Tensorflow学习第27页

我的Tensorflow学习之路

最近两年深度学习真的是火的不要不要的，关于深度学习，每个人都有自己的看法。有人说就是炼丹，得个准确率召回率什么的，拿到实际中，问问为什么，都答不上来。各种连代码都没写过的人，也纷纷表示这东西就是小孩堆积木，然后整个大功耗的服务器跑上几天，调调参数。然后每个实验室招生，都说自己是做什么深度学习，机器学习，大数据分析的，以此来吸引学生。可是可是，他们实验室很可能连一块GPU都没有。小时候，我把两个5号

永永夜·2017-09-27 16:58

tensorflow学习之常用函数总结：tensorflow.placeholder()函数

tensorflow.placeholder()函数tensorflow.placeholder(dtype,shape=None,name=None)此函数可以理解为形参，用于定义过程，在执行的时候再赋具体的值，placeholder相当于定义了一个位置，这个位置中的数据在程序运行时再指定。参数：dtype：数据类型。常用的是tf.float32,tf.float64等数值类型shape：数据形

Allenlzcoder·2017-09-27 14:18

tensorflow学习之常用函数总结：tensorflow.argmax()函数

tensorflow.argmax()函数tf.argmax(input,axis=None,name=None,dimension=None)此函数是对矩阵按行或列计算最大值参数input：输入Tensoraxis：0表示按列，1表示按行name：名称dimension：和axis功能一样，默认axis取值优先。新加的字段返回：Tensor一般是行或列的最大值下标向量例：importtensor

Allenlzcoder·2017-09-27 09:34

tensorflow学习——TensorBoard可视化

1、添加要显示的变量importtensorflowastf#用于标量的summarytf.summary.scalar('loss',cross_entropy)tf.summary.scalar('accuracy',accuracy)#收集以下三个信息，统计直方图withtf.name_scope("summary_gradients"):#有层次显示tf.summary.histogram

ei1994·2017-09-26 22:31

tensorflow学习——爬虫（headers爬取图片）

1、使用正则查找importrequestsimportreimportosimporttimeheaders={"Accept":"text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8","Accept-Encoding":"gzip,deflate","Accept-Langu

ei1994·2017-09-25 16:00

tensorflow学习——爬虫（图片及IP地址）

1、使用requests方法百度图片的下载importreimportrequestsimportosdefdowmloadPic(html,keyword):pic_url=re.findall('"objURL":"(.*?)",',html,re.S)i=0print('找到关键词:'+keyword+'的图片，现在开始下载图片...')foreachinpic_url:print('正在下

ei1994·2017-09-23 20:06

Tensorflow学习（一）--使用TensorFlow实现线性回归

本博客仅为作者记录笔记之用，不免有很多细节不对之处。还望各位看官能够见谅，欢迎批评指正。最近发现自己都没有真正好好学习过TensorFlow，只是看看别人project的代码，然后能跑起来就行，实际自己想要去搭建一些网络还是很困难，因此准备写一个使用TensorFlow实现一些网络的系列。这是第一篇，因此就从最简单的线性回归开始。首先简单介绍一下线性回归。线性回归的表达式为：y=wx+b其

左左左左想·2017-09-22 12:34

tensorflow学习笔记二---k近邻分类器

使用Tensorflow实现k近邻分类器模型1.k近邻模型的基本原理距离度量2.k值的选择3.分类决策规则2.Tensorflow实现k近邻分类代码inference()-构建学习器模型前向预测过程（从输入到输出的计算图路径）evaluate()-在测试集数据上对模型的预测性能进行评估此模型没有添加loss也没有train3.计算步骤算距离：给定测试样本的特征向量，计算他与训练集中每个样本特征向量

猩猩在召唤·2017-09-19 02:42

tensorflow学习——xml文件写与读

1、写入xmlfromxml.domimportminidom#写入xml文档的方法defcreate_xml_test(filename):#新建xml文档对象xml=minidom.Document()#创建第一个节点，第一个节点就是根节点了bookstore=xml.createElement('bookstore')#写入属性（xmlns:xsi是命名空间，同样还可以写入xsi:schem

ei1994·2017-09-18 18:03

tensorflow学习——parser变量定义

importargparseparser=argparse.ArgumentParser()parser.add_argument("--input_dir",help="pathtofoldercontainingimages")#required=True表示必须要输入的变量#parser.add_argument("--mode",required=True,choices=["train"

ei1994·2017-09-13 09:16

Tensorflow学习（一）离散点拟合

#这个程序是已知一些离散点拟合出其平面（W:[[0.1000.200]],b:[0.300]）importtensorflowastfimportnumpyasnpx_data=np.float32(np.random.rand(100))y_data=x_data*0.1+0.3Weights=tf.Variable(tf.random_uniform([1],-1.0,1.0))biases=

fengyjch·2017-09-12 23:08

tensorflow学习——tf.train.Supervisor()与tf.train.saver()

1、tf.train.Supervisor()importtensorflowastfimportnumpyasnpimportoslog_path='ckptdir/'log_name='liner.ckpt'x_data=np.random.rand(100).astype(np.float32)y_data=x_data*0.1+0.3w=tf.Variable(tf.random_norm

ei1994·2017-09-12 17:21

tensorflow学习——tf.floor与tf.train.batch

1、tf.floor(x,name=None)是向下取整，3.6=>3.0；tf.ceil(x,name=None)是向上取整，3.6=>4.0。2、tf.train.batch([example,label],batch_size=batch_size,capacity=capacity)：[example,label]表示样本和样本标签，这个可以是一个样本和一个样本标签，batch_size是

ei1994·2017-09-11 22:39

conv2d_transpose (反卷积)

tensorflow学习笔记(三十二):conv2d_transpose("解卷积")2017-02-1822:434856人阅读评论(0)收藏举报.embody{padding:10px10px10px

dehu2528·2017-09-10 22:29

tensorflow学习——json数据保存及读取

1、globimportglob#返回文件夹下所有的py文件f=glob.glob('tf\*.py')#cifar10\__init__.py2、jsonimportjsondata1={'b':789,'c':456,'a':123}data2={'a':123,'b':789,'c':456}#按关键字排序d1=json.dumps(data1,sort_keys=True)d2=json.

ei1994·2017-09-09 15:21

Tensorflow学习笔记

Tensorflow学习笔记参考知乎莫烦Tensorflow安装#python2+的用户:$pipinstalltensorflow#python3+的用户:$pip3installtensorflow

余音丶未散·2017-09-05 20:34

TensorFlow学习笔记（一）MNIST手写字识别

TensorFlow是一个非常强大的用来做大规模数值计算的库。其所擅长的任务之一就是实现以及训练深度神经网络。TensorFlow可以拆分成tensor和flow两部分来理解，tensor指的是张量，是维度的推广，表示更多维度的矩阵；flow指的是流，一层层的计算可以看作是“张量”在计算模型上的流动，简单的说就是看作计算过程。TensorFlow的工作方式是：使用图（graph）来表示计算任务.在

羊和咩咩·2017-09-05 09:52

Tensorflow进阶笔记 --- #"1"#

丛零开始看了一篇入门级的文章Tensorflow学习笔记2：AboutSession,Graph,OperationandTensor，讲的很简单，清楚，如果刚开始接触tensorflow看一下就会很明白怎么去跑一个最简单的网络

weixin_33932129·2017-09-04 23:17

tensorflow学习——collections.namedtuple函数

fromcollectionsimportnamedtuple#定义一个namedtuple类型User，并包含name，sex和age属性。#User=namedtuple('User',['name','sex','age'])User=namedtuple('User','name,sex,age')#创建一个User对象user=User(name='kongxx',sex='male',

ei1994·2017-09-02 21:33

Tensorflow学习笔记（6）——变量管理和模型持久化

1变量管理TF提供了通过变量名称来创建和获取一个变量的机制，不需要将变量的参数到处传递。主要通过tf.get_variable和tf.variable_scope实现。tf.Variable和tf.get_variable等价使用样例：weight=tf.get_variable(name='weights',shape=[5,5,3,1],initializer=tf.truncated_nor

Ericonaldo·2017-09-02 16:19

Tensorflow学习笔记（6）——变量管理和模型持久化

1变量管理TF提供了通过变量名称来创建和获取一个变量的机制，不需要将变量的参数到处传递。主要通过tf.get_variable和tf.variable_scope实现。tf.Variable和tf.get_variable等价使用样例：weight=tf.get_variable(name='weights',shape=[5,5,3,1],initializer=tf.truncated_nor

Ericonaldo·2017-09-02 16:19

TensorFlow学习笔记（5）——训练全连接神经网络

全连接神经网络解决MNIST问题这里的模型是使用滑动平均的模型代码和我的注释：importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data'''mnist=input_data.read_data_sets("path/to/MNIST_data",one_hot=True)print(mnist.train

Ericonaldo·2017-09-02 16:39

python tensorflow学习笔记（五）矩阵乘法运算

胡争辉·2017-08-29 13:32

tensorflow学习——tf.get_collection()， tf.identity()

0、将神经网络生成pb文件，测试程序以下是程序的关键代码，详细见连接#从训练好的ckpt中，导出pb文件importfully_conectedasmodelimporttensorflowastfdefexport_graph(model_name):graph=tf.Graph()withgraph.as_default():input_image=tf.placeholder(tf.floa

ei1994·2017-08-28 16:56

Tensorflow学习： AlexNet代码（slim版）

Eric2016_Lv·2017-08-25 23:12

Tensorflow学习： AlexNet练手版

版本0：时间：2017/8/25；23：49缺点：缺乏测试层，缺乏全连接层#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonFriAug2521:00:362017@author:DidiLv"""fromdatetimeimportdatetimeimportmathimporttimeimporttensorflowastf#batch的大小，batch的数量batch_size=

Eric2016_Lv·2017-08-25 23:20

Tensorflow学习：ResNet代码（详细剖析）-待补充，非最终版本

参考链接：感谢此位博主的工作，本博主只做进一步的剖析，目的为掌握和具备二次开发能力。http://blog.csdn.net/superman_xxx/article/details/65452735先贴代码：#-*-coding:utf-8-*- """CreatedonThuAug1716:24:552017Project:ResidualNeuralNetworkE-mail:Eric201

Eric2016_Lv·2017-08-24 00:00

tensorflow学习笔记（六）：cnn过程可视化

importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimportosimportmatplotlib.pyplotaspltos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='3'mnist=input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_ho

zd_njupt·2017-08-23 16:10

tensorflow学习——tf.layers.batch_normalization/tf.nn.batch_normalization/tf.contrib.layers.batch_norm

图片归一化方法：importtensorflowastfa=tf.constant([1.,2.,3.,4.,7.,5.,8.,4.,6.],shape=(1,3,3,3))a_mean,a_var=tf.nn.moments(a,axes=[1,2],keep_dims=True)b=tf.rsqrt(a_var)c=(a-a_mean)*b#c和d算的结果相同，是对整个batch图片归一化#只

ei1994·2017-08-23 11:44

Tensorflow学习： one-hot编码

问题源于Udacity深度学习视频13，14课不解之处。https://classroom.udacity.com/courses/ud730/lessons/6370362152/concepts/63713510510923一、One-HotEncodingOne-Hot编码，又称为一位有效编码，主要是采用位状态寄存器来对个状态进行编码，每个状态都由他独立的寄存器位，并且在任意时候只有一位有效

Eric2016_Lv·2017-08-21 14:15

TensorFlow学习笔记（二十八）CNN的9大模型之AlexNet

本文出自NIPS2012，作者是大神AlexKrizhevsky，属于多伦多大学Hinton组。概述本文提出的神经网络结构被成为AlexNet，在我最近的研究学习中发现，这一结构及其变种在很多任务中都有使用，回过头来重温一下这篇论文仍然是有必要的。归根到底，本文网络结构相对较浅，而且能够提取到比较丰富的特征，而很多任务的数据集无法达到ImageNet的规模，使用AlexNet是比较好的特征提取方法

Soyoger·2017-08-20 11:10

TensorFlow学习笔记（二十四）自制TFRecord数据集读取、显示及代码详解

在跑通了官网的mnist和cifar10数据之后，笔者尝试着制作自己的数据集，并保存，读入，显示。TensorFlow可以支持cifar10的数据格式，也提供了标准的TFRecord格式，而关于tensorflow读取数据，官网提供了3中方法1Feeding：在tensorflow程序运行的每一步，用python代码在线提供数据2Reader：在一个计算图（tf.graph）的开始前，将文件读入到

Soyoger·2017-08-18 10:03

TensorFlow学习笔记（二十） tensorflow实现简单三层网络

代码：importtensorflowastfw1=tf.Variable(tf.random_normal([2,3],stddev=1,seed=1))w2=tf.Variable(tf.random_normal([3,1],stddev=1,seed=1))x=tf.constant([[0.7,0.9]])a=tf.matmul(x,w1)y=tf.matmul(a,w2)sess=tf

Soyoger·2017-08-17 14:31

TensorFlow学习笔记（十八）tf.reshape矩阵变形

tf.reshape(tensor,shape,name=None)矩阵变形是常用的操作，在Tensorflow中调用方式有多种，例如：1.tf.reshapetf.reshape(L3,[-1,W4.get_shape().as_list()[0]])2.object.reshapemnist.test.images.reshape(-1,28,28,1)所有reshape函数中，关键的是sha

Soyoger·2017-08-17 13:04

tensorflow学习——DCGAN手写体生成

importnumpyasnpimporttensorflowastfimportpickleimportmatplotlib.pyplotaspltprint("TensorFlowVersion:{}".format(tf.__version__))fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.r

ei1994·2017-08-14 20:16

tensorflow学习——GAN手写体生成

importtensorflowastfimportnumpyasnpimportpickleimportmatplotlib.pyplotaspltfromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets('MNIST_data/')#img=mnist.train.images[

ei1994·2017-08-14 20:17

TensorFlow学习——用CNN训练机器识别信长和信喵

TensorFlow学习——用CNN训练机器识别信长和信喵最近想搞个图片分类器，实现自己加载本地的图片进行训练，然后保存模型，另起一个程序加载模型，然后读入几张图片进行预测。

KrseLee·2017-08-06 23:45

TensorFlow学习笔记（十三）TensorFLow 常用Optimizer 总结

这里主要是各种优化器，以及使用。因为大多数机器学习任务就是最小化损失，在损失定义的情况下，后面的工作就交给优化器啦。因为深度学习常见的是对于梯度的优化，也就是说，优化器最后其实就是各种对于梯度下降算法的优化。常用的optimizer类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

Soyoger·2017-08-05 11:09

TensorFlow学习笔记（十二）TensorFLow tensorBoard 总结

Tensorboard：如何更直观的观察数据在神经网络中的变化，或是已经构建的神经网络的结构。上一篇文章说到，可以使用matplotlib第三方可视化，来进行一定程度上的可视化。然而Tensorflow也自带了可视化模块Tensorboard，并且能更直观的看见整个神经网络的结构。上面的结构图甚至可以展开，变成：如何在event文件中添加自己想要可视化的数据：a.定义summaryoperatio

Soyoger·2017-08-05 10:53

DeepLearning&Tensorflow学习笔记2__mnist数据集CNN

1.Introduction利用卷积神经网络CNN对Mnist数据集手写数字进行分类。2.SourcecodeVersion1:coding:utf-8importinput_dataimporttensorflowastflog_dir="cnn_mnist_logs"mnist=input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True)sess=t

Rosun_·2017-08-04 21:15

Tensorflow学习之实现卷积神经网络（一）

CNN作为深度学习架构被提出的最初诉求，是降低对图像数据预处理的要求，以及避免复杂的特征工程。CNN训练的模型同样对缩放、平移、旋转等畸变具有不变性，有着很强的泛化性。CNN最大的特点在于卷积的权值共享结构，可以大幅减少神经网络的参数量，防止过拟合的同时又降低了神经网络模型的复杂度。卷积神经网络可以利用空间结构关系减少需要学习的参数量，从而提高反向传播算法的训练效率。每个卷积层会进行如下操作：（1

丶Minskyli·2017-08-03 13:29

tensorflow学习——tfreader格式，队列读取数据tf.train.shuffle_batch()

1、说明tf.train.shuffle_batch()这个函数的功能是：Createsbatchesbyrandomlyshufflingtensors.但需要注意的是它是一种图运算，要跑在sess.run()里ThisfunctionaddsthefollowingtothecurrentGraph:在运行这个函数时它会在当前图上创建如下的东西：Ashufflingqueueintowhich

ei1994·2017-08-02 13:50

Tensorflow学习笔记-基于LeNet5结构的ORL数据集人脸识别

参考文献:《基于卷积神经网络的人脸识别研究》李春利，柳振东，惠康华文章中基于经典的网络LeNet-5的结构，提出了一种适用于ORL数据集的CNN结构，在该数据集上取得了较高的识别率。本文是在参考此论文的基础上，使用tensorflow实现了文中相关理论。ORL训练集byCSDN训练集下载解压后可以看到，ORL训练集一共有40类，每一类有10张bmp类型的图片。首先我们需要做的就是将这些数据读入，制

RJzz·2017-08-01 18:12

[TensorFlow 学习笔记-08]tf.pad函数源码解析

[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

沪a_________·2017-07-31 20:56

TensorFlow学习——CIFAR-10（二）代码实现

搜罗CIFAR-10资料时发现Kevin的视频教程系列与网上的资料略有出路网上关于CIFAR-10的程序大致相同，以下博客都是相同的程序代码及解释：http://www.cnblogs.com/lixiaoran/p/6740022.htmlhttp://shartoo.github.io/tensorflow-sourcecode-input/http://blog.csdn.net/dilig

ciky奇·2017-07-30 21:20

TensorFlow学习——CIFAR-10（python实现数据可视化）

CIFAR-10下载下来的数据都是二进制文件(1)CIFAR-10数据集介绍①CIFAR-10数据集包含60000个32*32的彩色图像，共有10类。有50000个训练图像和10000个测试图像。数据集分为5个训练块和1个测试块，每个块有10000个图像。测试块包含从每类随机选择的1000个图像。训练块以随机的顺序包含这些图像，但一些训练块可能比其它类包含更多的图像。训练块每类包含5000个图像。

ciky奇·2017-07-30 18:32

TensorFlow学习——CIFAR-10（一）

本文学习参考视频：http://v.youku.com/v_show/id_XMjY4MjYzNzUwNA==.html?spm=a2h0k.8191407.0.0&from=s1.8-1-1.2CIFAR-10官网：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.htmlTensorFlow处理二进制数据格式流程：读取数据，数据不能一次读进内存中，需要生成相同大小的批

ciky奇·2017-07-30 12:17

TensorFlow学习笔记（八）add_layer操作

这里只是给神经网络定义一个函数，目的是添加一层网络importtensorflowastfdefadd_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=None):Weights=tf.Variable(tf.random_normal([in_size,out_size]))biases=tf.Variable(tf.zeros([1,out_

Soyoger·2017-07-28 13:47

TensorFlow学习笔记（四）自己动手求Weights和biases

这里自己构造一些数据，求Weights和biases源码：importtensorflowastfimportnumpyasnp#createdatax_data=np.random.rand(100).astype(np.float32)y_data=x_data*0.1+0.3###createtensorflowstructurestart###Weights=tf.Variable(tf.

Soyoger·2017-07-27 16:35

TensorFlow学习--tf.session.run()

函数参数run(fetches,feed_dict=None,options=None,run_metadata=None)tf.Session.run()执行fetches中的操作，计算fetches中的张量值。这个函数执行一步TensorFlow运算，通过运行必要的图块来执行每一个操作，并且计算每一个fetches中的张量的值，用相关的输入变量替换feed_dict中的值。fetches参数可

huahuazhu·2017-07-27 11:27

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