Tensorflow学习

tensorflow学习笔记四——实现一个CNN网络

本例子用到了minst数据库，通过训练CNN网络，实现手写数字的预测。首先先把数据集读取到程序中：mnist=input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True)然后开始定义输入数据，利用占位符#defineplaceholderforinputstonetworkxs=tf.placeholder(tf.float32,[None,784])#
Mr丶Caleb·2016-09-23 19:58

TensorFlow学习笔记（6）----TensorBoard_1

以一个曲线拟合的小例子说明要使用TensorBoard，需要对程序添加那些额外的东西。程序：importtensorflowastfimportnumpyasnp#Create100phonyx,ydatapointsinNumPy,y=x*0.1+0.3x_data=np.random.rand(1000,1).astype(np.float32)y_data=tf.sin(x_data)*tf
海上的独木舟·2016-09-14 15:31

tensorflow学习笔记五：mnist实例--卷积神经网络(CNN）

原文链接：http://www.cnblogs.com/denny402/p/5853538.htmlmnist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.mni
weixin_30578677·2016-09-08 16:00

tensorflow学习笔记二：入门基础

TensorFlow用张量这种数据结构来表示所有的数据。用一阶张量来表示向量，如：v=[1.2,2.3,3.5]，如二阶张量表示矩阵，如：m=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]，可以看成是方括号嵌套的层数。1、编辑器编写tensorflow代码，实际上就是编写py文件，最好找一个好用的编辑器，如果你用vim或gedit比较顺手，那也可以的啦。我们既然已经安装了anaconda，那么
denny402·2016-09-08 10:00

Tensorflow学习笔记(二)MNIST入门

写在前面现在已经配置好Tensorflow的环境啦，准备开始第一个神经网络的搭建！问题是——我下载好了MNIST的数据集，要怎么使用？默认的Docker镜像只包含启动和运行TensorFlow所需依赖库的一个最小集.去Tensorflow下载了项目——怎么运行呢？1.ImportError:NomodulenamedXXX这是我第一次用python，下载了tensorflow的文件夹之后就不知道怎
施久微·2016-09-07 20:55

Tensorflow学习笔记(一)环境配置

数据集Docker什么是DockerDocker引擎Docker架构Docker运行DockerEngineDockerMachine使用DockerMachine目标：完成tensorflow的环境配置写在前面：第一次构建神经网络，本来想用Tensorflow的……但是Windows上使用Tensorflow需要用Docker,然后在使用过程中挂载磁盘一直报错（mount:permissiond
施久微·2016-09-06 00:00

TensorFlow学习笔记（5）----TF生成数据的方法

正常情况下，使用tf.initialize_all_variables()初始化变量，在完全构建好模型并加载之后才运行这个操作。生成数据的主要方法如下1）如果需要利用已经初始化的参数给其他变量赋值TF的变量有个initialized_value()属性，就是初始化的值，使用方法如下：#原始的变量weights=tf.Variable(tf.random_normal([784,200],stdde
海上的独木舟·2016-09-05 19:01

TensorFlow学习笔记（4）----完整的工程示例：全连接前馈网络识别MNIST

该例子不关心最后的训练精度（只有90%），只是尽可能展示一个完整TF工程。对于一些比较大的工程，单文件方式不是很合适，需要多个文件配合。从逻辑上一般分为：推理（Inference）、损失（Loss）、训练（traning）和评估（evaluation)这些步骤，代码位置：原始代码下载地址（只需要mnist.py和fully_connected_feed.py）其中：mnist.py是构建模型的，另
海上的独木舟·2016-09-02 07:27

TensorFlow学习笔记（3）----CNN识别MNIST手写数字

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）是个常用的神经网络构型，考虑了图像的结构信息，对MNIST的效果更好一些。CNN包含的主要操作：convolution和pooling在TF中都有对应的函数，直接构建网络即可。CNN的具体介绍很多，这里不再赘述。本文主要介绍TF的实现，包括一些主要函数、步骤的说明，先浏览一下程序：fromtensorflow.examp
海上的独木舟·2016-09-01 20:21

TensorFlow学习笔记（3）----CNN识别MNIST手写数字

       卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）是个常用的神经网络构型，考虑了图像的结构信息，对MNIST的效果更好一些。CNN包含的主要操作：convolution和pooling在TF中都有对应的函数，直接构建网络即可。CNN的具体介绍很多，这里不再赘述。本文主要介绍TF的实现，包括一些主要函数、步骤的说明，先浏览一下程序：一些说明：1）偏置全部为0
PhDat101·2016-09-01 20:00

TensorFlow学习笔记（2）----Softmax Regression分类MNIST

1.简要介绍SoftmaxRegression直观地看，每个像素乘个系数加个偏置，最后得到一个属于某个分类的比重，表示“支持图片是数字i的证据有多强烈“上图红色代表负数贡献，蓝色代表正贡献。具体的公式就是：x表示图像，w是系数，b是偏置系数。softmax会把每个分类的证据都求解出来，然后使用指数归一化：这里的x又表示获得的证据evidence数值。简单表示为：softmax在本例分类其中的位置和
海上的独木舟·2016-09-01 10:59

TensorFlow学习笔记（三）：Tutorial第二个例子-深入MNIST-卷积神经网络

1.卷积神经网络结构及与LeNet-5的区别在网上找了一个卷积神经网络的教程，http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8781543/其实最好学习卷积神经网络的读本是Lecun的论文（http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-98.pdf），在这篇论文里面较为详尽的解释了什么是卷积神经网络，并且阐述了为
蓝蓝的天上白云飘X·2016-08-05 21:31

TensorFlow学习笔记（二）：快速理解Tutorial第一个例子-MNIST机器学习入门

TensorFlow教程的第一章“MNIST机器学习入门”很简单，用了一个很简单的网络，实现了MNIST样本训练。教程链接：http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/tutorials/mnist_beginners.html下面这些内容主要是解释这个教程中不是特别明确的地方。1.怎样理解MNISTMNIST的全称是MixedNationa
蓝蓝的天上白云飘X·2016-08-02 22:38

TensorFlow学习笔记（一）：快速安装与使用TensorFlow

（2016年9月更新）目前，tensorflow可以使用Anaconda（一个基于python的环境），对于tensorflow来说，可以比较顺利的安装python的相关依赖包，避免各种因为python版本冲突造成的麻烦，经过测试，国内可以访问相关资源。实践了一下，步骤如这个博客所示：http://blog.csdn.net/nxcxl88/article/details/52704877下面的这
蓝蓝的天上白云飘X·2016-07-30 00:00

tensorflow学习笔记

学习路线：训练阶段：数据打包-》网络构建、训练-》模型保存-》可视化查看测试阶段：模型加载-》测试图片读取-》预测显示结果常用函数学习使用一、测试阶段1、tensorflow打包数据#coding=utf-8 #tensorflow高效数据读取训练 importtensorflowastf importcv2 #把train.txt文件格式，每一行：图片路径名类别标签 #奖数据打包，转换成tfr
hjimce·2016-07-13 17:00

[置顶] TensorFlow学习笔记之五——源码分析之最近算法

importnumpyasnp importtensorflowastf #ImportMINSTdata importinput_data mnist=input_data.read_data_sets("/tmp/data/",one_hot=True) #这里主要是导入数据，数据通过input_data.py已经下载到/tmp/data/目录之下了，这里下载数据的时候，需要提前用浏览器尝试
snsn1984·2016-05-23 16:00

TensorFlow学习总结

1.TensorFlow(TF)资源   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-zh2.基本概念
MyArrow·2016-05-16 17:00

[置顶] TensorFlow学习笔记之四——源码分析之基本操作

例子源码地址：https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/1%20-%20Introduction/basic_operations.py根据网上的入门例子，一点点的熟悉代码和TensorFlow。对这个基本的例子，做一个注释，备忘之余分享给同样入门的初学者。importtensorflowas
snsn1984·2016-05-11 11:00

[置顶] TensorFlow学习笔记之三——适合入门的一些资源

Github上除了有TensorFlow的源码库之外，还有一些很不错的适合入门的资源。现在将目前已经接触到的资源整理出来，和大家分享。1、TensorFlow源码库https://github.com/tensorflow/tensorflow2、TensorFlow中文文档https://github.com/jikexueyuanwiki/tensorflow-zh3、TensorFlow入门
snsn1984·2016-05-11 10:00

TensorFlow学习笔记之三——适合入门的一些资源

原文链接：http://www.cnblogs.com/ainima/p/6331897.htmlGithub上除了有TensorFlow的源码库之外，还有一些很不错的适合入门的资源。现在将目前已经接触到的资源整理出来，和大家分享。1、TensorFlow源码库https://github.com/tensorflow/tensorflow2、TensorFlow中文文档https://githu
weixin_30718391·2016-05-11 10:00

[置顶] TensorFlow学习笔记-1

TensorFlow是Google开发的第二代人工智能系统，于2015年11月宣布开源。故名思义，TensorFlow的要素为张量（Tensor）和流（Flow），他们分别是系统的数据结构和算法框架。TensorFlow的设计想法就是通过让N维向量在数据流图（DataFlowGraph）上的一个节点流到另一个节点的方式来完成计算。例如，我们现在要计算两个矩阵相乘。在TensorFlow的框架下，第
Marcus_XF·2016-05-09 22:00

[置顶] TensorFlow学习笔记之二——安装和运行

通过阅读TensorFlow的论文和相关博文之后，接下来，对TensorFlow进行一个简单的初步运行。1、安装了Ubuntu16.04.(ubuntu-16.04-desktop-amd64.iso)2、sudoapt-getupdate3、#Ubuntu/Linux64-bit   $sudoapt-getinstallpython-pippython-dev4、#Ubuntu/Linux64
snsn1984·2016-05-09 13:00

[置顶] TensorFlow学习笔记之一——初步印象

最近工作太忙，赶上孩子刚刚出生不久，简直是忙的四脚朝天。对技术的跟踪、论文的阅读和代码的编写，都拉下了一段时间。跟朋友聊天的时候得知TensorFlow，而且是朋友极力推荐的开源项目，马上关注了一下。知道TensorFlow是Google的项目，我就马上去找到了关于TensorFlow的论文：地址：http://download.tensorflow.org/paper/whitepaper201
snsn1984·2016-05-06 14:00

Tensorflow学习笔记（8）——input_data.py解析

这里学习一下前面用到的读取mnist数据库文件的代码。其实并没有用到Tensorlfow的东西，但是读取数据库文件是使用Tensorflow编程实现功能的基础，因此归到Tensorflow的学习笔记中。这里需要注意的主要有以下几点：1.dense_to_one_hot函数2.DataSet类中next_batch函数3.read_data_sets函数这里有一个问题：dense_to_one_ho
lhanchao·2016-05-03 22:55

【机器学习】Tensorflow学习笔记

构建网络模型基本的MLP网络结构基本的感知机模型，没有加入b模型：Y=W∗Ximporttensorflowastfimportnumpyasnpimportinput_data#初始化权重wdefinit_weights(shape):returntf.Variable(tf.random_normal(shape,stddev=0.01))#定义网络模型，只是基本的mlp模型，堆叠两层的逻辑回
RiweiChen·2016-02-14 00:56

【机器学习】Tensorflow学习笔记

构建网络模型基本的MLP网络结构基本的感知机模型，没有加入b模型：Y=W∗Ximporttensorflowastf importnumpyasnp importinput_data #初始化权重w definit_weights(shape): returntf.Variable(tf.random_normal(shape,stddev=0.01)) #定义网络模型，只是基本的mlp模型，
chenriwei2·2016-02-14 00:00

TensorFlow学习笔记-TensorBoard启动

TensorFlow有一个可视化工具，可以可视化展示和分析执行过程。如果是源码安装的，按如下方式启动：python tensorflow/tensorboard/tensorboard.py --logdir=path/to/log-directory如果pip安装到了系统目录：tensorboard --logdir=/path/to/log-directory上面说的是官方的教程，我按照这个方
openthings·2015-12-29 20:00
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