Tensorflow学习

TensorFlow学习系列（三）：保存-恢复和混合多个模型

目录TensorFlow学习系列（一）：初识TensorFlowTensorFlow学习系列（二）：形状和动态维度TensorFlow学习系列（三）：保存/恢复和混合多个模型TensorFlow学习系列
coderpai·2018-05-13 20:30

TensorFlow学习系列（四）：利用神经网络实现泛逼近器（universal-approximator）

目录TensorFlow学习系列（一）：初识TensorFlowTensorFlow学习系列（二）：形状和动态维度TensorFlow学习系列（三）：保存/恢复和混合多个模型TensorFlow学习系列
coderpai·2018-05-13 20:10

TensorFlow 学习笔记 - 避坑指南 Updating

TensorFlow学习笔记-避坑指南1.TensorFlow实现DeepNN2.TensorBoard加载Embeddings页Hang住3.Optimizer的选择4.根据需要弹性获取GPU资源TensorFlow
David_Hernandez·2018-05-09 19:44

Tensorflow学习笔记二--线性回归模型

学习完基本操作后，今天来学习一下如何用tensorflow建立线性回归模型。一、首先建立一些数据importnumpyasnpimporttensorflowastfimportmatplotlib.pyplotasplt#随机生成1000个点，围绕在y=0.1x+0.3的直线周围num_points=1000vectors_set=[]foriinrange(num_points):x1=np.
Maigz·2018-05-09 10:33

tensorflow学习之——TensorFlow版本更新【之前通过Anaconda安装】（Windows）

TensorFlow在1.1.0/1.2.0版本之后API发生重大变化，因此很有必要将版本升级到最新跟安装时一样，在AnacondaPrompt中启动tensorflow环境：activatetensorflow执行命令：cpu：pipinstall--upgrade--ignore-installedtensorflowgpu：pipinstall--upgrade--ignore-instal
ciky奇·2018-05-08 23:40

TensorFlow学习——tf.nn.conv2d和tf.contrib.slim.conv2d的区别

在查看代码的时候，看到有代码用到卷积层是tf.nn.conv2d，也有的使用的卷积层是tf.contrib.slim.conv2d，这两个函数调用的卷积层是否一致，在查看了API的文档，以及slim.conv2d的源码后，做如下总结：首先是常见使用的tf.nn.conv2d的函数，其定义如下：conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=
ciky奇·2018-05-08 13:08

TensorFlow 学习笔记 - Session

TensorFlow学习笔记-SessionSession拥有并管理TensorFlow程序运行时的所有资源。通常，会结合with语句使用，在计算完成之后，自动释放系统资源，除非手动关闭。
David_Hernandez·2018-05-06 16:54

TensorFlow 学习笔记 - 几种 LSTM 对比

TensorFlow学习笔记-几种LSTM对比tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCelltf.nn.static_rnntf.nn.static_rnntf.nn.dynamic_rnntf.contrib.cudnn_rnntf.contrib.rnn.LSTMBlockCelltf.contrib.rnn.LSTMBlockFusedCelltf.contrib.rnn.Basi
David_Hernandez·2018-05-04 19:18

Tensorflow学习二：神经网络用于分类和回归的损失函数

引言：对于二分类问题，一般会将预测结果经过一个非线性变换缩小到0到1之间，并设置一个阀值，比如0.5，小于0.5便是0，大于0.5便是1。但是这种做法对于多分类是不适用的。交叉熵：通过神经网络解决多分类的方法是设置n个输出节点，n代表类别数。对于每一个样例，神经网络会得到一个n维数组做为输出结果。数组中的每一个维度代表对应的类别。理想情况下，如果一个样本属于k,那么这个类别对应的输出节点的输出值应
xckkcxxck·2018-04-21 16:24

tensorflow学习-Google实战(chapter6)

6.1对卷积神经网络的一些理解全链接方式参数太多；因参数量大，导致计算量过大；随着层数的增多，可计算性变小卷积核、局部连接、感受野、权值共享、滑动步长、边缘填充、卷积核个数局部连接和权值共享大大降低了参数数量池化层(下采样)起到特征增强和数据压缩的作用卷积是一个特征提取过程卷积神经网络(cnn)比全部采用全链接的神经网络(nn)判断准确。因为参数本身也有判断噪音；随着参数的增多，在loss达到足够
Roy-Better·2018-04-21 08:04

tensorflow学习-Google实战（chapter06-迁移学习）

本章主要讲解迁移学习的动机，以及如何将一个数据集上训练好的卷积神经网络架构迅速转移到另一个数据集迁移学习：将一个问题上训练好的模型通过简单的调整使其适用于一个新的问题（主要是在最后的全连接层的节点数；节点数代表着分成多少类）#迁移学习#以下实验需要如下资源#源码及资源位置：gitclonehttps://github.com/caicloud/tensorflow-tutorial.git#需要t
Roy-Better·2018-04-20 20:29

Tensorflow学习笔记（第四天）—递归神经网络

一、首先下载来源于TomasMikolov网站上的PTB数据集http://www.fit.vutbr.cz/~imikolov/rnnlm/simple-examples.tgz二、需要的代码：这里只简单的放了一些代码，具体解释可以看官方文档。还有这篇文章我觉得不错：https://blog.csdn.net/mydear_11000/article/details/52440115reader
a870542373·2018-04-19 21:06

tensorflow学习笔记（1）：sess.run()

session.run()session.run([fetch1,fetch2])1234567891011importtensorflowastfstate=tf.Variable(0.0,dtype=tf.float32)one=tf.constant(1.0,dtype=tf.float32)new_val=tf.add(state,one)update=tf.assign(state,ne
coding思想·2018-04-19 21:38

Tensorflow学习笔记（第三天）—卷积神经网络

对CIFAR-10数据集的分类是机器学习中一个公开的基准测试问题，其任务是对一组大小为32x32的RGB图像进行分类，这些图像涵盖了10个类别：飞机，汽车，鸟，猫，鹿，狗，青蛙，马，船以及卡车。一、cifar10.py代码：#Copyright2015GoogleInc.AllRightsReserved.##LicensedundertheApacheLicense,Version2.0(the
a870542373·2018-04-18 10:39

tensorflow学习笔记之mnist的卷积神经网络实例

mnist的卷积神经网络例子和上一篇博文中的神经网络例子大部分是相同的。但是CNN层数要多一些，网络模型需要自己来构建。程序比较复杂，我就分成几个部分来叙述。首先，下载并加载数据：importtensorflowastfimporttensorflow.examples.tutorials.mnist.input_dataasinput_datamnist=input_data.read_data
denny402·2018-04-15 08:49

tensorflow学习笔记之简单的神经网络训练和测试

本文实例为大家分享了用简单的神经网络来训练和测试的具体代码，供大家参考，具体内容如下刚开始学习tf时，我们从简单的地方开始。卷积神经网络（CNN）是由简单的神经网络（NN）发展而来的，因此，我们的第一个例子，就从神经网络开始。神经网络没有卷积功能，只有简单的三层：输入层，隐藏层和输出层。数据从输入层输入，在隐藏层进行加权变换，最后在输出层进行输出。输出的时候，我们可以使用softmax回归，输出属
denny402·2018-04-15 08:49

TensorFlow学习笔记1.8:tf.assign()

assign：赋值Update'ref'byassigning'value'toit.通过给它赋值来更新“ref”。ThisoperationoutputsaTensorthatholdsthenewvalueof'ref'afterthevaluehasbeenassigned.这个操作输出一个张量，这个张量在赋值之后获取“ref”的新值。Thismakesiteasiertochainoper
HBU_DAVID·2018-04-14 04:19

TensorFlow学习笔记1.6:tf.cast()

Castsatensortoanewtype.将张量转换为一种新类型Theoperationcastsx(incaseofTensor)orx.values(incaseofSparseTensor)todtype.这个操作castx（如：张量）或x.values（如sparse张量）到dtype。Forexample:x=tf.constant([1.8,2.2],dtype=tf.float3
HBU_DAVID·2018-04-14 01:12

TensorFlow学习笔记1.3: math函数 API r1.7

http://devdocs.io/tensorflow~python/math_opsMathNote:FunctionstakingTensorargumentscanalsotakeanythingacceptedbytf.convert_to_tensor.接受Tensor参数的函数也可以接受tf.convert_to_tensor的任何参数。Note:Elementwisebinaryo
HBU_DAVID·2018-04-14 01:00

tensorflow学习笔记（第一天）-深度卷积神经网络

一、在这里首先需要了解一些概念性的东西，当然我是才接触，还不太熟悉：1.numpyNumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nestedliststructure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix））。文档中给出的例子mnist就是以Numpy数组的形式存储着训练、校验和测试数据集.2.ReLU神经元
a870542373·2018-04-13 21:46

史上最全TensorFlow学习资源汇总

来源|悦动智能（公众号ID：aibbtcom）本篇文章将为大家总结TensorFlow纯干货学习资源，非常适合新手学习，建议大家收藏。▌一、TensorFlow教程资源1)适合初学者的TensorFlow教程和代码示例：https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples该教程不光提供了一些经典的数据集，更是从实现最简单的“HelloWorld”
xpanxcom·2018-04-12 23:02

tensorflow学习序列——自动编码AutoEncode

#TensorFlow实现自编码器importnumpyasnpimportsklearn.preprocessingasprepimporttensorflowastfimportinput_datadefstandard_scale(X_train,X_test):preprocessor=prep.StandardScaler().fit(X_train);X_train=preproces
Hit_HSW·2018-04-11 21:26

tensorflow学习序列——多层感知机实现MNIST数字识别

利用tensorflow实现多层感知机，如下：1.主程序：#实现多层感知机importinput_dataimporttensorflowastfmnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True);in_units=784;h1_units=300;W1=tf.Variable(tf.truncated_normal([in_un
Hit_HSW·2018-04-11 21:13

【干货】史上最全的Tensorflow学习资源汇总

欢迎大家关注我们的网站和系列教程：http://www.tensorflownews.com/，学习更多的机器学习、深度学习的知识！作者：AI小昕在之前的Tensorflow系列文章中，我们教大家学习了Tensorflow的安装、Tensorflow的语法、基本操作、CNN的一些原理和项目实战等。本篇文章将为大家总结Tensorflow纯干货学习资源，非常适合新手学习，建议大家收藏。想要学习更多的
磐创 AI·2018-04-10 18:24

tensorflow学习笔记-从checkpoint中获取graph信息

代码：importtensorflowastfsess=tf.Session()check_point_path='variables'saver=tf.train.import_meta_graph('variables/save_variables.ckpt.meta')saver.restore(sess,tf.train.latest_checkpoint(check_point_path
qq_28808697·2018-04-10 17:43

tensorflow学习笔记--restore使用模型

代码：importtensorflowastfimportnumpyasnpimportscipyfromscipyimportndimage#graph=tf.Graph()#定义计算图---start（计算图应与训练时的计算图相同）X=tf.placeholder(name='X',shape=(None,64,64,3),dtype=tf.float32)Y=tf.placeholder(n
qq_28808697·2018-04-09 20:10

TensorFlow学习之MNIST实例

以下展示用两只不同的框架实现mnist手写数字识别（一）利用cnn架构实现：#EX02用卷积是实现mnist的例子#-*-coding:utf-8-*-importtensorflowastf#导入input_data用于自动下载和安装MNIST数据集fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.re
Roy-Better·2018-04-08 22:03

Tensorflow学习笔记三

不支持数学公式,前往我的我的csdn观看更佳前向传播目的:搭建模型,实现推理一些重要的概念参数一个神经元上图中的w(权重)即为参数,一般随机赋给初值计算对于这么一个神经元,y的值为$$y=x_1w_1+x_2w_2$$事实上用矩阵表达更方便也跟通常一点$$y=\begin{bmatrix}x_1&x_2\end{bmatrix}\times\begin{bmatrix}w_1\w_2\end{bm
挥炎破魂·2018-04-01 15:04

tensorflow学习之常用函数总结

Ⅰ.classtf.train.Optimizer优化器（optimizers）类的基类。这个类定义了在训练模型的时候添加一个操作的API。你基本上不会直接使用这个类，但是你会用到他的子类比如GradientDescentOptimizer,AdagradOptimizer,MomentumOptimizer.等等这些。后面讲的时候会详细讲一下GradientDescentOptimizer这个类
doulinxi115413·2018-03-31 11:25

TensorFlow学习笔记(更新中)

TensorFlow学习笔记目前处于入门状态,参考资料有《TensorFLOW实战深度学习》，《深度学习》等书籍和tensorflow官网教程：目录TensorFlow学习笔记目录TF图像处理函数TF图像处理函数
DoYourThings·2018-03-27 14:25

TensorFlow学习笔记

TensorFlow学习笔记一、常量表示importtensorflowastfm1=tf.constant([[3,3]])m2=tf.constant([[2],[3]])product=tf.matmul
Qiu_CJ·2018-03-26 20:55

Tensorflow学习笔记——Summary用法

Tensorflow学习笔记——Summary用法最近在研究tensorflow自带的例程speech_command,顺便学习tensorflow的一些基本用法。
darknessdarkness·2018-03-25 23:00

Tensorflow学习笔记——Summary用法

最近在研究tensorflow自带的例程speech_command,顺便学习tensorflow的一些基本用法。其中tensorboard作为一款可视化神器，可以说是学习tensorflow时模型训练以及参数可视化的法宝。而在训练过程中，主要用到了tf.summary()的各类方法，能够保存训练过程以及参数分布图并在tensorboard显示。tf.summary有诸多函数：1、tf.summa
love小酒窝·2018-03-25 23:00

tensorflow学习笔记（二）

tensorflow学习笔记(2)由于是在边看别人的开源代码，边学习tensorflow，可能写得没什么条理。
gzj_1101·2018-03-21 15:11

TensorFlow学习－－CIFAR-10

CIFAR-10数据集CIFAR-10数据集包含10个类的60000张32x32的彩色图像，每个类有6000张图像．有50000张训练图像和10000张测试图像．CIFAR-10数据集10个分类明细及对应的部分图片：教程代码其中主要涉及的文件：文件作用cifar10_input.py读取本地二进制文件cifar10_input_test.py输入测试cifar10.py建立CIFAR-10模型ci
阿卡蒂奥·2018-03-20 16:25

Tensorflow学习笔记——Summary用法

最近在研究tensorflow自带的例程speech_command,顺便学习tensorflow的一些基本用法。其中tensorboard作为一款可视化神器，可以说是学习tensorflow时模型训练以及参数可视化的法宝。而在训练过程中，主要用到了tf.summary()的各类方法，能够保存训练过程以及参数分布图并在tensorboard显示。tf.summary有诸多函数：1、tf.summa
darknessdarkness·2018-03-19 23:29

TensorFlow学习笔记【三】 实现去噪自编码器（Denoising Autoencoder）

TensorFlow学习笔记【三】实现去噪自编码器（DenoisingAutoencoder）〇、一、自编码器的输入节点和输出节点的数量是一致的，通常希望使用少量稀疏的高阶特征来重构输入，并非直接逐个复制输入节点
Shiheuan·2018-03-17 15:50

TensorFlow学习笔记：自然语言处理

文章地址：http://blog.csdn.net/White_Idiot/article/details/78881261#insertcode正在学习TensorFlow实战8.4.1，感谢楼主！我是被TensorFlowAPI坑惨了，我知道tf.nn.seq2seq.sequence_loss_by_example没有了，但是因为还有一个tf.contrib.seq2seq.sequence
qin1changping·2018-03-15 16:59

TensorFlow学习－－学习率衰减/learning rate decay

学习率衰减学习率衰减（learningratedecay）在训练神经网络时，使用学习率控制参数的更新速度．学习率较小时，会大大降低参数的更新速度；学习率较大时，会使搜索过程中发生震荡，导致参数在极优值附近徘徊．为此，在训练过程中引入学习率衰减，使学习率随着训练的进行逐渐衰减．TensorFlow中实现的学习率衰减方法：tf.train.piecewise_constant分段常数衰减tf.trai
阿卡蒂奥·2018-03-15 00:00

TensorFlow学习－－tf.summary.histogram与直方图仪表板/tensorboard_histograms

在训练神经网络时，当需要查看一个张量在训练过程中值的分布情况时，可通过tf.summary.histogram()将其分布情况以直方图的形式在TensorBoard直方图仪表板上显示．tf.summary.histogramtf.summary.histogram():输出一个直方图的Summaryprotocolbuffer.name：生成的节点名称.作为TensorBoard中的一个系列名称.
阿卡蒂奥·2018-03-14 14:12

TensorFlow备忘录——conv2d函数

卷积函数TensorFlow学习备忘录tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,data_format=None,name
diaojiu2755·2018-03-14 14:00

TensorFlow学习笔记（6）读取数据

Overview之前几次推送的全部例程，使用的都是tensorflow预处理过的数据集，直接载入即可。例如：然而实际中我们使用的通常不会是这种超级经典的数据集，如果我们有一组图像存储在磁盘上面，如何以mini-batch的形式把它们读取进来然后高效的送进网络训练？这次推送我们首先用tensorflow最底层的API处理这个问题，后面推送介绍高层API。高层API是对底层的进一步封装，用户可以不必关
aibbtcom·2018-03-10 19:07

TensorFlow学习之实现深度卷积分类器

1利用TensorFlow在MNIST数据上构建深度卷积分类器数据集：MNIST数据,MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，包含各种手写体数字图片本文分为两部分（1）softmax模型实现（2）深度卷积分类器实现2实验代码及结果截图#coding:utf-8#softmax模型#下载数据fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dat
King_key·2018-03-07 23:50

TensorFlow学习笔记【二】 手写数字识别入门

TensorFlow学习笔记【二】手写数字识别入门〇、文章总是改来改去，其实也是各个地方找到，看到的东西拿过来拼拼凑凑，主要还是给自己看的吧。
Shiheuan·2018-03-07 22:34

TensorFlow学习之平面拟合三维数据

1利用Python编写的TensorFlow代码，初步对TensorFlow有所了解。生成一些三维数据，然后用一个平面进行拟合2实验代码及结果截图#coding:utf-8importtensorflowastfimportnumpyasnp#生成假数据，总共100个点x_data=np.float32(np.random.rand(2,100))y_data=np.dot([0.100,0.20
King_key·2018-03-06 23:29

TensorFlow学习笔记：文件名冲突导致报错

教材：《TensorFlow实战：Google深度学习框架》章节：7.3.1队列与多线程学习使用TensorFlow中的队列，代码非常简单：importtensorflowastf#创建一个先进先出队列，指定队列中最多可以保存两个元素，并指定类型为整数q=tf.FIFOQueue(2,'int32')#使用enqueque_many函数来初始化队列中的元素。name=None#和初始化变量类似，在
qin1changping·2018-03-06 10:39

【TensorFlow学习笔记】完美解决 pip3 install tensorflow 没有models库，读取PTB数据

安装tensorflow我使用的是最最最简单的容易的pip3install《TensorFlow学习笔记》一、安装win10下python3.6的tensorflow的CPU版本安装读取PTB数据集发现问题之前一直用的好好的
Che_Hongshu·2018-02-24 12:16

【TensorFlow学习笔记】对图片数据的预处理二、画标注框，预处理完整框架

IDE：pycharmPython:Python3.6OS:win10如果您只是来看画标注框的话也只需要看这一篇文章即可，会有一个很详细的介绍和使用，但是你如果想学习整体的预处理请您看我的上一篇博文《TensorFlow
Che_Hongshu·2018-02-23 19:42

TensorFlow学习笔记-tf.estimator

tfestimatorEstimator属性方法tf.estimator.EstimatorEstimatorclass训练和测试TF模型。Estimator对象封装好通过model_fn指定的模型，给定输入和其它超参数，返回ops执行training,evaluationorprediction.所有的输出(包含checkpoints,eventfiles,etc.)被写入model_dir。属
EdwardMa12593·2018-02-20 18:49

TensorFlow学习-下

循环神经网络概念与适用传统ML算法需要人工提取特征信息，而全连接NN参数太多。而RNN有着挖掘数据中时序信息和语义含义的深度表达的能力。全连接NN都是从上层到下层，而每层之间的节点没有连接。要预测下一个单词是什么，需要用到当前单词，和之前的单词（如小学语文的补全句子：天空很__）。循环神经网络为了刻画一个序列当前的输出与之前信息的关系。网络会记忆之前的信息，并利用之前的信息影响后面节点的输出。RN
gwt0425·2018-02-20 15:50
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