Tensorflow实战

【TensorFlow实战——笔记】第3章：TensorFlow第一步_TensorFlow实现Softmax Regression识别手写数字

3.2TensorFlow实现SoftmaxRegression识别手写数字MNIST(MixedNationalInstituteofStandardsandTechnologydatabase)是一个非常简单的机器视觉数据集，它由几万张28像素x28像素的只包含灰度值的手写数字组成。在机器学习领域，对MNIST手写数字的识别就像是编程语言里实现HelloWorld例子一样，是入门知识。首先加载
陈康stozen·2017-08-10 01:35

【TensorFlow实战——笔记】第3章：TensorFlow第一步_TensorFlow实现Softmax Regression识别手写数字

3.2TensorFlow实现SoftmaxRegression识别手写数字MNIST(MixedNationalInstituteofStandardsandTechnologydatabase)是一个非常简单的机器视觉数据集，它由几万张28像素x28像素的只包含灰度值的手写数字组成。在机器学习领域，对MNIST手写数字的识别就像是编程语言里实现HelloWorld例子一样，是入门知识。首先加载
陈康stozen·2017-08-10 01:35

Tensorflow深度学习之十四：Tensorflow变量管理

声明：本篇文章参考《Tensorflow实战Google深度学习框架》一书Tensorflow提供了通过变量名称来创建或者获取一个变量的机制。
子为空·2017-08-09 10:47

《TensorFlow实战》TensorFlow上手代码

#导入TensorFlow并简写成tfimporttensorflowastf#定义变量a=tf.constant([1.0,2.0],name='a')b=tf.constant([2.0,3.0],name='b')result=a+b#打印变量将会输出#Tensor("a:0",shape=(2,),dtype=float32)#Tensor("b:0",shape=(2,),dtype=f
Kevin_Hsiao·2017-08-03 23:55

深度学习之四大经典CNN技术浅析

转自：https://www.leiphone.com/news/201702/dgpHuriVJHTPqqtT.html雷锋网按：2月28日下午3点，《TensorFlow实战》作者黄文坚做客【硬创公开课
haima1998·2017-08-01 20:36

《tensorflow实战》学习2——实现多层感知机

上一篇实现softmax，整个网络只有输入层和softmax分类，作者说那不算是神经网络。而这一篇实现多层感知机实际上是在上一篇的网络中，添加了一层隐含层。首先总结这一章学到的知识点。一．知识点汇总1.稀疏编码：早年学者发现，几乎所有的图像碎片都可以由64种正交的边组合得到，并且组合出一张图像碎片的边的数量是很少的，即稀疏的。学者们同时从大量未标注音频中发现了20种基本结构，绝大多数声音可以由这些
老笨妞·2017-08-01 09:15

TensorFlow实战

深度学习定义人工智能,机器学习,深度学习这三个概念还傻傻分不清?一张图解决疑惑神经网络和深度学习差别？深度学习是一种学习方式，指的是采用深度模型进行学习，不是模型。多层神经网络是一种模型。神经网络只要足够深就可以称作深度模型，但是深度模型不仅仅只有多层网络。神经网络部分概念特征值人和计算机互补（人，直觉，驾车，图像识别，计算机，简单机械）特征值提取的好坏（直角坐标与极坐标举例）举例：工厂：尺子质量
chenyu139·2017-08-01 09:02

《tensorflow实战google》第二章代码

importtensorflowastfg1=tf.Graph()withg1.as_default():v=tf.get_variable("v",initializer=tf.zeros_initializer(),shape=[3])g2=tf.Graph()withg2.as_default():v=tf.get_variable("v",initializer=tf.ones_initi
class_brick·2017-07-31 22:44

[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深度学习之十：Tensorflow实现经典卷积神经网络AlexNet

本篇文章参考《Tensorflow实战Google深度学习框架》一书之前接触了简单卷积神经网络，以后我们将利用Tensorflow提供的函数实现几个经典的卷积神经网络。
子为空·2017-07-29 11:57

Tensorflow深度学习之十：Tensorflow实现经典卷积神经网络AlexNet

本篇文章参考《Tensorflow实战Google深度学习框架》一书之前接触了简单卷积神经网络，以后我们将利用Tensorflow提供的函数实现几个经典的卷积神经网络。
子为空·2017-07-29 11:57

【TensorFlow实战——笔记】第3章：TensorFlow第一步_TensorFlow的编译及安装

3.1TensorFlow的编译及安装安装有两种情况使用CPU，安装容易使用GPU，需要先安装CUDA和cuDNN，比较复杂不管哪种情况，我们都推荐使用Anaconda作为Python的环境，因为可以避免大量的兼容性问题。TensorFlow目前支持比较完善的是Linux和Mac(对Windows的支持还不太全面)。而Mac系统主要使用CPU版本(Mac系统很少使用NVIDIA显卡，而目前Tens
陈康stozen·2017-07-27 23:20

【TensorFlow实战——笔记】第3章：TensorFlow第一步_TensorFlow的编译及安装

3.1TensorFlow的编译及安装安装有两种情况使用CPU，安装容易使用GPU，需要先安装CUDA和cuDNN，比较复杂不管哪种情况，我们都推荐使用Anaconda作为Python的环境，因为可以避免大量的兼容性问题。TensorFlow目前支持比较完善的是Linux和Mac(对Windows的支持还不太全面)。而Mac系统主要使用CPU版本(Mac系统很少使用NVIDIA显卡，而目前Tens
陈康stozen·2017-07-27 23:20

TensorFlow实战——CNN（VGGNet19）——图像风格转化

http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/73721903这次我们要做一件比较有趣的事——讲图像风格转化。如何将一张杭州西湖图片：这里写图片描述将其风格转化为和梵高的《星夜》一样具有鲜明艺术的风格呢？这里写图片描述先给出完整的代码：https://github.com/xiaoyesoso/TensorFlowinAction/blob/mas
小爷Souljoy·2017-07-27 12:17

Tensorflow深度学习之九：滑动平均模型

本篇文章参考《Tensorflow实战Google深度学习框架》一书在采用随机梯度下降算法训练神经网络时，使用tf.train.ExponentialMovingAverage滑动平均操作的意义在于提高模型在测试数据上的健壮性
子为空·2017-07-23 17:56

[TensorFlow 学习笔记-07]池化函数(Pooling Function)

[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_________·2017-07-19 17:19

tensorflow实战 猫狗大战（二）tenorboard可视化使用

前面一篇博客里提到生成的log文件，现在我们用tensorboard来进行可视化代码很简单终端输入tensorboard--logdir=/home/hjxu/PycharmProjects/tf_examples/dog_cat/log/train然后用浏览器打开http://0.0.0.0:6006/就可以啦，注意不要关闭终端其中，我还碰到一个问题ERROR:tensorflow:Tensor
hjxu2016·2017-07-18 19:34

深度学习利器：TensorFlow实战

深度学习及TensorFlow简介深度学习目前已经被应用到图像识别，语音识别，自然语言处理，机器翻译等场景并取得了很好的行业应用效果。至今已有数种深度学习框架，如TensorFlow、Caffe、Theano、Torch、MXNet，这些框架都能够支持深度神经网络、卷积神经网络、深度信念网络和递归神经网络等模型。TensorFlow最初由GoogleBrain团队的研究员和工程师研发，目前已成为G
·2017-07-17 17:00

Tensorflow深度学习之二：简单卷积神经网络CNN

本篇文章参考《Tensorflow实战Google深度学习框架》一书Tensorflow深度学习代码。
子为空·2017-07-16 20:14

四大经典卷积网络介绍

偶然间看到一片好的帖子，观摩之后收益颇多，特转载于此，与大家共同学习原标题：独家|《TensorFlow实战》作者黄文坚：四大经典CNN网络技术原理主要介绍四种经典的卷积神经网络，它们分别是：AlexNetVGGNetGoogleInceptionNetResNet
Double_V_·2017-07-15 22:45

tensorflow72 《深度学习原理与TensorFlow实战》05 RNN能说会道 03 对话机器人(chatbot)

01基本环境#《深度学习原理与TensorFlow实战》05RNN能说会道#书源码地址:https://github.com/DeepVisionTeam/TensorFlowBook.git#原书中代码位置
longji·2017-07-14 16:08

TensorFlow实战进阶：手把手教你做图像识别应用-AI100-专题视频课程

TensorFlow实战进阶：手把手教你做图像识别应用—8781人已学习课程介绍购买课程后添加小助手为好友（微信ID：csdn02）加入课程讨论群。
AI100·2017-07-13 15:12

Tensorflow深度学习之一：第一个Tensorflow深度学习程序

本篇文章参考《Tensorflow实战Google深度学习框架》一书最近在学习深度学习，将课本或者自己实现的代码贴出与大家分享。这是tensorflow自带的一个示例程序，实现对手写数字的分类。
子为空·2017-07-11 15:27

tensorflow71 《深度学习原理与TensorFlow实战》05 RNN能说会道 02语言模型

01基本信息#《深度学习原理与TensorFlow实战》05RNN能说会道#书源码地址:https://github.com/DeepVisionTeam/TensorFlowBook.git#视频讲座地址
longji·2017-07-07 16:57

tensorflow70 《深度学习原理与TensorFlow实战》05 RNN能说会道 01 正弦序列预测

01基本环境#《深度学习原理与TensorFlow实战》05RNN能说会道#书源码地址:https://github.com/DeepVisionTeam/TensorFlowBook.git#视频讲座地址
longji·2017-07-07 15:10

tensorflow63 《深度学习原理与TensorFlow实战》03 Hello TensorFlow

00基本信息《深度学习原理与TensorFlow实战》书中涉及到的代码主要来源于：A：Tensorflow/TensorflowModel/TFLean的样例，B：https://github.com/
longji·2017-06-30 20:11

TensorFlow 实战教程：如何用卷积神经网络打造图片识别应用-AI100-专题视频课程...

TensorFlow实战教程：如何用卷积神经网络打造图片识别应用—14585人已学习课程介绍AI100特邀阿里2017云栖大会APISolution大赛一等奖团队的联合创始人智亮先生，他将给大家介绍当前图像识别领域中先进的深度学习模型
AI100·2017-06-29 12:04

【DL笔记】卷积神经网络简介

1.前言这篇文章是我通过学习黄文坚、唐源所著的《TensorFlow实战》之后的简单总结，通过这本书使我对深度学习更加了解，现整理出一些部分分享给大家，错误之处可以在评论区指出，以便我加以改正，谢谢！
roguesir·2017-06-26 16:22

TensorFlow实战——CNN（VGGNet19）——图像风格转化

http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/73721903这次我们要做一件比较有趣的事——讲图像风格转化。如何将一张杭州西湖图片：将其风格转化为和梵高的《星夜》一样具有鲜明艺术的风格呢？先给出完整的代码：https://github.com/xiaoyesoso/TensorFlowinAction/blob/master/InActionB2
卓寿杰_SoulJoy·2017-06-25 20:15

TensorFlow实战——RNN（LSTM）——预测sin函数

http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/73650806关于LSTM可以参阅：http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/73196473完整代码：https://github.com/xiaoyesoso/TensorFlowinAction/blob/master/InActionB1/
卓寿杰_SoulJoy·2017-06-23 19:14

如何使用TensorFlow实现卷积神经网络

作者：黄文坚、唐源编者按：本文节选自图书《TensorFlow实战》第五章，本书将重点从实用的层面，为读者讲解如何使用TensorFlow实现全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络，乃至DeepQ-Network
csdn_csdn__AI·2017-06-21 14:55

TensorFlow实现估值网络（Q-learning）代码遇到的问题

《TensorFlow实战》8.3TensorFlow实现估值网络这一节看了3遍之后终于明白了大概思路。
黑暗骑士V·2017-06-19 22:36

TensorFlow实战：Neural Style

NeuralStyle是一个非常有意思的深度学习应用：输入一张代表内容的图片和一张代表风格的图片，深度学习网络会输出一张融合了这个风格和内容的新作品。TensorFlow是Google开源的最流行的深度学习框架。作者anishathalye使用TensorFlow实现了NeuralStyle，并将其开源放在了GitHub上。本文对他的代码进行深入剖析。代码请点这里。PretrainedVGG-19
丹追兵·2017-06-17 00:00

TensorFlow实现Softmax Regression手写数字识别

MNIST数据集one-hot编码SoftmaxRegression算法使用TensorFlow实现Softmax算法主要步骤完整的代码实现总结这篇文章是学习《TensorFlow实战-黄文坚》过程中的笔记
东风逍遥游·2017-06-15 17:30

TensorFlow实战：Gans 学习明星人脸

EBGAN#-*-coding:utf-8-*-"""EnergyBasedGenerativeAdversarialNetworks(EBGAN)pythonversion:2.7"""importosimportrandomimportnumpyasnpimporttensorflowastffromPILimportImage#importcv2importscipy.miscasmiscC
_小马奔腾·2017-06-12 15:02

TensorFlow-11-策略网络

今日资料：《Tensorflow实战》－策略网络代码：https://github.com/awjuliani/DeepRL-Agents/blob/master/Policy-Network.ipynb
aliceyangxi1987·2017-06-09 20:00

深度学习笔记——TensorFlow学习笔记（三）使用TensorFlow实现的神经网络进行MNIST手写体数字识别

本文是TensorFlow学习的第三部分，参考的是《TensorFlow实战Google深度学习框架》一书，这部分讲述的是使用TensorFlow实现的神经网络进行MNIST手写体数字识别一个实例。
mpk_no1·2017-06-04 00:59

[TensorFlow 学习笔记-04]卷积函数之tf.nn.conv2d

[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_________·2017-05-28 13:29

[TensorFlow 学习笔记-05]批标准化(Bacth Normalization，BN)

[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_________·2017-05-25 19:53

tesorflow 实现多层感知器（MLP）（亦即全连接网）

来自＜ｔｅｎｓｏｒｆｌｏｗ实战＞一书fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimporttensorflowastfmnist=input_data.read_data_sets
hufengshuo07·2017-05-23 18:27

[TensorFlow实战练习]3-高层API-tf.contrib.learn练习

前面两个练习都是用TensorFlowCore写的，相对于数据流图的概念比较清晰。TensorFlow本身也封装了很多高层API，方面我们做开发方便。很多模型和函数都有（东西太多了完全看不完啊）。因为是封装后的模型，就不怎么逐步解释了。主要是process-fit-evaluate-predict过程。直接贴代码本来是跟着书学习的，奈何现在的是API是1.1。0.6的教程有太多的不一样。下面贴的是
zyp199301·2017-05-15 15:00

经典神经网络回顾

date：2017.5.11前言：下面介绍的内容其实在《Tensorflow实战》里都有详尽的介绍，之前入门时只了解了vgg啥样，什么Alexnet，GoogleInception,ResNet只闻其名
Rush_b·2017-05-11 22:27

TensorFlow实现word2vec 详细代码解释

参考1：http://blog.csdn.net/mylove0414/article/details/69789203参考2：《TensorFlow实战》参考3：http://www.jianshu.com
此间_沐自礼·2017-05-09 00:00

《TensorFlow实战》与《TensorFlow实战Google深度学习框架》对比认识

研究生的毕业论文提交以后，有了一定的闲暇时间就读了最近刚出版的两本介绍TensorFlow的书籍《TensorFlow实战》和《TensorFlow实战Google深度学习框架》。
张月鹏·2017-05-05 20:31

《TensorfFlow实战》读书笔记（三） —— Tensorflow 实现 Softmax Regression 识别手写数字

《TensorfFlow实战》读书笔记（三）——Tensorflow实现SoftmaxRegression识别手写数字记录概述，要点，代码，思维导图书籍信息书名：《Tensorflow实战》作者：黄文坚唐源出版社出版
MLCV猿·2017-05-02 19:39

TensorFlow实战14：实现估值网络（强化学习二）

1.估值网络简介在强化学习中，除了上节提到的策略网络（PolicyBased）直接选择Action的方法，还有一种学习Action对应的期望值（ExpectedUtility）的方法，称为Q-Learning，和PlolicyBased方法一样，Q-Learning不依赖环境模型。在有限马尔科夫决策过程中（MarkovDecisionProcess）中，Q-Learning被证明最终可以找到最优的
Felaim·2017-04-27 23:12

TensorFlow实战14：实现估值网络（强化学习二）

1.估值网络简介在强化学习中，除了上节提到的策略网络（PolicyBased）直接选择Action的方法，还有一种学习Action对应的期望值（ExpectedUtility）的方法，称为Q-Learning，和PlolicyBased方法一样，Q-Learning不依赖环境模型。在有限马尔科夫决策过程中（MarkovDecisionProcess）中，Q-Learning被证明最终可以找到最优的
Felaim·2017-04-27 23:00

TensorFlow实战13：实现策略网络（强化学习一）

1.策略网络简介所谓的策略网络，即建立一个神经网络模型，它可以通过观察环境状态，直接预测出目前最应该执行的策略（policy），执行这个策略可以获得最大的期望收益（包括现在的和未来的reward）。和之前的任务不同，在强化学习中可能没有绝对正确的学习目标，样本的feature和label也不在一一对应。我们的学习目标是期望价值，即当前获得的reward和未来潜在的可获取的reward。所以在策略网
Felaim·2017-04-25 18:58

TensorFlow实战13：实现策略网络（强化学习一）

1.策略网络简介所谓的策略网络，即建立一个神经网络模型，它可以通过观察环境状态，直接预测出目前最应该执行的策略（policy），执行这个策略可以获得最大的期望收益（包括现在的和未来的reward）。和之前的任务不同，在强化学习中可能没有绝对正确的学习目标，样本的feature和label也不在一一对应。我们的学习目标是期望价值，即当前获得的reward和未来潜在的可获取的reward。所以在策略网
Felaim·2017-04-25 18:00

TensorFlow实战12：Bidirectional LSTM Classifier

1.双向递归神经网络简介双向递归神经网络（BidirectionalRecurrentNeuralNetworks，Bi-RNN）,是由Schuster和Paliwal于1997年首次提出的，和LSTM是在同一年被提出的。Bi-RNN的主要目标是增加RNN可利用的信息。RNN无法利用某个历史输入的未来信息，Bi-RNN则正好相反，它可以同时使用时序数据中某个输入的历史及未来数据。Bi-RNN网络结
Felaim·2017-04-20 19:32
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