Tensorflow实战

【TensorFlow实战】用Python实现自编码器

代码：importnumpyasnpimportsklearn.preprocessingasprepimporttensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data##均匀分布的Xaiver初始化器defxavier_init(fan_in,fan_out,constant=1):low=-constant*n
乐观的Zqq·2020-08-17 14:04

Tensorflow知识点总结（三）

大部分内容整理自《Tensorflow实战Google深度学习框架》在前面计算图、张量、会话、Tensorflow游乐场的基础上转到神经网络，MLP的神经元，层数，参数之前已经了解。
竹叶青lvye·2020-08-17 12:53

深度学习框架tensorflow实战（实现线性回归算法）

首先制造一个分布在某直线的数据集我们围绕着目标y1=x1*0.1+0.3来建立非常简单的得到，利用随机函数importnumpyasnpimporttensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltnum_points=1000vectors_set=[]foriinrange(num_points):x1=np.random.normal(0.0,0.55)y1
wujiekd·2020-08-17 04:32

TensorFlow学习笔记(4):线性回归，TensorFlow实战

说明此系列文档为学习中国大学mooc,浙江大学开设的《深度学习应用开发-TensorFlow实践》随堂笔记。有监督单变量机器学习案例监督式机器学习机器学习系统：通过学习如何组合输入的信息，来对未见过的数据进行有用的预测。标签：是我们要预测的真实事物：y线性回归中的y变量。特征：指用于描述数据的输入变量：xi线性回归中的[x1.x2x3…xn]变量样本：数据的特定实例：x1.有标签样本具有{特征，标
_昕_·2020-08-17 02:35

学习笔记 | 深度学习开发—TensorFlow实践(线性回归问题TensorFlow实战)

核心步骤1.准备数据2.构建数据3.训练模型4.进行预测线性方程单变量的线性方程可以表示为：y=w*x+b本例通过生成人工数据集。随机生成一个近似采样随机分布，使得w=2.0,b=1,并加入一个噪声，噪声的最大振幅为0.4人工数据集生成importtensorflowastf#载入tensorflowimportnumpyasnp#载入numpyimport matplotlib.pyplotas
Deep_learning_blog·2020-08-16 23:08

学习笔记 | 深度学习开发—TensorFlow实践(线性回归 tensorflow实战)

监督式机器学习1.简单的线性回归案例确定y=w*x+b这样的方程，其中w和b的值2.术语：标签和特征标签：是我们要预测的真实事物：y,线性回归中的y变量特征：是指用于描述数据的输入变量：xi线性回归中的{x1,x2,x3,……,xn}变量3.样本和模型样本是指数据的特定实例：x有标签样本具有{特征，标签}：{x，y}：用于训练模型无标签样本具有{特征，？}：{x,?}:用于对新数据做出预测模型可将
Deep_learning_blog·2020-08-16 23:37

tensorflow实战学习笔记3：神经网络八股

参考中国慕课mooc北京大学人工智能实战神经网络八股：六步法importtensorflowastfmnist=tf.keras.datasets.mnist(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()x_train,x_test=x_train/255.0,x_test/255.0###描述网络结构（包括拉直层，全连接层（神经元个数，激活
潘聪明·2020-08-16 16:59

Tensorflow实现进阶的卷积网络

此部分代码来自于《Tensorflow实战》5.3节#前两行代码可以跳过，自行去https://github.com/tensorflow/models/tree/master/tutorials/image
你向我靠过来·2020-08-16 10:48

Tensorflow：实战Google深度学习框架（VGGNet16--实现mnist数据集分类）

参考：tensorflow实战黄文坚#*_*coding:utf-8*_*fromdatetimeimportdatetimeimportmathimporttimeimporttensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist
马小歪丷·2020-08-16 09:11

深度学习入门（三）构建简单的两层神经网络

25天看完了吴恩达的机器学习以及《深度学习入门》和《tensorflow实战》两本书，吴恩达的学习课程只学了理论知识，另外两本书的代码自己敲了一遍，感觉过的太快，趁着跑cGAN的时间把两本书的知识点总结下
得克特·2020-08-16 09:23

VGGNet理解及TensorFlow实现

本文原理内容大部分为https://www.jianshu.com/p/5412d1dec69d介绍TensorFlow实现参考《TensorFlow实战》1.介绍VGGNet是牛津大学计算机视觉组（VisualGeometryGroup
我的她像朵花·2020-08-16 07:58

深度学习tensorflow实战笔记（2）图像转换成tfrecords和读取

上一篇博客介绍了如何把自己的一般数据放进去txt文件并读取训练全连接神经网络（多层感知机），但是如何把自己的图像数据投入到神经网络中做训练呢，当然，可以把图像写入到txt文件中，然后做reshape，这种方法效率太低，操作复杂，并且内存占用率太高。所以本篇博客介绍如何把自己的图像数据转成tensorflow平台标注的tfrecords格式，并读取tfrecords数据。下一篇博客介绍如何使用tfr
蒲衣翁·2020-08-16 06:30

用自己的数据集训练卷积神经网络

在一般讲解如何编写卷积神经网络的教科书如《TensorFlow实战Google深度学习框架》中的例子都是用的MNIST数据集，而数据集的导入是直接由TensorFlow的封装函数importtensorflow.examples.tutorials.mnist.input_dataasinput_datamnist
RuaiTA·2020-08-16 05:14

Tensorflow实战08-带标志的多类

注：学习完深度学习的基本知识后，本练习可帮助大家逐步从理论转向实战，如果对深度学习还不太了解，前先学习深度学习的基本知识以及原理本练习的数据可从以下网址获得：https://www.kaggle.com/datamunge/sign-language-mnist/home注册并下载以查找2个CSV文件：Sign\umnist_测试.csv还有签名_火车.csv–您将使用此按钮上载这两个文件，然后才
伶回合·2020-08-14 19:03

Tensorflow实战06-猫狗分类器2

注：学习完深度学习的基本知识后，本练习可帮助大家逐步从理论转向实战，如果对深度学习还不太了解，前先学习深度学习的基本知识以及原理在这个练习中，你将训练一个CNN关于猫和狗的完整数据集这将需要您做大量的数据预处理，因为数据集没有为您划分为培训和验证此代码块具有所有必需的输入在下方有空的地方填写代码并检验：importosimportzipfileimportrandomimporttensorflo
伶回合·2020-08-14 19:03

Tensorflow实战07-迁移学习

注：学习完深度学习的基本知识后，本练习可帮助大家逐步从理论转向实战，如果对深度学习还不太了解，前先学习深度学习的基本知识以及原理在下方有空的地方填写代码并检验：#Importallthenecessaryfiles!importosimporttensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayersfromtensorflow.kerasimportModel#
伶回合·2020-08-14 19:03

Tensorflow实战05-猫狗分类器

注：学习完深度学习的基本知识后，本练习可帮助大家逐步从理论转向实战，如果对深度学习还不太了解，前先学习深度学习的基本知识以及原理在这个练习中，你将训练一个CNN关于猫和狗的完整数据集这将需要您做大量的数据预处理，因为数据集没有为您划分为培训和验证此代码块具有所有必需的输入在下方有空的地方填写代码并检验：importosimportzipfileimportrandomimporttensorflo
伶回合·2020-08-14 19:02

Tensorflow实战04-处理复杂图像

注：学习完深度学习的基本知识后，本练习可帮助大家逐步从理论转向实战，如果对深度学习还不太了解，前先学习深度学习的基本知识以及原理下面是一个链接到一个快乐或悲伤数据集的代码，其中包含80个图像，40个快乐和40个悲伤。创建一个卷积神经网络，在这些图像上训练到100%的准确率，当训练精度达到>0.999时取消训练提示——它与3个卷积层一起使用效果最好。在下方有空的地方填写代码并检验：importten
伶回合·2020-08-14 19:32

Tensorflow实现自编码器

本文参考了黄文坚和唐源所著的《TensorFlow实战》一书。操作系统以及语言环境：MacOSPython3.5TensorFlow1.1下面开始实现最常用的自编码器。
bossjuemfc·2020-08-12 14:15

Tensorflow实战2：Tensorflow实现去噪自编码器

算法实现过程的详细介绍首先介绍一下自编码器，Hinton教授在Science发表了文章Reducingthedimensionalityofdatawithneuralnetworks，讲解使用自编码器进行降维的方法，自编码器就是可以使用自身的高阶特征编码自己。自编码器的输入节点和输出节点是一致的，但如果只是单纯的逐个复制输入节点则没有意义，所以我们可以加入几种限制：(1)如果限制中间隐藏节点的数
just_sort·2020-08-12 14:59

TensorFlow实战-自定义损失函数完整案例

importtensorflowastffromnumpy.randomimportRandomStateimportosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'batch_size=8#两个输入节点。x=tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,2),name='x-input')#一个输出节点。y_=tf.placehold
工厂测试开发-SZ·2020-08-11 04:10

Tensorflow实战——使用Estimator创建卷积神经网络

这里是LeeTioN的博客前言本篇文章是针对GitHub上的一个TensorFlow实例来进行源码讲解和分析Esitmator简介Esitmator是用来封装网络模型和参数的类，它的父类estimator(小写字母e)的其它子类有线性回归和分类等其他经典模型，而Esitmator用于构造自定义网络模型。Estimator定义和传参方式在Estimator中我们需要一个model_fn函数来自定义我
LeeTioN·2020-08-06 13:35

验证码识别（二）tensorflow实战训练技巧- 全国高校计算机能力挑战赛（基于tensorflow+python+opencv）

验证码识别-全国高校计算机能力挑战赛（基于tensorflow+python+opencv）（二）接着上一篇~读取图片和图片预处理；搭建VGG神经网络；开始训练和一些训练技巧；制作新数据集和数据增强；模型融合；对比一下不同灰度化结果上图从上至下依次为最大灰度化，cv2自带的灰度化，均值灰度化和权重灰度化。搭建VGG神经网络上一篇我们完成了图片的预处理，这里就用tensorflow搭建一个VGG网络
Memory逆光·2020-08-04 07:23

使用TensorFlow实现多层感知机识别手写数字

这个例子仍旧是根据《TensorFlow实战》一书中敲的，使用TensorFlow搭建简单的神经网络，进行手写数字的识别。这个神经网络只有一个隐藏层，隐藏层节点数为300。下面是代码。
June0805·2020-08-02 16:39

TensorFlow实战（三）——基于LeNet-5模型实现MNIST手写数字识别

前言：本文将介绍一种经典的卷积神经网络的网络结构——LeNet-5模型，并给出一个完整的TensorFlow程序来实现LeNet-5模型。通过这个模型，我们可以得到卷积网络结构设计的一个通用模式。一、卷积神经网络简介在这一节中将讲解卷积神经网络与全连接神经网络（每两层之间的所有节点都是有边相连的）的差异，并介绍组成一个卷积神经网络的基本网络结构。下图显示了全连接神经网络与卷积神经网络的结构对比图：
行歌er·2020-08-01 05:59

tensorflow 卷积神经网络 LeNet-5模型 MNIST手写体数字识别

____tz_zs小练习案例来源《TensorFlow实战Google深度学习框架》cnn/mnist_inference.py#-*-coding:utf-8-*-"""@author:tz_zs卷积神经网络
tz_zs·2020-08-01 01:38

表情识别，Tensorflow使用VGGNet对Fer2013表情数据集进行分类

课程作业VGGNet参考论文VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognitionVGGNet代码实现参考《Tensorflow实战》黄文坚
tbssl·2020-08-01 00:35

tensorflow实战3-利用seq2seq实现一个聊天机器人

具体项目代码详见github：https://github.com/jacksonsshi/chat_rnn具体介绍网络结构与训练这块1、seq2seq代码importtensorflowastfimportnumpyasnpimportsysclassSeq2Seq(object):def__init__(self,xseq_len,yseq_len,xvocab_size,yvocab_siz
shizhengxin123·2020-08-01 00:16

tensorflow实战（一） 打印一个tensor值

tensorflow打印一个tensor值在tensorflow中，打印一个tensor值必须在在一个会话Session中进行，并且可以使用Session.run()或Tensor.eval()进行打印x的值：-使用print(sess.run(x))-使用print(x.eval())Session.run和Tensor.eval的区别和联系例子importtensorflowastfx=tf.
promisejia·2020-07-31 21:54

TensorFlow实战框架Chp10--Keras在MNIST数据集上实现LeNet-5模型

Keras在MNIST数据集上实现LeNet-5模型#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonTueJul1020:04:032018@author:muli"""importkerasfromkeras.datasetsimportmnistfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Flatten,
木里先森·2020-07-31 20:11

tensorflow实战（一）TensorFlow实现 softmax Regression 识别手写数字

一、算法思想：二、操作步骤：1.在ipython或者spyder中直接输入以下代码#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonFriJan1216:29:412018@author:Administrator"""#下载数据集from tensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_
kengluer9495·2020-07-31 19:58

经典卷积网络模型LeNet-5模型来解决MNIST数字识别问题（主要解决验证集正确率低的问题）

是不是发现你训练的正确率跟书本上或者正常情况下的相差甚远，尤其是在验证集上的正确率我当时才0.1，而我参考的那本书（《TensorFlow实战Google深度学习框架》）上的正确率是0.99！
hello689·2020-07-31 18:52

tensorflow实战之LeNet-5实现mnist手写字体识别

importtensorflowastfimportnumpyasnpfromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data#用mnist数据训练#input代表输入数据#train代表是否是训练过程#regulation代表是否加入正则化definference(input,train,regulation):#第一层卷积，卷积核size为
李泽辰·2020-07-31 17:31

基于TED(en-zh)数据集进行实现Seq2Seq模型

博客文章基于GoogleTensorflow实战深度学习框架第九章部分内容，手写一遍代码加强模型理解。
瑶子ove·2020-07-28 20:09

浅谈LeNet-5

浅谈LeNet-5基于Tensorflow的实现欢迎查看我下一篇博客Tensorflow实战LeNet-5神经网络进行手写体数字识别一、LetNet是什么？
jiangxiaoju·2020-07-28 09:29

展望人工智能的未来

【在线直播】《TensorFlow实战》作者、PPmoney大数据算法总监黄文坚老师即将开课：《使用TensorFlow创建可自动玩游戏的DQN模型》，本次课程集中讲解Deep-QNetwork及其TensorFlow
csdn_csdn__AI·2020-07-27 23:28

有了深度学习就可以包打天下？你想多了

【在线直播】《TensorFlow实战》作者、PPmoney大数据算法总监黄文坚老师即将开课：《使用TensorFlow创建可自动玩游戏的DQN模型》，本次课程集中讲解Deep-QNetwork及其TensorFlow
csdn_csdn__AI·2020-07-27 23:27

初学tensorflow遇到的Error——UnrecognizedFlagError: Unknown command line flag 'f'

最近在学习《tensorflow实战》时需要下载cifar10数据集，在cifar10目录下用到命令：importcifar10,cifar10_inputcifar10.maybe_download_and_extract
diaipi1418·2020-07-27 21:16

TensorFlow之数据集（dataset）

学习记录数据集的基本使用方法数组创建数据集文本文档创建数据集TFRecord文件创建数据集数据集的高层操作mapshufflebatchrepeat学习记录前面学习过队列和线程用于读取训练数据，今天学习《TensorFlow
寒火qwer·2020-07-15 08:31

20200622：mobilenetv3-tensorflow实战（一）：项目准备和代码调试

1、开源代码：TensorFLow：https://github.com/Bisonai/mobilenetv3-tensorflowtensorflow1.15官方文档：https://tensorflow.google.cn/versions/r1.15/api_docs/python/tf/data/make_one_shot_iterator2、项目准备：项目克隆：gitclonehttp
沈雁·2020-07-15 06:31

Tensorflow入门——图像数据处理之必背方法合集

参考资料：《Tensorflow实战Google深度学习框架（第2版）》。本文适当分析代码，并记录实践过程中遇到的所有问题。⚠️本文二、的代码缩进和一、同步，其所有代码都在一、定义的会话中。
umbrellalalalala·2020-07-15 02:35

滑动平均模型：使用ExponentialMovingAverage

参考自：TensorFlow实战Google深度学习框架importtensorflowastf#定义一个变量用于计算滑动平均，这个变量的初始值为0。
我没有那种天分·2020-07-15 00:33

《TensorFlow实战Google深度学习框架(第2版)》3.tensorflow入门

文章目录TensorFlow计算模型------计算图计算图的概念TensorFlow数据模型------张量张量的使用TensorFlow运行模型------会话(session)TensorFlow实现神经网络前向传播神经网络实现完整神经网络TensorFlow计算模型------计算图计算图的概念Tensor就是张量。在TensorFlow中，张量可以被简单地理解为多维数组，如果说Tenso
su.nn.y·2020-07-14 23:23

如何打开ipynb文件

最近在学习《TensorFlow实战GoogLe深度学习框架》这本书，发现里面提供的源码后缀是.ipynb，而不是.py，那么我们应该怎么打开.ipynb后缀的文件呢？
chaibubble·2020-07-14 08:59

浅述经典的4种卷积网络之（4）ResNet

这里不对ResNet网络进行详细的原理阐述，只是卷积网络的由来以及网络结构和网络参数进行叙述，然后通过tensorflow进行代码实现，参看《tensorflow实战》。
萱子子子·2020-07-13 22:52

TensorFlow实战：Chapter-9下(DeepLabv3+在自己的数据集训练)

基本配置DeepLab的基本环境和基本demo要运行成功。如何使用DeepLabV3+训练CityScapes。数据集处理我的数据集是3分类问题，但因为数据集的保密协议，在后面的demo中我没有放出原图片，我会尽量将训练细节写出来。为了方便记录，我又使用了CamVid数据集(从这里下载)测试了一下。数据集处理分成三大步：标注数据制作指示文件将数据打包成TFRecord相关资源：对于CamVid数据
DFann·2020-07-13 15:04

TensorFlow实战：Chapter-9上(DeepLabv3+代码实现)

参考资料使用代码地址：github-DeepLabv3+官方教程调试指令参考local_test.sh前提工作这里主要分成两步：1.先配置基本的开发环境2.下载数据集并配置基本的环境配置依赖库NumpyPillow1.0tfSlim(whichisincludedinthe“tensorflow/models/research/”checkout)JupyternotebookMatplotlib
DFann·2020-07-13 15:03

深度学习二：使用TensorFlow搭建简单的全连接神经网络

深度学习二：使用TensorFlow搭建简单的全连接神经网络学习《TensorFlow实战Google深度学习框架》一书在前一篇博客中，学习了使用python搭建简单的全连接神经网络深度学习一：搭建简单的全连接神经网络这里继续学习使用
杰尼成·2020-07-12 19:38

tensorflow 运行时 自动 killed

错误笔记：tensorflow执行神经网络，自动killed错误描述，使用tensorflow实战卷积神经网络，对自己的数据集进行训练，数据集大小为1281281，参照AlexNet网络结构，有5个conv
Learning Not End·2020-07-12 18:12

浅述经典的4种卷积网络之（1）AlexNet

这里不对AlexNet网络进行详细的原理阐述，只是卷积网络的由来以及网络结构和网络参数进行叙述，然后通过tensorflow进行代码实现，参看《tensorflow实战》。
萱子子子·2020-07-12 17:17
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