Tensorflow学习笔记

tensorflow学习笔记（二）：机器学习必备API

前一节介绍了一些最基本的概念和使用方法。因为我个人的最终目的还是在深度学习上，所以一些深度学习和机器学习模块是必须要了解的，这其中包括了tf.train、tf.contrib.learn、还有如训练神经网络必备的tf.nn等API。这里准备把常用的API和使用方法按照使用频次进行一个排列，可以当做一个以后使用参考。这一节介绍的内容可以有选择的看。而且最全的信息都在TensorFlow的API里面了
我愛大泡泡·2024-02-19 23:23

TensorFlow学习笔记

使用“图”（graph）表示计算任务；在被称为“会话”（session）的“上下文”（context）中执行图；使用“张量”（tensor）表示数据，tensor可以任务是一个n维的数组或列表；通过“变量”（varible）维护状态；使用feed和fetch可以为任意的操作赋值或从中获取数据tensorflow.jpggraph中的节点称为op（operation），每个op能把输入的tensor
SIENTIST·2024-02-06 11:49

tensorflow学习笔记-图像分类模型-AlexNet实现

之前一篇文章中总结了CNN中图像分类的经典模型，包括论文解读和分析，但是不写个代码搞一把总觉得虚～啊哈哈这个系列里准备把这些个经典模型用tensorflow实现一下。参考之前引用的blog：深度学习AlexNet模型详细分析上代码吧。参照着模型看更好读一些。'''图像分类模型的tensorflow实现之--AlexNetTensorflowVersion:1.4PythonVersion:3.6R
飞天小小猫·2024-01-23 12:57

Tensorflow学习笔记（六）——卷积神经网络

  实现对fashion-minist分类：  （1）引包importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1"importmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportpandasaspdimportsklearnimportsysimpor
七月七叶·2024-01-18 06:50

tensorflow vgg基于cifar-10进行训练

最后在Tensorflow学习笔记：CNN篇（6）——CIFAR-10数据集VGG19实现找到了一个vgg19的
GOGOYAO·2024-01-17 23:37

深度学习与Tensorflow学习笔记2 ——回调函数callbacks和Tensorboard

上一期我们从Fashion-mnist数据集开始，使用Tensorflow.keras搭建一个简单的神经网络来处理分类问题。通过这个简单例子我们熟悉了tf.keras的调用。本期我们来学习keras下面的回调函数callbacks的用法。这里，简单的再说一句，Tensorflow有非常完善的官方文档，相当于学习手册。（而且还有中文网站：https://tensorflow.google.cn/）在
木头里有虫911·2024-01-17 01:19

TensorFlow学习笔记--（4）神经网络模型-数据集预处理

神经网络初步以scikit-leran鸢尾花为例通过scikit-learn库自带的鸢尾花数据集来测试数据的读入fromsklearnimportdatasetsfrompandasimportDataFrameimportpandasaspdx_data=datasets.load_iris().data#.data返回iris数据集所有输入特征y_data=datasets.load_iris
Postlude·2023-12-17 08:52

tensorflow学习笔记：识别图中模糊的手写体数字（2）基于多层神经网络以及TensorBoard可视化网络

tensorflow学习笔记：识别图中模糊的手写体数字（2）基于多层神经网络以及TensorBoard可视化运行环境tensorflow-gpu1.11.0python3.6.9importtensorflowastfimportos
heart_ace·2023-12-17 07:23

tensorflow学习笔记（十）：GAN生成手写体数字（MNIST）

文章目录一、GAN原理二、项目实战2.1项目背景2.2网络描述2.3项目实战一、GAN原理生成对抗网络简称GAN，是由两个网络组成的，一个生成器网络和一个判别器网络。这两个网络可以是神经网络（从卷积神经网络、循环神经网络到自编码器）。生成器从给定噪声中（一般是指均匀分布或者正态分布）产生合成数据，判别器分辨生成器的的输出和真实数据。前者试图产生更接近真实的数据，相应地，后者试图更完美地分辨真实数据
陈小虾·2023-11-30 09:37

tensorflow学习笔记3

CreateaTensorFlowobjectthatreturnsx+yifx>y,andx-yotherwise.tf.cond相当于其他编程语言的?，比较要用tf.greatertf.cond(tf.greater(x,y),lambda:tf.add(x,y),lambda:tf.subtract(x,y))tf.case第一个参数是字典或者tuples都可以，只要是一对对，然后每一对第一
抬头挺胸才算活着·2023-11-25 16:46

8月10日TensorFlow学习笔记——TensorFlow 数据类型、创建、索引与切片、维度变换、前向传播

文章目录前言一、Numpy回归问题实战1、Step1：computeloss2、Step2：computeGradientandupdate二、手写数字识别1、Step1：XandY2、Step2：networkstructure3、Step3：循环计算Loss、梯度并更新参数三、数据类型1、tf.constant()2、TensorProperty(1)、.device(2)、.numpy()(
Ashen_0nee·2023-11-18 21:26

TensorFlow学习笔记--（3）张量的常用运算函数

损失函数及求偏导通过tf.GradientTape函数来指定损失函数的变量以及表达式最后通过gradient(%损失函数%,%偏导对象%)来获取求偏导的结果独热编码给出一组特征值来对图像进行分类可以用独热编码0的概率是第0种1的概率是第1种0的概率是第二种tf.one_hot(%某标签值%,%分类数%)这里还没太看懂结果的3X3矩阵是怎么来的如果单纯的是因为有几种类型就有几个1那传入的标签值参数就
Postlude·2023-11-15 05:33

tensorflow学习笔记--张量和基本运算

张量张量的阶和数据类型（1）张量的属性：graph：张量所属的默认图op：张量的操作名name：张量的字符串描述shape：张量形状一维{5}二维{2,3}三维{2，3，4}importtensorflowastfimportosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'a=tf.constant(5.0)graph=tf.get_default_graph()p
Yohance0_0·2023-11-09 16:04

tensorflow学习笔记----2.常用函数1

1.强制tensor转换为该数据类型tf.cast(张量名，dtype=数据类型)x1=tf.constant([1,2,3],dtype=tf.float64)print(x1)x2=tf.cast(x1,dtype=tf.int32)print("x2=",x2)运行结果：2.计算张量维度上元素的最小值tf.reduce_min(张量名)print("min=",tf.reduce_min(x
qq_35821503·2023-11-09 16:00

TensorFlow学习笔记----3.常用函数2

一.Gradienttape我们可以在with结构中，使用Gradienttape实现某个函数对指定参数的求导运算配合上一个文件讲的variable函数可以实现损失函数loss对参数w的求导计算with结构记录计算过程，gradient求出张量的梯度withtf.GradientTape()astape:若干个计算过程grad=tape.gradient(函数，对谁求导)withtf.Gradie
qq_35821503·2023-11-09 16:00

TensorFlow学习笔记--MLP多层感知机识别手写数字1-9

#简单粗暴tensorflow2.0合集视频p7-p9多层感知机（MLP）利用多层感知机MLP实现手写数字0-9的mnist数据集的识别importtensorflowastfimportnumpyasnp#数据的获取和预处理classMNISTLoader():def__init__(self):mnist=tf.keras.datasets.mnist(self.train_data,self
北航_Curry·2023-11-09 16:00

Tensorflow学习笔记--张量与会话

张量张量是Tensorflow的核心组件之一，可以理解为Tensorflow就是张量和流组成的，张量可以简单地理解为多维数组，我的理解就是张量是一个数据模板，深度学习所有数据首先转换为张量的格式再进行计算，然后得到学习结果。横向看张量是整形、浮点型的数，另外注意张量计算中，有些计算需要张量数据的类型相同，否则会报错。纵向看张量是不同维度的“数组”，零阶张量是一个数，是计算的最小单元；二阶张量是向量
IT修炼家·2023-11-09 16:00

tensorflow学习笔记--Variable变量

tf.Variable()变量：创建、初始化、保存、加载。1.创建Variable()构造函数需要变量的初始值，即任何形状和类型的张量Tensor。初始值定义其形状和类型，一旦构建，变量的类型和形状即确定。如果想要稍后改变变量的形状，需要带上validate_shape=False的赋值操作。#创建一个变量w=tf.Variable(tensor,name=)#运算y=tf.matmul(w,其他
爱吃小白兔的大萝卜·2023-11-09 16:29

tensorflow学习笔记：张量介绍以及张量操作函数

张量（tensor）tensorflow程序使用tensor数据结构来代表所有的数据，计算图中，操作间传递的数据都是tensor。tensor堪为一个n维的数组或列表，每个tensor中包含类型（type）、阶（rank）和形状（shape）。tensor类型tensor类型python类型描述DF_FLOATtf.float3232位浮点数DF_DOUBLEtf.float6461为浮点数DF_
heart_ace·2023-11-09 16:58

[TensorFlow 学习笔记-03]TensorFlow简介

[版权说明]TensorFlow学习笔记参考：李嘉璇著TensorFlow技术解析与实战黄文坚唐源著TensorFlow实战郑泽宇顾思宇著TensorFlow实战Google深度学习框架乐毅王斌著深度学习
caicaiatnbu·2023-11-09 16:57

TensorFlow学习笔记--（2）张量的常用运算函数

张量的取值函数求张量的平均值:tf.reduce.mean(%张量名%)求张量的最小值:tf.reduce_min(%张量名%)求张量的最大值:tf.reduce_max(%张量名%)求张量的和:tf.reduce_sum(%张量名%)其次,对于上述所有操作都可在函数后添加一个新的参数axis=%维度%axis=0代表第一维度axis=1代表第二维度以此类推张量的四则运算加减乘除次方/开方特别注意
Postlude·2023-11-09 16:53

Tensorflow学习笔记：1-tensorflow-gpu部署 & keras简单使用-2023-2-12

tensorflow-gpu学习笔记：部署&keras简单使用-2023-2-12tensorflow2.6.0GPU版本部署及测试0-查看NVIDIA驱动版本1-安装2-测试3-简单使用4-tf.keras概述1、（单层）线性回归1、导包&数据读取和观察2、预测目标与损失函数3、创建模型4、训练5、预测2、多层感知器3、逻辑回归1、sigmoid函数2、交叉熵损失函数3、模型预测4、画图看损失和
Merlin雷·2023-11-09 12:48

TensorFlow学习笔记--（1）张量的随机生成

张量的生成如何判断一个张量的维数：看张量的中括号有几层012：零维数列[246]:一维向量[[123][456]]:二维数组两行三列第一行数据为123第二行数据为456以此类推n维张量有n层中括号tf.zeros(%指定一个张量的维数%)生成一个全0的张量tf.ones(%指定一个张量的维数%)生成一个全1的张量tf.fill(%指定一个张量的维数%,%Value%)生成一个全为Value的张量随
Postlude·2023-11-08 06:13

Tensorflow学习笔记：Keras函数式API

目录一、简介二、使用相同的层计算图定义多个模型三、模型可像层一样被调用四、处理复杂计算图拓扑1.多输入多输出模型2.建立一个小的ResNet五、共享层六、提取和重用层计算图节点七、使用自定义层扩展API八、何时使用函数式API1.函数式API的优势2.函数式API的劣势九、混合搭配的API式样1.将函数式模型用作子类化模型的一部分：2.在函数式API中使用任何子类化层或模型一、简介函数式API创建
凿井而饮·2023-11-04 16:58

tensorflow学习笔记--机器学习基础知识--（1）基本图像分类

学习教材是tensorflow官网上的新手教程为了让自己有更深的印象和理解，将自己的学习笔记记录基础分类：对于衣服的图片分类本指南训练了一个神经网络模型来对衣服的图像进行分类，例如运动鞋和衬衫。本指南使用tf.keras在TensorFlow中构建和训练模型。from__future__importabsolute_import,division,print_function,unicode_li
爱玩的阿是·2023-11-03 03:32

TensorFlow学习笔记（未完待续）

文章目录tf.Graph().as_default()sessiontensorflow.placeholder()tf.summarytf.Graph().as_default()withtf.Graph().as_default():withtf.device('/gpu:'+str(GPU_INDEX)):TensorFlow中所有计算都会被转化为计算图上的节点。是一个通过计算图的形式来表述
苏钟白·2023-10-30 10:00

TensorFlow学习笔记（四）—— 入门 —— 基本使用

教程地址：TensorFlow中文社区基本使用使用TensorFlow,你必须明白TensorFlow:使用图(graph)来表示计算任务.在被称之为会话(Session)的上下文(context)中执行图.使用tensor表示数据.通过变量(Variable)维护状态.使用feed和fetch可以为任意的操作(arbitraryoperation)赋值或者从其中获取数据.综述TensorFlow
tiankong19999·2023-10-23 13:27

TensorFlow学习笔记（四）——tf.data API

tf.data.Datasetcsv文件读取为dataset并用于训练tfrecord1.tf.data.Datasettf.data.Dataset使用流程：（1）以源数据创建一个dataset；（2）对数据进行预处理；（3）遍历整个dataset，进行数据处理1.1SourceDatasets（1）由数组、列表等创建，将其转化为tensor#创建一个datasetdataset=tf.data
七月七叶·2023-10-20 02:53

tensorflow学习笔记————分类MNIST数据集

在使用tensorflow分类MNIST数据集中，最容易遇到的问题是下载MNIST样本的问题。一般是通过使用tensorflow内置的函数进行下载和加载，fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot=True)但是我使用时遇到了“
san.hang·2023-10-19 02:29

tensorflow学习笔记：运算函数、复数操作函数、规约计算、 序列比较与索引提取以及错误类

运算函数、复数操作函数、规约计算、序列比较与索引提取以及错误类前一章提到了许多关于张量的操作函数，这里接着将一些运算函数、复数操作函数、规约计算、序列比较与索引提取以及错误类记录下来。算数运算函数函数描述tf.asign(x,y,name=None)令x=ytf.add(x,y,name=None)求和tf.subtract(x,y,name=None)减法tf.multiply(x,y,name
heart_ace·2023-10-07 19:37

tensorflow学习笔记--tf.make_template与tf.global_variables_initializer()

2019.9.21关于tf.make_template与tf.global_variables_initializer()一、tf.global_variables_initializer()要点：a.只会初始化之前定义了的变量，从实验3中注释了initialize之后无法运行可以看出b.这里有个疑问是实验中zw两个变量的创建似乎没有进入到函数中，sess.run()时也没有进入其中？参看实验4c
KunB在学习·2023-10-04 09:05

TensorFlow学习笔记（八）： Google 的开源技术protobuf 简介

★protobuf是啥玩意儿？为了照顾从没听说过的同学，照例先来扫盲一把。首先，protobuf是一个开源项目（官方站点在“这里”），而且是后台很硬的开源项目。网上现有的大部分（至少80%）开源项目，要么是某人单干、要么是几个闲杂人等合伙搞。而protobuf则不然，它是鼎鼎大名的Google公司开发出来，并且在Google内部久经考验的一个东东。由此可见，它的作者绝非一般闲杂人等可比。那这个听起
沫尘雪痕·2023-09-27 13:19

Tensorflow学习笔记(二）

计算图中的操作importnumpyasnpimporttensorflowastfsess=tf.Session()x_vals=np.array([1.,3.,5.,7.,9.])x_data=tf.placeholder(dtype=tf.float32)m_const=tf.constant(3.)my_product=tf.multiply(x_data,m_const)forx_val
张沐之_·2023-09-20 22:15

Tensorflow学习笔记（三）

正则化这一课突然间难度直接暴涨，毫无心理准备的我一脸懵逼地听了三遍，还有好多没有理解的地方缓解过拟合，在损失函数中引入模型复杂度指标，利用给w加权值，弱化训练数据的噪声（一般不正则化b）loss新的计算方法L1正则化和L2正则化核心代码：defget_weight(shape,regularizer):w=tf.Variable(tf.random_normal(shape),dtype=tf.f
繁盛天地橘·2023-09-18 08:32

Tensorflow学习笔记（五）

1.关于csv数据导入训练数据和测试数据由一行一行组成。约定第一行为栏目名称。如果csv文件里没有，需要代码中指定最好把前面几列设置为标签需要指定训练使用数据列和标签列参考：https://tensorflow.google.cn/tutorials/load_data/csv2.关于tensorflowhub是一个模块库作为一个模型的一部分存在每个模块是训练好的带参数的模型目的是方便复用模型和分
bergsail·2023-08-31 22:10

Codehub的tensorflow学习笔记1_简单tensor,op和变量操作

课程源于bilibili上的Codehub的tensorflow课程……此笔记主要目的是自己理解和记录，如果能帮到其他人十分开心首先安装anacondapipinstalltensorflow#安装tensorflow了解基本概念图是基于会话的session,图中有操作（operate，简称op）和数据(tensor)比较值得注意的是每次都需要初始化变量导入session在session的基础上添
预言家_2a67·2023-08-25 06:24

Tensorflow学习笔记(六)-word embedding

1、WordEmbedding词语向量化仅仅把词语编号，没有体现语义之间的关联，尽量保证相似的词语有相似的特征，从而尽量可以方便语义理解这个特征也是通过机器学习得到的怎样学习能得到具备词义的特征？shape(samples,sequence_length,embedding_dimensionality)2.向量化数据学习过程实例(以影评为例)"howtotrainandvisualizeword
bergsail·2023-08-24 20:52

tensorflow学习笔记---tensorflow activation function

"""tf.random_normal（shape，mean=0.0，stddev=1.0，dtype=tf.float32，seed=None，name=None）从正态分布输出随机值。shape：一维整数张量或Python数组。输出张量的形状。用一个列表表示产出的张量的形状mean：类型dtype的0-D张量或Python值。正态分布的均值。均值stddev：dtype类型的0-D张量或Pyt
ElephantDees·2023-08-17 06:00

TensorFlow入门教程1-安装TensorFlow

1、概述最近接触感知算法方向的研究，之前在CSDN上分享了自己的一些TensorFlow学习笔记，也得到了一些网友的认可，但是我感觉有点乱，有些地方写的也不够详细，所以想重新整理一下，希望对需要的人有所帮助
贰爷·2023-08-15 16:51

tensorflow学习笔记

tensorflow学习笔记1.安装2.验证GPU是否可用3.静态图说明tensorflow学习过程中记录的笔记1.安装cuda的安装过程略，参考pytorch的那篇笔记。
starvapour·2023-08-13 19:38

TensorFlow学习笔记12-word2vec模型

为什么学习word2word2vec模型?该模型用来学习文字的向量表示。图像和音频可以直接处理原始像素点和音频中功率谱密度的强度值，把它们直接编码成向量数据集。但在"自然语言处理"中，对语句中的单词(Word)进行编码，无法提供不同词汇之间的关联信息。这种"独立的、离散的"符号将导致数据稀疏，训练模型时将必须寻求更多数据。word2vec旨在克服上述问题。向量空间模型(VSMs)将语义近似的词汇映
FQ1149816888·2023-06-13 23:16

TensorFlow学习笔记（三）:神经网络算法

一维数据集上的神经网络#1引入包，创建会话importtensorflowastfimportnumpyasnpsess=tf.Session()#2初始化数据data_size=25data_1d=np.random.normal(size=data_size)x_input_1d=tf.placeholder(dtype=tf.float32,shape=[data_size])#3定义卷积层
张沐之_·2023-06-13 16:47

Tensorflow学习笔记（二）

激活函数relusigmoidtanhNN复杂度多用NN层数和NN参数的个数来表示损失函数1.均方误差（meansquareerror）loss_mse=tf.reduce_mean(tf.square(y_-y))MSE计算公式2.自定义损失函数举例：大于正确值损失cost，小于正确值损失profitloss=tf.reduce_sum(tf.where(tf.greater(y_,y),(y_
繁盛天地橘·2023-04-21 06:57

TensorFlow学习笔记（一）

一、如何在Ubuntu上编辑和运行TensorFlow包下的代码（1）使用vim编辑器编辑，终端运行代码该方法首先需要打开Ubuntu的终端，然后输入以下代码进入Anaconda管理下安装了TensorFlow包的Python环境：zlt@zlt-virtual-machine:~/download/MyTfTest$sourceactivatetensorflow成功运行后即可在前面看到括号里面
钟良堂·2023-04-18 03:47

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=
张沐之_·2023-04-14 10:49

tensorflow学习笔记

1.目的了解tensorflow框架1.1推荐官方QA:常见疑问经典解答官方博客:膜拜牛人的job2.tensor与placeholder#tensor方式a=tf.constant(3.0,dtype=tf.float32)b=tf.constant(4.0)#alsotf.float32implicitlytotal=a+bprint(a)print(b)print(total)#placeh
leobupt·2023-04-14 07:01

tensorflow学习笔记------神经网络优化

神经元模型：用数学公式表示为：f(∑iXiWi+b)，其中f为激活函数，b为偏置向。神经网络是以神经元为基本单位构成的。激活函数：引入非线性激活因子，提高模型的表达能力。常用的激活函数有relu,sigmoid,tanh等。激活函数relu：在tensorflow中使用tf.nn.relu()表示tf.nn.relu()2.激活函数sigmoid:在TensorFlow中，用tf.nn.sigmo
David_Hdw·2023-04-11 11:00

Tensorflow学习笔记 -Python 语法学习快速索引

Tensorflow学习笔记-Python语法学习快速索引——持续更新√1、ubuntu终端的简单使用√2、vim编辑器的基本用法√3、python里的数据类型：数值、字符串、列表、元组和字典√4、python
路拾遗37·2023-04-10 18:23

TensorFlow学习笔记1.9:tf.nn.softmax()

tf.nn.softmax(logits,axis=None,name=None,dim=None)Computessoftmaxactivations.(deprecatedarguments)计算softmax激活。（有弃用的参数）SOMEARGUMENTSAREDEPRECATED.一些参数被弃用Theywillberemovedinafutureversion.它们将在未来的版本中被删除I
HBU_DAVID·2023-04-06 00:32

Tensorflow学习笔记：CNN篇（4）——CIFAR-10数据集LeNet实现（Keras版）

Tensorflow学习笔记：CNN篇（4）——CIFAR-10数据集LeNet实现（Keras版）完整代码fromkeras.datasetsimportcifar10fromkeras.modelsimportSequential
Laurenitum·2023-04-05 13:25
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