Tensorflow学习

TensorFlow学习之 mnist_deep.py

源代码mnist_deep.py的网络结构定义如下defdeepnn(x):"""deepnnbuildsthegraphforadeepnetforclassifyingdigits.Args:x:aninputtensorwiththedimensions(N_examples,784),where784isthenumberofpixelsinastandardMNISTimage.Retu
shiguang116·2020-03-01 04:04

TensorFlow学习笔记（4）

这节课主要是理论，比较高深。老师讲完没太明白，对照书看才了解一二：4.1深度学习与深层网络神经深度学习是一种高复杂性数据建模算法，它有两个非常重要的特性：多层和非线性。线性模型可以解决线性可分问题，而深度学习的目的是为了解决现实中更为复杂，无法线性分割的问题。4.1.2激活函数实现去线性化解释：如果将每一个神经元的输出通过一个非线性函数，那么整个神经网络的模型也就不再是线性的了，这个非线性函数就是
只是不在意·2020-02-28 07:03

学习笔记TF055:TensorFlow神经网络简单实现一元二次函数

TensorFlow学习隐藏层、输出层weights、biases。观察训练次数增加，损失值变化。生成、加载数据。方程y=x^2-0.5。构造满足方程的x、y。加入不满足方程噪声点。
利炳根·2020-02-28 00:32

tensorflow学习笔记（二）session,graph,operator,tensor

Session,Graph,Operator,Tensor1.Session图的概念比较抽象可能c可以叫做是operator，可以发现，result=sess.run(c)之后，打印c和result，result才可以打被印得出来withtf.Session(target='',graph=None,config=None)assess:sess.run(fetches,feed_dict={y:
__Twenty__·2020-02-26 10:45

with graph.as_default( )

-StackOverflow▶Tensorflow学习笔记2：AboutSession,Graph,OperationandTensor-lienhua34-博客园▶withtf
hzyido·2020-02-23 14:08

tensorflow学习笔记-ExponentialMovingAverage

ExponentialMovingAverageSometrainingalgorithms,suchasGradientDescentandMomentumoftenbenefitfrommaintainingamovingaverageofvariablesduringoptimization.Usingthemovingaveragesforevaluationsoftenimprovere
飞天小小猫·2020-02-22 17:32

行人识别之安卓开发（一）

Java，结合tensorflow进行安卓开发第一个小程序可能是利用YOLOv2对行人的识别先基于tensorflow做一个安卓版本的mnist识别一、回顾tensorflow的mnist的练习，见《tensorflow
EchoIR·2020-02-21 07:48

tensorflow学习笔记-cifar10图像分类示例

这篇笔记主要记录一下学习tensorflowcifar-10图像分类的示例代码。数据介绍Cifar-10是由Hinton的两个大弟子AlexKrizhevsky、IlyaSutskever收集的一个用于普适物体识别的数据集。Cifar是加拿大政府牵头投资的一个先进科学项目研究所。Hinton、Bengio和他的学生在2004年拿到了Cifar投资的少量资金，建立了神经计算和自适应感知项目。这个项目
飞天小小猫·2020-02-21 04:45

tensorflow学习笔记

老旧tensorflow的api对比tf.nn.seq2seq.sequence_loss_by_example->tf.contrib.legacy_seq2seq.sequence_loss_by_exampletf.nn.rnn_cell->tf.contrib.rnntensorflow.Variable与get_variable的区别简而言之，get_variable用户共享的变量，所以
拎着激光炮的野人·2020-02-21 01:59

Tensorflow学习笔记（二）Tensorflow keras实战 --tf.keras

使用tf.keras进行模型的搭建用到的深度学习的理论知识包括分类问题、回归问题、神经网络、损失函数、激活函数、dropout、批归一化、深度神经网络、Wide&Deep模型、密集特征、稀疏特征、超参数搜索等及其在图像分类、房价预测上的实现。单就这些知识来说，如果前期学过深度学习或者是看过AndrewNg的deeplearning.ai课程，那么应该很好理解，本文主要是总结一下tf.keras在模
weixin_43107805·2020-02-19 23:10

tensorflow学习笔记-图像分类模型-GoogLeNet实现

导言：对GoogLeNet的了解不是特别深入，至少算法动机还没熟练掌握。那这篇笔记就先总结一下GoogLeNet的原理以及V1-V4的演化。最后用slim中的demo学习一下用tf实现的GoogLeNet。GoogLeNet的理论基础将Hebbian原理应用在神经网络上，如果数据集的概率分布可以被一个很大很稀疏的神经网络表达，那么构筑这个网络的最佳方法是逐层构筑网络：将上一层高度相关的节点聚类，并
飞天小小猫·2020-02-18 14:23

TensorFlow学习笔记之基本使用

TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器学习和深度
雁归来兮·2020-02-16 04:49

tensorflow学习笔记（二）常量、变量、占位符、会话

常量、变量、占位符、会话是tensorflow编程的基础也是最常用到的东西，tensorflow中定义的变量、常量都是tensor（张量）类型。常量tf.constant()tensorflow中定义的变量、常量都是tensor（张量）类型常用是在运行过程中不会改变的量，如作线性回归Y=w*X+b，知道一系列(X,Y)，通过梯度下降找w和b，X和Y的值在程序运行时就不会去改变，只不断改变w和b去减
panday·2020-02-14 22:00

tensorflow学习笔记（一）

简介Tensorflow是一个开源的、基于Python的机器学习框架，其前身是谷歌的神经网络算法库，由谷歌人工智能团队谷歌大脑（GoogleBrain）开发和维护。它是基于数据流编程数学运算系统，可部署于服务器、个人pc、网页、Android设备并支持GPU和TPU（TensorProcessingUnits）高性能数值计算，除了Python，TensorFlow也提供了C/C++、Java、Go
panday·2020-02-14 17:00

tensorflow学习笔记——验证码识别（三）模型训练

我们使用的模型为Alexnet，源码在tensorflowtensorflow-master，我们提取tensorflowtensorflow-master里面的net文件夹放入我们的程序路径以便使用，并修改Alexnet模型最后一层为4个分支，来进行多任务学习。（要源码可以找我，官网下载很慢）训练模型的代码如下：importosimporttensorflowastffromPILimportI
红鱼鱼·2020-02-11 21:11

tensorflow简介、目录

之前也使用tensorflow写过一些简单分类的代码，感受到深度学习确实用处较大，想更加系统和全面的学习下tensorflow的相关知识，于是我默默的打开了b站；发现了一门比较好的视频课程:深度学习框架Tensorflow
wsg_fun·2020-02-11 12:00

tensorflow学习笔记

tensorflow控制流之tf.casetf.casecase(pred_fn_pairs,default,exclusive=False,strict=False,name='case')控制语句还是非常好用的Definedintensorflow/python/ops/control_flow_ops.py.Seetheguide:ControlFlow>ControlFlowOperati
风果·2020-02-11 05:56

Tensorflow学习笔记——word2vec

本笔记记录一下鄙人在使用tf的心得，好让自己日后可以回忆一下。其代码内容都源于tf的tutorial里面的VectorRepresentationsofWords。现在我们一起来实现通过tf实现word2vec吧。代码地址：https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.2/tensorflow/examples/tutorials/word2ve
Salon_sai·2020-02-05 14:54

Tensorflow初识及安装

本章节目录Tensorflow简介Tensorflow相关网站Tensorflow的安装Tensorflow学习路标Tensorflow简介TensorFlow™是一个采用数据流图（dataflowgraphs
莫轶喃·2020-02-05 12:28

TensorFlow学习之分布式的TensorFlow运行环境

当我们在大型的数据集上面进行深度学习的训练时，往往需要大量的运行资源，而且还要花费大量时间才能完成训练。1.分布式TensorFlow的角色与原理在分布式的TensorFlow中的角色分配如下：PS：作为分布式训练的服务端，等待各个终端(supervisors)来连接。worker：在TensorFlow的代码注释中被称为终端(supervisors)，作为分布式训练的计算资源终端。chiefsu
Baby-Lily·2020-02-05 10:44

TensorFlow学习笔记01:使用tf.keras训练模型

TensorFlow学习笔记01:使用tf.keras训练模型Keras入门案例使用单神经元完成线性回归使用Keras搭建卷积神经网络例子1:使用神经网络进行图片分类获取数据集定义并训练神经网络定义回调函数历史训练指标的可视化各层的输出的可视化例子
ncepu_Chen·2020-01-20 21:36

解决tensorflow训练时内存持续增加并占满的问题

记录一次小白的tensorflow学习过程，也为有同样困扰的小白留下点经验。先说我出错和解决的过程。
张小白027·2020-01-19 17:35

TensorFlow学习笔记：Inception_v3源码分析

如果需要运行建议参考：TensorFlow学习笔记：RetrainInception_v3（一）TensorFl
DexterLei·2020-01-08 18:25

tensorflow学习------文本分类详解

前言这几天caffe2发布了，支持移动端，我理解是类似单片机的物联网吧应该不是手机之类的，试想iphone7跑CNN，画面太美~作为一个刚入坑的，甚至还没入坑的人，咱们还是老实研究下tensorflow吧，虽然它没有caffe好上手。tensorflow的特点我就不介绍了：基于Python，写的很快并且具有可读性。支持CPU和GPU，在多GPU系统上的运行更为顺畅。代码编译效率较高。社区发展的非常
michaelgbw·2020-01-07 18:40

TensorFlow学习笔记(1)——低级API

学习目标张量变量图保存和恢复基本概念TensorFlow的核心数据单位是张量，TensorFlowCore程序可以看作是两个相互独立的部分组成：构建计算图，运行计算图。张量一个张量由一组阵列(任意维数)的原始值组成。张量的阶是它的维数，而它的的形状是一个整数元组，制定了阵列每个维度的长度。1#0阶张量(标量)[1,2]#1阶张量(向量)[[1,2],[3,4]]#2阶张量(矩阵)......tf.
for123·2020-01-06 18:02

TensorFlow学习笔记（3）

在上一个案例的基础上，利用相似的格式，训练识别MINST数据集的格式。http://www.jianshu.com/p/73d6051bd611其实训练很简单，就是用机器学习来识别手写数字。数据分为6w行的训练集和1w行的测试集。每张图片包含28x28个像素，所以数组是[60000,784]。像素的强度在0-1之间。根据识别概率，将每次识别的概率第一名（比如某个数字，认为6的是0.7,认为是8的0
只是不在意·2020-01-05 21:02

Tensorflow.TensorBoard.2.MNIST

参考内容：非常详细的TensorBoard基本解释及使用简介TensorFlow学习笔记（6）：TensorBoard之Embeddings【Python|TensorBoard】用PCA可视化MNIST
小异_Summer·2020-01-05 14:35

(tensorflow学习) DCGAN 动漫头像生成

训练过程数据收集训练DCGAN生成动漫头像，首先需要大量的训练数据可以用python写个爬虫去https://konachan.net/爬动漫图片，然后用https://github.com/nagadomi/lbpcascade_animeface这个程序截取动漫人物头像然后手动清洗数据，把不符合的删掉，我总共获得了14000+的头像，这里分辨率已经都压缩成128*128的。我都准备好了这些，在
Isaac320·2020-01-04 17:09

TensorFlow学习笔记（一）基础入门

安装我们依旧使用anaconda来进行安装。condacreate-ntensorflowpython=3.5sourceactivatetensorflowcondainstallpandasmatplotlibjupyternotebookscipyscikit-learncondainstall-cconda-forgetensorflowHelloWorld输入下面的代码，然后运行。imp
唐晓阳_雪球行动·2019-12-31 00:20

tensorflow学习笔记（1）

importtensorflowastfTensorFlow使用图来表示计算任务。图中的节点叫op,一个op获得0个或者多个tensor，执行计算,产生0个或者多个tensor.图只是描述了计算过程，为了执行这些计算，图必须在session中被启动。python中，计算返回的tensor是numpyndarray对象fromtensorflow.examples.tutorials.mnistim
whuyayagmailcom·2019-12-30 05:27

tensorflow学习笔记

tensorflow学习笔记一：安装调试用过一段时间的caffe后，对caffe有两点感受：1、速度确实快;2、太不灵活了。
jinxiqinghuan·2019-12-29 20:00

TensorFlow学习笔记：Saver与Restore

tf.train.Saver注意：saver()与restore()只是保存了session中的相关变量对应的值，并不涉及模型的结构。SaverDefinedintensorflow/python/training/saver.py.Seetheguides:ExportingandImportingaMetaGraph>ExportingaCompleteModeltoMetaGraph,Exp
DexterLei·2019-12-29 05:28

tensorflow学习笔记——ResNet

自2012年AlexNet提出以来，图像分类、目标检测等一系列领域都被卷积神经网络CNN统治着。接下来的时间里，人们不断设计新的深度学习网络模型来获得更好的训练效果。一般而言，许多网络结构的改进（例如从VGG到ResNet可以给很多不同的计算机视觉领域带来进一步性能的提高。ResNet（ResidualNeuralNetwork）由微软研究员的KaimingHe等四位华人提出，通过使用Residu
战争热诚·2019-12-28 09:00

(Tensorflow学习）MNIST手写体识别 卷积神经网络LeNet-5模型实现

何为深度学习？一类通过多层非线性变换对高复杂性数据建模算法的合集上一篇文章，我用单隐藏层的全连接神经网络，实现对MNIST手写体的识别，测试集上只能达到98%正确率。如果用卷积神经网络，可以达到更好的效果。卷积神经网络主要是在全连接网络前加上了卷积层、池化层，个数不定使用全连接神经网络最大的问题是全连接层的参数太多，而用上卷积网络可以大大的减小参数量，并且卷积层可以更好的归纳图像特征全连接网络卷积
Isaac320·2019-12-27 11:35

TensorFlow学习2：张量 计算图 会话

张量（Tensor）可以理解为数组，0阶标量，1阶向量，n阶数组。可以通过前边的[查看阶数。如：[[[]]]为3阶。计算图（Graph）搭建神经网络的计算过程，是承载一个或者多个计算节点的一张图，只搭建网络，不运算。会话（Session）执行计算图中的节点运算。示例importtensorflowastfx=tf.constant([[1.0,2.0]])w=tf.constant([[3.0],
崔业康·2019-12-24 14:03

tensorflow学习笔记——GoogLeNet

GoogLeNet是谷歌（Google）研究出来的深度网络结构，为什么不叫“GoogleNet”，而叫“GoogLeNet”，据说是为了向“LeNet”致敬，因此取名为“GoogLeNet”，所以我们这里题目就叫GoogLeNet。后面我们为了方便就叫inceptionNet。GoogleInceptionNet首次出现在ILSVRC2014的比赛中（和VGGNet同年），就以较大优势取得了第一名
战争热诚·2019-12-23 09:00

TensorFlow学习笔记(一)---graph,op,tensor,Session,Variables,Tensorboard

1.机器学习深度学习算法分类:神经网络(简单)神经网络(深度)回归图像:卷积神经网络自然语言处理:循环神经网络2.深度学习框架Internet,giant's,TensorFlow,software...3.Tensorflow.GoogleBrain计划产物版本迭代快特点:1.真正的可移植性2.多语言支持3.高度的灵活性与效率4.网站https://tensorflow.google.cn/in
郑德帅·2019-12-21 00:04

TensorFlow学习笔记：Retrain Inception_v3（一）

0.概要最新的物体识别模型可能含有数百万个参数，将耗费几周的时间去完全训练。因此我们采用迁移学习的方法，在已经训练好的模型（基于ImageNet）上调整部分参数，以实现对新类别的分类。关于迁移学习的理论，可以参考DeCAF:ADeepConvolutionalActivationFeatureforGenericVisualRecognition。事实上，获取一个分类模型有三种方式：Trainfr
DexterLei·2019-12-19 05:54

2018-12-27制作自己的数据集

CNNtensorflow学习笔记（六）-用自己的数据集训练CNN模型TFRecord数据集python制作自己的数据集TensorFlow（二）制作自己的TFRecord数据集读取、显示及代码详解tensorflow
kamin·2019-12-19 01:35

TensorFlow学习笔记：Retrain Inception_v3（二）

接前文：TensorFlow学习笔记：RetrainInception_v3（一）5.代码改写通过阅读源码可以发现，程序的超参数都是通过命令行传入，当然，每个命令行参数都含有默认值。
DexterLei·2019-12-17 20:12

tensorflow学习笔记——VGGNet

2014年，牛津大学计算机视觉组（VisualGeometryGroup）和GoogleDeepMind公司的研究员一起研发了新的深度卷积神经网络：VGGNet，并取得了ILSVRC2014比赛分类项目的第二名（第一名是GoogLeNet，也是同年提出的）和定位项目的第一名。VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能直接的关系，通过反复堆叠3*3的小型卷积核和2*2的最大池化层，VGGNet成功
战争热诚·2019-12-17 08:00

【深度学习 Hello World系列（二）】 用TensorFlow实现MNIST

前情回顾：TensorFlow学习笔记（一）基础入门TensorFlow学习笔记（二）ReLU、Softmax、CrossEntropy【深度学习HelloWorld系列（一）】用TFLearn实现MNIST
唐晓阳_雪球行动·2019-12-16 18:55

tensorflow学习笔记（一）

该笔记使用斯坦福的tensorflow课程CS20SI作为教程，可以在https://web.stanford.edu/class/cs20si/syllabus.html获得相关资源为什么要学习tensorflow因为tensorflow是目前最流行的开源深度学习框架，由google开发，跨平台且具有良好的可移植性。当然是因为用的人多，资料好找，例子大把大把的。国外都不流行的框架，国内想耍肯定不
hgt312·2019-12-14 20:09

tensorflow学习 (一)安装

环境:使用的mac系统,安装了python3.5教程:极客学院-中文教程1.安装python3.5,找廖雪峰官网2.安装pip3$sudoeasy_installpip33.安装TensorFlow$sudoeasy_install--upgradesix$sudopip3install--upgradehttps://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/t
对酒当歌的夜·2019-12-12 02:42

tensorflow学习笔记——AlexNet

2012年，AlexKrizhevsky、IlyaSutskever在多伦多大学GeoffHinton的实验室设计出了一个深层的卷积神经网络AlexNet，夺得了2012年ImageNetLSVRC的冠军，且准确率远超第二名（top5错误率为15.3%，第二名为26.2%），引起了很大的轰动。AlexNet可以说是具有历史意义的一个网络结构，在此之前，深度学习已经沉寂了很长时间，自2012年Ale
虫小宝·2019-12-10 15:45

tensorflow学习笔记——AlexNet

2012年，AlexKrizhevsky、IlyaSutskever在多伦多大学GeoffHinton的实验室设计出了一个深层的卷积神经网络AlexNet，夺得了2012年ImageNetLSVRC的冠军，且准确率远超第二名（top5错误率为15.3%，第二名为26.2%），引起了很大的轰动。AlexNet可以说是具有历史意义的一个网络结构，在此之前，深度学习已经沉寂了很长时间，自2012年Ale
战争热诚·2019-12-10 10:00

Tensorflow学习(一)

Tensorflow介绍Tensorflow是Google发布的人工智能系统.软件可以从大量数据来判断未来情况的趋势.英文官方网站：http://tensorflow.org/官方GitHub仓库：https://github.com/tensorflow/tensorflow中文版GitHub仓库：https://github.com/jikexueyuanwiki/tensorflow-zhT
orangercat·2019-12-08 14:45

tensorflow学习笔记系列（一）：前言

tensorflow学习笔记系列（一
mac在路上·2019-12-08 05:11

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。
战争热诚·2019-12-07 18:00

Tensorflow学习——Attention

tf.contrib.seq2seq.LuongAttentioninit(num_units,memory,memory_sequence_length=None,scale=False,probability_fn=None,score_mask_value=float('-inf'),name='LuongAttention')参数含义num_units在encoder阶段产生了多个特征向量
BigBig_Fish·2019-12-02 07:09
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