前言这篇博客将介绍tensorflow当中一个非常有用的可视化工具
ling913·2017-12-14 19:40

TensorFlow笔记：数据集导出

2018/5/17更新有问题欢迎联系邮箱[email protected]公布一下自己的一段读入数据的操作。我在做端到端的任务，所以实际上我的image和label都是array。准备工作：需要按照下文方法先生成tfrecord文件以便tf.data.Dataset操作。defread_and_decode(serialized_example):'''readanddecodetfrecordfil
lvjc2010·2017-12-11 21:00

TensorFlow笔记：dynamic_rnn

通常的，使用RNN的时候，我们需要指定num_step，也就是TensorFlow的rollstep步数，但是对于变长的文本来说，指定num_step就不可避免的需要进行padding操作，TensorFlow使用了dynamic_padding方法实现自动padding，但是这还不够，因为在跑一遍RNN/LSTM之后，还是需要对padding部分的内容进行删除，我称之为“反padding”，无可
沉香屑_·2017-11-09 10:56

tensorflow笔记：多层LSTM代码分析

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
Omni-Space·2017-11-01 16:11

TensorFlow入门（五）多层 LSTM 通俗易懂版

creat_date:2017-03-09前言:根据我本人学习TensorFlow实现LSTM的经历，发现网上虽然也有不少教程，其中很多都是根据官方给出的例子，用多层LSTM来实现PTBModel语言模型，比如：tensorflow
Omni-Space·2017-11-01 15:39

TensorFlow笔记之一：MNIST手写数字识别

本人刚刚开始接触深度学习不久，对于tensorflow的了解也有限，想通过tensorflow这个框架来学习深度学习及其优化与识别。现在直接进入主题。1.手写识别的介绍：MNIST手写识别在机器学习中就像c语言中HelloWorld一样，MNIST数据集是一个机器视觉的数据集，它由几万张28X28像素点构成的手写数字，我们的任务就是向神经网络输入由这些像素点构成的图片，然后神经网络输出图片对应的标
sky_Fantasy_qq·2017-10-06 19:57

tensorflow笔记（五）之MNIST手写识别系列二

tensorflow笔记（五）之MNIST手写识别系列二版权声明：本文为博主原创文章，转载请指明转载地址http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7455233.html前言这篇博客将用
ios99999·2017-08-31 11:35

tensorflow笔记（三）之 tensorboard的使用

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
FANG_YANG·2017-08-25 18:00

tensorflow笔记

1、one-hot编码独热编码即One-Hot编码，又称一位有效编码，其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都由他独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只有一位有效。例如：自然状态码为：000,001,010,011,100,101独热编码为：000001,000010,000100,001000,010000,100000可以这样理解，对于每一个特征，如果它有m个可能值，那么经过
hustlx·2017-08-08 11:41

TensorFlow笔记——

原文链接：http://www.cnblogs.com/DianeSoHungry/p/7119281.html主要依赖包protocalbuffer处理结构化数据的工具：序列化（结构化数据->数据流)+还原（数据流->结构化数据）protocolbuffer与XML和JSON的区别：数据流是二进制流而不是可读的字符串使用时需要先定义数据的格式（schema），还原时需要使用到这个定义好的数据格式
H114754726·2017-07-05 01:00

TensorFlow笔记之常见七个参数

对TensorFlow深度学习中常见参数的总结分析神经网络中常见的参数有：初始学习率、学习率衰减率、隐藏层节点数量、迭代轮数、正则化系数、滑动平均衰减率、批训练数量七个参数。对这七个参数，大部分情况下，神经网络的参数选优是通过实验来调整的。一个想法是，通过测试数据来评判参数的效果，但是这种方法会导致过拟合测试数据，失去评判未知数据的意义。而我们训练神经网络的目的，恰恰是为了预测未知数据。所以，为了
萝卜虫·2017-05-01 14:53

TensorFlow笔记之基础总结

本文主要对TensorFlow的基础知识做一下总结回顾计算图：计算模型计算图概念TensorFlow的所有计算都会被转化为计算图上的节点。Tensor就是张量。可以简单理解为多维数组，表明了它的数据结构，Flow就是“流”，它直观地表达了张量之间通过计算相互转化的过程。TensorFlow是一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统。TensorFlow的每一个计算都是计算图上的一个节点，而节点之间
萝卜虫·2017-04-27 00:54

tensorflow笔记 ：常用函数说明

文章内容比较繁杂，主要是一些比较常用的函数的用法，结合了网上的资料和源码，还有我自己写的示例代码。建议照着目录来看。1.矩阵操作1.1矩阵生成这部分主要将如何生成矩阵，包括全０矩阵，全１矩阵，随机数矩阵，常数矩阵等tf.ones|tf.zerostf.ones(shape,type=tf.float32,name=None) tf.zeros([2,3],int32) 用法类似，都是产生尺寸为sh
c2a2o2·2017-04-04 13:00

05：Tensorflow高级API的进阶--利用tf.contrib.learn建立输入函数

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27日笔记对应的官方文档：https://www.tensorflow.org/get_started/input_fn
sinat_33761963·2017-03-16 18:00

TensorFlow入门（五）多层 LSTM 通俗易懂版

creat_date:2017-03-09前言:根据我本人学习TensorFlow实现LSTM的经历，发现网上虽然也有不少教程，其中很多都是根据官方给出的例子，用多层LSTM来实现PTBModel语言模型，比如：tensorflow
永永夜·2017-03-10 12:59

tensorflow笔记：流程，概念和简单代码注释

tensorflow笔记系列：（一）t
谁主沉浮---data·2017-03-09 09:30

03：一文全解：使用Tensorflow搭建卷积神经网络CNN识别手写数字图片

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25日官方文档原文地址：https://www.tensorflow.org/get_started/mnist
sinat_33761963·2017-02-26 16:33

03：一文全解：使用Tensorflow搭建卷积神经网络CNN识别手写数字图片

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25日官方文档原文地址：https://www.tensorflow.org/get_started/mnist
sinat_33761963·2017-02-26 16:00

tensorflow笔记1——自动下载和安装 MNIST 到 TensorFlow 的 python 源码

在学习tensorflow时，mnist数据集就相当于是程序界的helloworld，所以先跑一下mnist数据集，我采用rnn（循环神经网络）的方式处理。第一步就是要进行自动下载和安装MNIST到TensorFlow的python源码input_data。inptu_data.py如下：#!/usr/bin/Python#-*-coding:utf-8-*-#Copyright2015Googl
叶家小右·2017-02-12 20:47

tensorflow笔记:使用tf来实现word2vec

（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笔记：常用函数说明
multiangle·2017-01-05 14:21

tensorflow笔记：模型的保存与训练过程可视化

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
multiangle·2016-12-28 19:11

tensorflow笔记 ：常用函数说明

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
mydear_11000·2016-11-17 11:25

tensorflow笔记 ：常用函数说明

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
multiangle·2016-10-13 11:57

tensorflow笔记：多层LSTM代码分析

tensorflow笔记：多层LSTM代码分析标签（空格分隔）：tensorflow笔记tensorflow笔记系列：（一）tensorflow笔记：流程，概念和简单代码注释（二）tensorflow笔记
multiangle·2016-10-08 17:34
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