Tensorflow实战第9页

Tensorflow实战：Tensorflow入门

TensorFlow计算模型-计算图TensorFlow中所有的计算都会被转换为计算图上的节点。如果说TensorFlow的Tensor是计算图的数据结构，那么Flow则体现了它的计算模型，Tensor是张量的含义。计算图的使用TensorFlow程序一般分为两个阶段，第一阶段定义计算图中所有的计算。第二阶段为执行计算。在编写程序过程中，TensorFlow会自动将定义的计算转化为计算图上的节点，

abc_138·2018-09-09 16:25

Tensorflow实现迁移学习

此例程来自《tensorflow实战google》第六章节的内容下面将介绍一个完整的tensorflow程序来介绍如何通过tensorflow来实现迁移学习。

qq_22169787·2018-09-07 22:23

tensorflow实战——dropout防止过拟合验证

了解dropout那得先了解什么是overfitting（过拟合），underfitting（欠拟合）overfitting就是指Ein(在训练集上的错误率)变小，Eout(在整个数据集上的错误率)变大的过程underfitting是指Ein和Eout都变大的过程使用简单的模型去拟合复杂数据时，会导致模型很难拟合数据的真实分布，这时模型便欠拟合了，或者说有很大的Bias，Bias即为模型的期望输出

虾米儿xia·2018-09-04 17:34

tensorflow实战（一）——mnist识别

目录1.MNIST数据集2.Softmax回归介绍3.实现回归模型（每一行代码复制即可，文末有完整代码）4.训练模型5.评估模型6.完整代码1.MNIST数据集MNIST数据集的官网是YannLeCun'swebsite。在这里，我们利用tensorflow自带的mnist下载器来下载数据fromtensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnis

虾米儿xia·2018-09-04 11:32

Tensorflow实战：LSTM原理及实现（详解）

LSTM规避了标准RNN中梯度爆炸和梯度消失的问题，所以会显得更好用，学习速度更快下图是最基本的LSTM单元连接起来的样子上图为一层LSTM单元连接起来的样子，在工业上，LSTM是可以像一个很大的方阵的，其中除了输入层和输出层分别对应着Xt和ht的值以外，中间的部分都是一层层的LSTM单元，拓扑结构如下：LSTM内部结构LSTM看上去就是这样一种效果，一个一个首尾相接，同一层的会把前面单元的输出作

我是刘刘啊·2018-09-03 16:07

Tensorflow实战：Word2Vec_Skip_Gram原理及实现（多注释）

Word2Vec也称WordEmbeddings，中文的叫法为“词向量”或“词嵌入”，是一种非常高效的，可以从原始语料中学习字词空间向量的预测模型。在Word2Vec出现之前，通常将字词转为One-HotEncoder，一个词对应一个向量（一个向量中只有一个1，其余皆为0），通常要将一篇文章中每一个词都转成一个向量，而整篇文章则变为一个稀疏矩阵。这样的方法没有考虑字词之间的关系，没有提供任何关联信

我是刘刘啊·2018-09-03 15:52

Tensorflow实战：ResNet原理及实现（多注释）

参考《Tensorflow实战》黄文坚，对Inception_V3进行了实现与改进，增加了自己的理解，欢迎提问！！

我是刘刘啊·2018-09-03 13:27

Tensorflow实战：Inception_V3原理及实现（多注释）

参考《Tensorflow实战》黄文坚，对Inception_V3进行了实现，增加了自己的理解，欢迎提问！！

我是刘刘啊·2018-09-03 10:33

tensorflow构建神经网络识别MNIST数据集样例代码

最近在学习郑泽宇老师的《Tensorflow实战Google深度学习框架》，书中样例代码写的非常简洁、易懂，而且逻辑性很强，在这里进行记录一下。

* star *·2018-09-02 17:43

Tensorflow实战：VGGNet16原理及实现（多注释）

参考《Tensorflow实战》黄文坚，并添加了自己的理解。欢迎提问！！

我是刘刘啊·2018-09-01 13:56

深度学习与TensorFlow实战（十一）卷积神经网络—VGG神经网络应用图像风格迁移

先看一下图像效果。把图像A转成B风格的山水画，结果C。AB结果C：训练好的VGG19模型下载：http://www.vlfeat.org/matconvnet/models/beta16/imagenet-vgg-verydeep-19.matmodel.py代码：importtensorflowastfimportnumpyasnpimportsettingsimportscipy.ioimpo

gsx316·2018-08-31 17:21

深度学习与TensorFlow实战（十）卷积神经网络—VGG（16）神经网络

架构：训练输入：固定尺寸224x224的RGB图像。预处理：每个像素减去训练集上的RGB均值。卷积核：一系列3X3卷积核堆叠，步长为1，采用padding保持卷积后图像空间分辨率不变。空间池化：紧随卷积堆的最大池化，为2x2滑动窗口，步长2.全连接层：特征提取后，接三个全连接层，前两个为4096，第三个为1000通道，最后是一个softmax层，输出概率。所有隐藏层都用非线性修正relu。详细配置

gsx316·2018-08-27 19:43

深度学习与TensorFlow实战（九）卷积神经网络—Lenet神经网络

Lenet神经网络是YannLeCun等人在1998年提出的，该神经网络充分考虑图像的相关性。Lenet神经网络结构为：1），输入为32X32X1的图片大小，为单通道；2），进行卷积，卷积核大小为5X5X1，个数为6，步长为1，非0填充；3）将卷积结果通过非线性激活函数；4）进行池化，池化大小为2X2，步长为1，全0填充；5）进行卷积，卷积核大小为5X5X6，个数16，步长1，非全0填充；6）将卷

gsx316·2018-08-24 17:38

深度学习与TensorFlow实战（八）卷积神经网络基础

CNN简介：卷积神经网络最初是为了解决图像识别等问题设计的，现在已经不仅仅是图像和视频，也可以用于时间序列信号，比如音频信号、文本数据等。在早期的图像研究中，最大的挑战如何组织特征，因为图像数据不像其他类型的数据那样可以通过人工理解来提取特征。在深度学习出现之前，我们必须借助SIFT，HOG等算法提取具有良好区分性的特征（SIFT等可以参考我的博文OpenCV图像处理），再集合SVM等机器学习算法

gsx316·2018-08-23 18:47

深度学习与TensorFlow实战（七）全连接网络基础—真实图片输出手写数字识别准确率

本节会涉及一些简单的图像处理操作，具体的可以看我写的OpenCV图像处理博文，是用C++写，但本节用的是Python里面PIL图像处理库，只是语言不一样，本质原理是一样的。以后有时间我会写一个系列关于OpenCV图像处理Python版的。关于PIL操作可以参考博文：https://www.jianshu.com/p/e8d058767dfa输入真实图片，输出预测结果网络输入：一组数组（784个像素

gsx316·2018-08-23 15:02

深度学习与TensorFlow实战（六）全连接网络基础—MNIST数据集输出手写数字识别准确率

mnist数据集：包含7万张黑底白字手写数字图片，其中55000张作为训练集，5000张作为验证集，10000作为测试集。每张图片大小为28X28像素，图片中纯黑色像素值为0，纯白1。数据集的标签长度为10的一维数组，数组每个元素索引号表示对应数字出现的概率。在将mnist数据集作为输入喂入神经网络时，需先将数据集中每张图片变成长度784一维数组，将该数组作为输入特征喂入神经网络。fromtens

gsx316·2018-08-22 18:05

深度学习与TensorFlow实战（一）深度学习基本概述

传统的机器学习算法例如SVM、Boosting、最大熵、LR都属于浅层的机器学习模型，这些模型只有一层隐藏节点，或者没有隐藏节点（LR），其局限在于有限样本和计算单单元对复杂函数的表示能力有限，泛化能力的局限性也较大。深度学习可以通过学习深层非线性网络结构，实现复杂函数的无限逼近，展现出强大的从少数样本中学习数据集特征的能力。使用多层隐藏节点可以用较少的参数表达复杂的函数。深度学习的实质：通过构建

gsx316·2018-08-20 11:05

TensorFlow实战——学习笔记（一）去噪自编码器实现

导入模块和数据importnumpyasnpimportsklearn.preprocessingasprepimporttensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data这里的自编码器采用Xavierinitialization方法初始化参数，需要先定义好它。Xavier初始化器的特点是会根据某一层网络的输入

无敌的白金之星·2018-08-11 17:11

tensorflow实战-BiRNN

参考：Tensorflow实战ValueError:Variablelstm_cell/rnn/multi_rnn_cell/cell_0/basic_lstm_cell/kernelalreadyexists

Alvysinger2018·2018-08-10 15:42

Day2 #100DaysofMLCoding#

2018-8-7今日内容继续深度学习Udacity，初步刷完，准备看配套资料，着手做"街道数字识别"配套《Tensorflow实战……》研究tensorflow与深度学习资料整理论文Netzer,Y.,

MWhite·2018-08-08 18:19

MNIST数字识别问题

MNIST数字识别问题很多小伙伴都是看TensorFlow实战Google深度学习框架学习TensorFlow的，但是不可避免的会有很多错误，记录一下自己在学习过程中出现的众多错误，以节省大家时间不用再纠错啦

夜幕龙·2018-08-06 11:24

TensorFlow实战：经典卷积神经网络（AlexNet、VGGNet）

下面表格是两个网络的简单比较:特点AlexNetVGGNet论文贡献介绍完整CNN架构模型(近些年的许多CNN模型都是依据此模型变种来的)和多种训练技巧CNN模型复兴的开山之作使用GPU加速训练，让CNN模型训练得以实现讨论了在小卷积核下，模型性能随着堆叠层数加深的变化同时探讨multi-crop和denseevaluation对模型性能的影响网络结构1.AlexNet的网络架构成为了大型CNN模

频率52HZ·2018-08-04 20:05

TensorFlow实战：TensorFlow中的CNN

这里按照官方api介绍官方api点这里卷积不同的ops下使用的卷积操作总结如下:conv2d:Arbitraryfiltersthatcanmixchannelstogether(通道混合处理的任意滤波器)depthwise_conv2d:Filtersthatoperateoneachchannelindependently.(单独处理每个通道的滤波器)separable_conv2d:Adep

频率52HZ·2018-08-04 16:56

【TensorFlow实战】8.卷积神经网络（2）------LeNet-5模型

LeNet-5模型时YannLeCun教授于1998年在论文Gradient-bashedlearningappliedtodocumentrecognition中提出的，它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络。在MNIST数据集上，LeNet-5模型可以达到99.2%的正确率。LeNet-5模型总共有7层，下图是LeNet-5模型的架构。下面介绍LeNet-5模型的每一层结构。第一层，卷

金刚哥葫芦娃·2018-08-03 15:26

TensorFlow实战（二）：手写数字识别（使用卷积神经网络）

TensorFlow实战（一）是用了只有一个隐藏层神经网络实现的手写数字识别，虽然正确率比较高，但是还没有涉及到最常用的卷积神经网络。这次我们试试使用卷积神经网络做手写数字识别。

Never-Giveup·2018-07-31 11:31

TensorFlow实战——CNN（Inception-v3）

本文：http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/73008131我们之前介绍的神经网络层与层之间都是一对一的，而Inception-v3模型存在一对多和多对一。一对多：用不同或者相同的过滤器过滤出多个层多对一：将多层合并，即深度会相加。tensorflowgithub中有Inception-v3模型的实现：https://github.com/

duanyajun987·2018-07-30 16:10

TensorFlow实战（一）：手写数字识别

同时使用Tensorboard对训练过程进行可视化，打响博客记录Tensorflow实战练习的第一枪。

Never-Giveup·2018-07-26 23:54

TensorFlow实战（二）

一般出现过拟合的情况，网络结构太复杂或者数据量太小防止过拟合的方法：正则化方法：加到costfunction中C0，通过权值改变cost，参数对输入值影响不大的，可以丢弃掉。dropout：训练的时候每次迭代过程中然部分神经元不起作用，测试的时候所有神经元都用上。示例代码：未使用dropout:importtensorflowastfimporttensorflowastffromtensorfl

cchangcs·2018-07-25 16:30

TensorFlow正弦函数预测

《TensorFlow实战Google深度学习框架》8.4.2代码：#!

weixin_42720824·2018-07-25 09:59

TensorFlow实战（一）

简单示例：#encoding:utf-8importtensorflowastfimportnumpyasnp#使用numpy生成随机点x_data=np.random.rand(100)y_data=x_data*0.1+0.2#构造一个线性模型b=tf.Variable([0.])k=tf.Variable([0.])y=k*x_data+b#二次代价函数#reduce_mean求平均值#sq

cchangcs·2018-07-24 09:17

TensorFlow实战实现经典AlexNet

Alex是Hiton的学生，都是从事深度学习的大牛，Alex是一个变成高手，我们现在使用的程序如此简单，因为我们有TensorFlow等强大的开源软件，很多功能已经封装好了。他可是自己一点一点敲出来的！在他的网络中使用的新技术包括：1）成功使用Relu激活函数，超越了sigmoid函数。；2）使用Dropout随机忽略神经单元，避免过拟合。有一个概率参数进行控制；3）使用最大池化层避免平均池化所带

帝王之恋Chen·2018-07-23 19:07

《TensorFlow实战Google深度学习框架（2017.3第一版）》学习笔记（一）

书本3.1.2计算图的使用中的第41页，实例中v=tf.get_variable('v',initializer=tf.zeros_initializer(shape=[1]))报错原因在于新版的tensorflow将语法改为v=tf.get_variable('v',shape=[1],initializer=tf.zeros_initializer)tf.initialize_all_vari

AffectiveComputing·2018-07-20 15:26

【TensorFlow】基础练习（一）

参考代码来自黄文坚的《TensorFlow实战》TensorFlow基础2：Session.run()和Tensor.eval()的区别代码#######################感知机MNIST

cyclone_li·2018-07-18 18:26

开始进入跑程序了，刚开始最好用官方提供的mnist,相关例子，这个测试过，跑通了，注意程序main.py的路径名字，改成自己的路径名字，

如果运行报错在程序最上面，加入importosos.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”]=“1”主要是由于GPU，的问题，此例程出自《TensorFlow实战Google深度学习框架

shishi_m037192554·2018-07-18 09:25

深度学习笔记13：Tensorflow实战之手写mnist手写数字识别

上一讲笔者和大家一起学习了如何使用Tensorflow构建一个卷积神经网络模型。本节我们将继续利用Tensorflow的便捷性完成mnist手写数字数据集的识别实战。mnist数据集是YannLecun大佬基于美国国家标准技术研究所构建的一个研究深度学习的手写数字的数据集。mnist由70000张不同人手写的0-910个数字的灰度图组成。本节笔者就和大家一起研究如何利用Tensorflow搭建一个

louwill12·2018-07-15 10:10

softmax_cross_entropy_with_logits & sparse_softmax_cross_entropy_with_logit区别

按照《TensorFlow实战Google深度学习框架》中的说法：在只有一个正确答案的分类问题中，Tensor

空字符·2018-07-11 08:07

TensorFlow实战框架Chp10--Keras使用RNN处理情感分析问题

Keras使用RNN处理情感分析问题#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonTueJul1020:33:302018@author:muli"""fromkeras.preprocessingimportsequencefromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Embeddingfromkeras.

木里先森·2018-07-10 21:56

深度学习书籍及视频，一点一点积累

《数学之美》吴军博士著pdf下载链接:https://pan.baidu.com/s/1mjG0ZsW密码:4wtq4.Tensorflow实战Go

Mr丶营先生·2018-07-07 19:13

tensorflow实战google深度学习框架阅读笔记——保存，读取model（ckpt文件）

最近在阅读《tensorflow实战google深度学习框架》，对里面讲到的内容，重点部分做下摘抄和笔记，以备后面查阅。部分内容为本人个人理解，如果错误，请指正，如果侵权，请联系删除，谢谢。

Turned_MZ·2018-07-07 17:34

tensorflow实战google深度学习框架阅读笔记——神经网络优化算法

最近在阅读《tensorflow实战google深度学习框架》，对里面讲到的内容，重点部分做下摘抄和笔记，以备后面查阅。部分内容为本人个人理解，如果错误，请指正，如果侵权，请联系删除，谢谢。

Turned_MZ·2018-07-07 17:12

《TensorFlow实战Google深度学习框架》读书笔记

点击上方“程序人生”，选择“置顶公众号”第一时间关注程序猿（媛）身边的故事图片源自unsplash作者JackYang如需转载，请联系原作者授权。本文大致脉络：读书笔记的自我说明对读书笔记的摘要具体章节的摘要：第一章深度学习简介第二章TensorFlow环境搭建第三章TensorFlow入门第四章深层神经网络第五章MNIST数字识别问题第六章图像识别和卷积神经网络第七章图像数据处理第八章循环神经网

CSDN 程序人生·2018-06-27 12:04

TensorFlow实战：入门

TensorFlow计算模型-计算图TensorFlow中所有的计算都会被转换为计算图上的节点。如果说TensorFlow的Tensor是计算图的数据结构，那么Flow则体现了它的计算模型。我们这里详细了解一下计算图的使用.计算图的简单示例通过变量实现神经网络前向传播过程#coding:utf8importtensorflowastf#声明w1,w2两个变量,这里还通过seed参数设定随机种子,保

频率52HZ·2018-06-25 20:55

3、Tensorflow计算模型，数据模型，运行模型

详细内容请参考《Tensorflow实战Google深度学习框架》一书Tensorflow计算模型，数据模型，运行模型1、计算模型-计算图Tensorflow是通过计算图的形式来表述计算的编程系统，程序的运行包括定义计算

平江·2018-06-23 13:20

TensorFlow实战-从梯度下降到Mnist数据集的CNN训练

本文的基本结构：1.基于梯度下降的线性回归2.Mnist数据集的逻辑回归3.Mnist数据集的神经网络4.Mnist数据集的卷积神经网络5.总结1.基于梯度下降的线性回归1.1任务：给定一组数，X与Y，采用线性函数去拟合和预测1.2问题建模线性实现最优拟合，自然想到通过最小化误差的最优化数学模型，假定最优化线性函数为y=ax+b，最优化问题求解：这是一个凸优化问题，可以利用导数求解和梯度下降两种方

Paul531·2018-06-22 19:54

TensorFlow实战RNN 第四讲编写定制 RNN cell

这一部分，先留着，等有时间再好好整理，因为tensorflow更新了，所以跟着GRU内部实现也改变了，有时间再看定制的cell。。。我们很容易去使用标准LSTM和GRUcell，那么我们能不能定制自己的RNNcell呢？可以的先上图，有时间再翻译。。classGRUCell(tf.nn.rnn_cell.RNNCell):"""GatedRecurrentUnitcell(cf.http://ar

cb_guo·2018-06-14 20:32

python学习之路

泡屁屁·2018-06-08 09:55

Tensorflow实战之多GPU并行程序的实现

importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimportmnist_inferenceimportnumpyasnp#模型保存路径model_save_path='C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\LZC\\model_save_path\\'summary

李泽辰·2018-05-29 15:34

TensorFlow实战：Neural Style(转载)

转自：https://segmentfault.com/a/1190000009820053NeuralStyle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

XYYxyy55·2018-05-28 18:35

面向机器智能的TensorFlow实战6：循环神经网络与自然语言处理

本章将探讨序列模型（sequentialmodel），可对序列输入进行分类或标记，生成文本序列或将一个序列转换为另一个序列。RNN提供了一些构件，可以很好地切入全连接层和卷积层的工具集。1、RNN简介许多真实问题本质上都是序列化的。2006年提出的一种LSTM。RNN能够很好地完成许多领域的序列任务，如语音识别、语音合成、手写连体字识别、时间序列预测、图像标题生成以及端到端的机器翻译等。近似任意程

CopperDong·2018-05-26 11:53

tensorflow实战之全连接神经网络实现mnist手写字体识别

importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data#参数设置input_nodes=784#输入节点数output_nodes=10#输出节点数layer1_nodes=500#隐层节点数bitch_size=100#每次训练包含的数据个数learning_rate=0.8#初始学习率learnin

李泽辰·2018-05-19 09:15

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