TensorFlow-

TensorFlow-深度学习-01-常量，变量，操作数与占位符

关于Tensorflow的安装与具体教程可以参考官方中文网：Tensorflow中文社区关于tensorflow的计算方式，如下图所示：tensorflow计算的图形化表示如下图：上图中右图的Tensor或Varible表示张量或变量，它们通过一个op（operation，操作）进行计算，得出的结果也是一个常量或变量，然后又与一组变量通过一个op进行计算，得到最终结果。右侧的图也是一样，比如W=2
风极_陨·2019-03-16 20:50

手机实时目标检测——五步使用Tensorflow的Android官方demo

你的电脑需要安装AndroidStudio一、在github下载源码网址：https://github.com/tensorflow/tensorflow二、使用AndroidStudio打开项目路径是：\tensorflow
Hanghang_·2019-02-17 18:02

Tensorflow－迁移学习代码及注解

#-*-coding:utf-8-*-#先对待操作的文件的进行介绍#通过下载连接下载后解压的文件夹中包含5个子文件夹，每一个子文件夹的名称为一种花的名称，#代表了不同的类别，即一种花对应一个类别，对应一个子文件夹。#平均每一种花有734张图片，每一张图片都是RGB色彩模式的，大小也不相同。#所以特别需要注意的是，这和之前处理的图像不同，这里的程序将处理的是没有整理过的图像数据importglob#
ZerinHwang03·2019-01-10 11:03

循环神经网络（RNN）tensorflow- 预测正弦函数

循环神经网络（RNN）循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）是一类利用了输入数据的序列化特征的神经网络。序列化输入可以是文本、语音、时间序列或任意其元素的出现依赖于它之前的元素的序列。RNN网络非常灵活，已被用来解决诸如语音识别、语言建模、机器翻译、情感分析和图片说明等各类问题。简单循环神经网络观看RNN的一种方式是把它展开，如图1所示。展开是指我们把整个序列的网络绘
波波的一天·2018-12-05 16:33

RTX2080ti显卡+Ubuntu+安装Tensorflow-gpu

macunshi/article/details/83374973结合这两篇就知道怎么装了，顺便送上tensorflow的Ubuntu特别版本的链接：https://github.com/yaroslavvb/tensorflow
言寺之风雅颂·2018-12-03 10:57

TensorFlow-抽取模型某一层特征 keras输出中间层结果的2种方法

TensorFlow-抽取模型某一层特征原文链接深度学习具有强大的特征表达能力。有时候我们训练好分类模型，并不想用来进行分类，而是用来提取特征用于其他任务，比如相似图片计算。
gorgeous___youth·2018-10-29 10:48

tensorflow-随机数RandomState生成

RandomState是numpy库中的一个函数，在调用的过程中要设置随机种子seed。其中seed的值会影响得到的值的效果，如果是seed相同的情况下得到的值是相同的。同时RandomState方法可以完全的取代numpy.random.seed()方法，下面开始用实例展示RandomState的使用importnumpyasnpforiinrange(2):rand=np.random.Ran
机智帅气的葫芦娃·2018-09-15 15:45

Tensorflow-报错解决方案

AttributeError:'module'objecthasnoattribute'SummaryWriter'tf.train.SummaryWriter改为：tf.summary.FileWriterAttributeError:'module'objecthasnoattribute'summaries'tf.merge_all_summaries()改为：summary_op=tf.s
先天零魂力·2018-09-05 18:26

tensorflow-卷积网络实现MNIST手写数字识别及相关函数详解

本文组织形式：一、代码二、代码中涉及到的tensorflow函数解析一、先上代码运行该代码需要安装tensorflow，参照https://blog.csdn.net/m0_37864814/article/details/82112029importtensorflowastfimporttensorflow.examples.tutorials.mnist.input_dataasinput_
JayShaun·2018-08-31 14:48

tensorflow-自带的mnist运行总结

1.在tensorflow的官网上，是提供了mnist代码的运行的，作为一个tutorials,是十分适合tensorflow的新手的地址如下https://github.com/tensorflow/tensorflow，直接下下来就行，mnist里面有几个文件文件路径已经在图上显示出来2.按照书上给的教程，直接运行其中的fully_connected_feed.py就可以显示结果，但是我的运行
Kol_mogorov·2018-08-20 16:52

Ubuntu+Anaconda+tensorflow 深度学习工作站环境配置

推荐后者但安装中牵涉到的Anaconda安装与环境创建请直接参考下文中安装TensorFlow-
AaronJiang395·2018-06-15 14:42

tensorflow-深度学习之损失函数总结

本篇文章介绍一下tensorflow中必须要掌握的基础知识点,就是损失函数,因为最终训练迭代优化就是损失函数,那么总体来说它可以分为两大类:1以回归为主：MSE-均方根误差2以分类为主：SOFTMAX-交叉熵3根据特定场景：自定义损失函数接下来我们具体来通过代码讲解每种具体的实例:首先我们看一下均方根误差-MSEimporttensorflowastfsession=tf.InteractiveS
贾红平·2018-06-06 16:30

tensorflow-基础函数之常用函数总结

本文主要把tensorflow编程中,使用最高的相关函数做了个简单的汇总,方便日后学习查找！#-*-coding:utf-8-*-importtensorflowastfsession=tf.InteractiveSession()#创建常量constant1=tf.constant(2,tf.int32,[2,3])constant2=tf.constant(value=[1,2],dtype=
贾红平·2018-06-06 15:54

tensorflow-基础函数-数学函数使用总结

对于新手使用tensorflow进行深度学习编程的时候,往往是比较别扭的,因为它里面有很多的函数,在使用中需要记住,这个框架的优点是灵活性很高,相反它的缺点就是很多东西都需要自己去写,如果嫌麻烦可以考虑后端结合使用Keras来进行编程,那样很多模型会简化很多,Ok这篇文章主要是把常用的基础函数做了个汇总,方便日后使用可以查询到:importtensorflowastf#算术操作符：+-*/%x="
贾红平·2018-06-06 15:33

tensorflow-综合学习系列实例之循环网络

本文介绍一个新的网络rnn以及相关的优化lstm和对应的变体网络结构,首先我们介绍一下rnn,它被称为循环网络....它相比我们之前下学习的cnn是有所不同的,一般牵涉到图片相关的识别应用都是会考虑使用cnn,但是如果现在要是有一个这样的场景,比如我们通常所说的上下文预测,上一句我是'中国',要预测下一句是什么,从正常的角度来说,我们会考虑应该是‘人’的概率比较大。这种情况如果是cnn就很难实现了
贾红平·2018-06-03 14:37

tensorflow-综合学习系列实例之神经网络minst

在深度学习过程中有一个非常经典的例子,就是识别手写字体，本文就通过tf完成这个例子,让大家对tf有个更加直观的认识.在讲实例之前,先和大家说一下one_hot，因为在解析来的代码中会用到,看下面的例子#使用One-HotEncoding有效的编码技术举个列子#例如，考虑一下的三个特征：#["male","female"]#["fromEurope","fromUS","fromAsia"]#["u
贾红平·2018-06-02 18:28

Tensorflow-卷积神经网络CNN-图像识别案例-翻译整理

这个案例是针对CIFAR-10图像集进行分类的练习，将会使用6万张图像进行训练和测试共10个分类。准备工作下载CIFAR-10图片素材文件百度云下载链接(密码:ar1q)官方下载页面(只需要下载Python版本)这个数据集共包含了10个分类60000张图片，每个分类10000张。十个分类是：airplane,automobile,bird,cat,deer,dog,frog,horse,ship,
zhyuzh3d·2018-05-31 07:50

利用-tf-gradients-在-TensorFlow-中实现梯度下降

作者：chen_h微信号&QQ：862251340微信公众号：coderpai我喜欢TensorFlow的其中一个原因是它可以自动的计算函数的梯度。我们只需要设计我们的函数，然后去调用tf.gradients函数就可以了。是不是非常简单。接下来让我们来举个例子，具体说明一下。使用TensorFlow内置的优化器对MNIST数据集进行softmax回归在使用tf.gradients实现梯度下降之前，
coderpai·2018-05-29 11:30

TensorFlow - 批量处理数据

TensorFlow-批量处理数据flyfishimporttensorflowastfimportnumpyasnpfeature_size=50dataset_size=255X=np.random.rand
flyfish1986·2018-05-25 22:03

利用-TensorFlow-实现卷积自编码器

作者：chen_h微信号&QQ：862251340微信公众号：coderpai介绍和概念自动编码器（Auto-encoders）是神经网络的一种形式，它的输入数据与输出数据是相同的。他们通过将输入数据压缩到一个潜在表示空间里面，然后再根据这个表示空间将数据进行重构得到最后的输出数据。自编码器的一个非常受欢迎的使用场景是图像处理。其中使用到的小技巧是用卷积层来替换全连接层。这个转变方法是将一个非常宽
coderpai·2018-05-22 21:22

利用-TensorFlow-实现卷积自编码器

作者：chen_h微信号&QQ：862251340微信公众号：coderpai介绍和概念自动编码器（Auto-encoders）是神经网络的一种形式，它的输入数据与输出数据是相同的。他们通过将输入数据压缩到一个潜在表示空间里面，然后再根据这个表示空间将数据进行重构得到最后的输出数据。自编码器的一个非常受欢迎的使用场景是图像处理。其中使用到的小技巧是用卷积层来替换全连接层。这个转变方法是将一个非常宽
coderpai·2018-05-22 21:22

如何构建高可读性和高可重用的-TensorFlow-模型

作者：chen_h微信号&QQ：862251340微信公众号：coderpai在TensorFlow中定义你的模型，可能会导致一个巨大的代码量。那么，如何去组织代码，使得它是一个高可读性和高可重用的呢？如果你刚刚开始学习代码架构，那么这里有一个例子，不妨学习一下。定义计算图当你设计一个模型的时候，从类出发是一个非常好的开始。那么如何来设计一个类的接口呢？通常，我们会为模型设计一些输入接口和输出目标
coderpai·2018-05-18 14:14

如何构建高可读性和高可重用的-TensorFlow-模型

作者：chen_h微信号&QQ：862251340微信公众号：coderpai在TensorFlow中定义你的模型，可能会导致一个巨大的代码量。那么，如何去组织代码，使得它是一个高可读性和高可重用的呢？如果你刚刚开始学习代码架构，那么这里有一个例子，不妨学习一下。定义计算图当你设计一个模型的时候，从类出发是一个非常好的开始。那么如何来设计一个类的接口呢？通常，我们会为模型设计一些输入接口和输出目标
coderpai·2018-05-18 14:14

利用-TensorFlow-构建卷积神经网络

作者：chen_h微信号&QQ：862251340微信公众号：coderpai我记得在我最初采用机器学习进行项目实践的几天，我花了很多的时间去构建一个很好的模型。我请教了很多的算法专家，让它们对我的模型提出建议，并且优化我的特征提取，以获得最好的性能。但是，我遇到了一个严重的问题，那就是我如何在现实生活中应用这个模型？我查阅了很多的文献，但是大家都是在讨论如何对模型进行修改优化，我也询问了很多一线
coderpai·2018-05-18 14:29

组成-TensorFlow-核心的六篇论文

作者：chen_h微信号&QQ：862251340微信公众号：coderpai众所周知，TensorFlow是一个开源软件库，用于数值计算以及数据流图的使用。换句话说，这是一个非常适合于去构建深度学习模型的计算库。尽管TensorFlow是为了进行深度学习而开发的框架，但是该系统可以很普遍的应用于别的其他领域。这篇文章就是要总结一些与TensorFlow框架核心相关的几篇论文和研究：1.Tenso
coderpai·2018-05-15 18:14

组成-TensorFlow-核心的六篇论文

作者：chen_h微信号&QQ：862251340微信公众号：coderpai众所周知，TensorFlow是一个开源软件库，用于数值计算以及数据流图的使用。换句话说，这是一个非常适合于去构建深度学习模型的计算库。尽管TensorFlow是为了进行深度学习而开发的框架，但是该系统可以很普遍的应用于别的其他领域。这篇文章就是要总结一些与TensorFlow框架核心相关的几篇论文和研究：1.Tenso
coderpai·2018-05-15 18:14

使用-TensorFlow-在卷积神经网络上实现-L2-约束的-softmax-损失函数

作者：chen_h微信号&QQ：862251340微信公众号：coderpai当我们要使用神经网络来构建一个多分类模型时，我们一般都会采用softmax函数来作为最后的分类函数。softmax函数对每一个分类结果都会分配一个概率，我们把比较高的那个概率对应的类别作为模型的输出。这就是为什么我们能从模型中推导出具体分类结果。为了训练模型，我们使用softmax函数进行反向传播，进行训练。我们最后输出
coderpai·2018-05-14 23:12

使用-TensorFlow-在卷积神经网络上实现-L2-约束的-softmax-损失函数

作者：chen_h微信号&QQ：862251340微信公众号：coderpai当我们要使用神经网络来构建一个多分类模型时，我们一般都会采用softmax函数来作为最后的分类函数。softmax函数对每一个分类结果都会分配一个概率，我们把比较高的那个概率对应的类别作为模型的输出。这就是为什么我们能从模型中推导出具体分类结果。为了训练模型，我们使用softmax函数进行反向传播，进行训练。我们最后输出
coderpai·2018-05-14 23:12

TensorFlow-笔记

作者：chen_h微信号&QQ：862251340微信公众号：coderpai1.Tensorflow数据类型---------------------------------------------------------------Datatype(dtype)Description--------------------------------------------------------
coderpai·2018-05-13 20:32

TensorFlow-变量保存和恢复

作者：chen_h微信号&QQ：862251340微信公众号：coderpai变量（Variables）#Rank0tensor(scalar)fruit=tf.Variable("Orange",tf.string)quantity=tf.Variable(2,tf.int16)price=tf.Variable(3.23,tf.float32)#Rank1tensorstrings=tf.Va
coderpai·2018-05-13 20:59

TensorFlow-模型保存

作者：chen_h微信号&QQ：862251340微信公众号：coderpai在这篇TensorFlow教程中，我们将学习如下内容：TensorFlow模型文件是怎么样的？如何保存一个TensorFlow模型？如何恢复一个TensorFlow模型？如何使用一个训练好的模型进行修改和微调？1.TensorFlow模型文件在你训练完一个神经网络之后，你可能需要将这个模型保存下来，在后续实验中使用或者进
coderpai·2018-05-13 20:39

在-TensorFlow-上实现的-Word2Vec-教程

作者：chen_h微信号&QQ：862251340微信公众号：coderpai在这篇教程中，我们尝试使用深度学习模型来预测文本序列。但是，在我们利用深度学习处理文本之前，我们需要先学习一些NLP的基础信息。其中，一个比较重要的想法是将文字转化为数字向量，然后将数字向量输入到机器学习模型中。目前比较流行的处理方法是采用word2vec技术。为什么我们需要Word2Vec？如果我们想将单词提供给机器学
coderpai·2018-05-09 10:53

在-TensorFlow-上实现的-Word2Vec-教程

作者：chen_h微信号&QQ：862251340微信公众号：coderpai在这篇教程中，我们尝试使用深度学习模型来预测文本序列。但是，在我们利用深度学习处理文本之前，我们需要先学习一些NLP的基础信息。其中，一个比较重要的想法是将文字转化为数字向量，然后将数字向量输入到机器学习模型中。目前比较流行的处理方法是采用word2vec技术。为什么我们需要Word2Vec？如果我们想将单词提供给机器学
coderpai·2018-05-09 10:53

在-TensorFlow-上使用-LSTM-进行情感分析

作者：chen_h微信号&QQ：862251340微信公众号：coderpai你可以从Github上面下载到所有的源代码。在这篇教程中，我们将介绍如何将深度学习技术应用到情感分析中。该任务可以被认为是从一个句子，一段话，或者是从一个文档中，将作者的情感分为积极的，消极的或者中性的。这篇教程由多个主题组成，包括词向量，循环神经网络和LSTM。在了解这些概念之后，我们将在文章的最后给出完整的代码。在讨
coderpai·2018-05-09 10:33

在-TensorFlow-上使用-LSTM-进行情感分析

作者：chen_h微信号&QQ：862251340微信公众号：coderpai你可以从Github上面下载到所有的源代码。在这篇教程中，我们将介绍如何将深度学习技术应用到情感分析中。该任务可以被认为是从一个句子，一段话，或者是从一个文档中，将作者的情感分为积极的，消极的或者中性的。这篇教程由多个主题组成，包括词向量，循环神经网络和LSTM。在了解这些概念之后，我们将在文章的最后给出完整的代码。在讨
coderpai·2018-05-09 10:33

Tensorflow-数据集简单分类（使用MNIST数据集）

一、数据集分类原理数据集中每一张图片包含28*28个像素，我们把这一个数组展开成一个向量，长度是28*28=784。第一个维度数字用来索引图片，第二个维度数字用来索引每张图片中的像素点。图片里的某个像素的强度值介于0-1之间。MNIST数据集的标签是介于0-9的数字，我们要把标签转化为“one-hotvectors”。一个onehot向量除了某一位数字是1以外，其余维度数字都是0，比如标签0将表示
ai_XZP_master·2018-05-07 11:39

TensorFlow-神经网络手写数字体识别

本文可用于学习基于TensorFlow编写神经网络模型进行手写数字体识别！！！一.三层神经网络(简单版)importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data#载入MNIST数据集，自动划分训练、验证数据集mnist=input_data.read_data_sets('MNIST_data/',one
attitude_yu·2018-04-23 09:22

Tensorflow-花分类-图像再训练-part-4-整理翻译

继续前面的三篇文章Part-1，Part-2，Part-3，这一篇我们来完善存储和恢复机制。把计算图保存到文件save_graph_to_file下面是增加的代码，先不要运行，稍后一起测试：#将图保存到文件,必要时创建允许的量子化defsave_graph_to_file(graph,graph_file_name,module_spec,class_count):sess,_,_,_,_,_=b
zhyuzh3d·2018-04-10 22:28

Tensorflow-花分类-图像再训练-part-3-整理翻译

在前面两篇文章中Part-1，Part-2，我们编写了很多函数用于读取文件并生成bottleneck文件并随机批量读取。这一篇我们将继续编写相关的训练、测试函数。添加最终再训练操作add_final_retrain_ops我们需要重新训练顶层toplayer来识别新的分类，这个函数将向graph添加一些操作，随着一些变量保存权重，然后为所有反向传播设置梯度变化。这个函数将为训练和计算添加新的sof
zhyuzh3d·2018-04-10 20:27

Tensorflow-花分类-图像再训练-part-2-整理翻译

我们继续前一篇文章，来逐步完成图像再训练的整个案例。在上一篇我们实现了bottleneck文件的创建，如果文件已经创建了，那么我们可以直接使用，否则我们就创建它，我们继续...取得或创建瓶颈文件的函数get_or_create_bottleneck这个函数其实只是读取存储的bottleneck文件数据，如果没有的话就立即创建。下面是新增和修改的代码，可结合上一篇的代码运行测试：#取得或创建瓶颈文件
zhyuzh3d·2018-04-09 14:32

Tensorflow-制作与使用tfrecord数据集

引言  本次博文目的是记录下tfrecord数据集的制作与使用方式。（踩了无数坑OTZ）  这里贴上一个数据读取的官方教程：Tensorflow导入数据以及使用数据  接下来举个例子说明怎么用tfrecord，假设我要做个图片分类的任务。首先，我这里有一个txt文件，包含着所有图片的路径以及它们的标签。还有一个包含许多图片的文件夹。类似下图这样：  准备好了数据后，就可以制作与使用TFrecore
Site1997·2018-03-31 21:17

《TensorFlow-实战Google深度学习框架》学习笔记 计算图、张量、会话

3.1TensorFlow计算模型——计算图Tensor：是张量,可以简单理解为多维数组，相当于表明了数据结构Flow：是流，表达张量之间通过计算相互转化的过程，相当于计算模型TensorFlow中每个计算都是计算图上的一个节点，节点之间的边描述的计算之间的依赖关系TensorFLow程序一般可以分为两个阶段，第一阶段需要定义计算图中的所有计算，第二阶段为执行计算（会话）。importtensor
Qistar_Eva·2018-03-29 13:56

Tensorflow-保存与恢复-翻译整理

这篇文章是关于保存saving恢复restore模型model与变量variales。保存与恢复变量Variables估算器Estimator自动保存和恢复变量到model_dir目录。tf.train.saver类提供了保存save和恢复restore图的全部或部分变量的方法。它保存为checkpoint文件到指定目录，将变量映射为tensor张量。保存变量使用tf.train.Saver()方
zhyuzh3d·2018-03-26 21:03

Tensorflow-导入数据-翻译整理

tf.data可以创建复杂的数据输入流水线，实现图像、文字的导入。tf.data产生两个新的抽象类：tf.data.Dataset,数据集，多个元素组成的队列，每个元素包含一个或多个张量。有两种方式创建Dataset对象：从张量创建，比如tf.data.Dataset.from_tensor_slices((dict(train_x),train_y))。从另外的数据集创建，比如dataset.s
zhyuzh3d·2018-03-20 15:00

tensorflow 爬坑笔记-------- Python----import error

Nosuchfileordirectory安装cuda到崩溃,还好之前的爬坑爬到心态平稳了,这次安装只用了两天,安装好了运行tensorflow又出错了基本的教程网上都有,安装cuda,装nvidia显卡驱动什么的,教程很多安装tensorflow
fjl2401·2018-03-18 11:14

tensorflow-梯度下降，有这一篇就够了(深度好文)

前言最近机器学习越来越火了，前段时间斯丹福大学副教授吴恩达都亲自录制了关于DeepLearningSpecialization的教程，在国内掀起了巨大的学习热潮。本着不被时代抛弃的念头，自己也开始研究有关机器学习的知识。都说机器学习的学习难度非常大，但不亲自尝试一下又怎么会知道其中的奥妙与乐趣呢？只有不断的尝试才能找到最适合自己的道路。请容忍我上述的自我煽情，下面进入主题。这篇文章主要对机器学习中
class_brick·2018-03-06 10:46

TensorFlow - 循环神经网络(RNN)（NumPy实现）

TensorFlow-循环神经网络(RNN)（NumPy实现）flyfishrecurrentneuralnetwork(RNN)importnumpyasnp#定义参数X=[1,2]state=[0.0,0.0
flyfish1986·2018-02-23 17:55

TensorFlow - 手写数字识别 (模型训练完成后的使用)

TensorFlow-手写数字识别(模型训练完成后的使用)flyfish当训练好模型之后，开始使用模型模型所在路径\venv\ckpt_dirimporttensorflowastfimportosimportnumpyasnpfromPILimportImage
flyfish1986·2018-02-12 13:00

TensorFlow - 什么是感知器（Perceptron）

TensorFlow-什么是感知器（Perceptron）flyfish摘自《TensorFlow机器学习项目实战》人工神经元人工神经元就是使用一个数学函数来对生物的神经元建模。
flyfish1986·2018-02-01 21:41

TensorFlow - 特征值与特征向量(Eigenvalues and eigenvectors)

TensorFlow-特征值与特征向量(Eigenvaluesandeigenvectors)flyfish定义1对于一个给定的线性变换A，它的特征向量v，经过这个线性变换之后，得到的新向量仍然与原来的
flyfish1986·2018-01-31 15:54
上一页 1 2 3 4 5 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他