tensorflow学习笔记

tensorflow学习笔记十四：TF官方教程学习 tf.contrib.learn Quickstart

TensorFlow高级API(tf.contrib.learn)及可视化工具TensorBoard的使用一.TensorFlow高层次机器学习API(tf.contrib.learn)1.tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv_with_header加载csv格式数据2.tf.contrib.learn.DNNClassifier建立DNN模型(class
xiaopihaierletian·2020-08-16 23:58

tensorflow学习笔记（六）：TF.contrib.learn大杂烩

这一节介绍一个常用的高级API：tf.contrib_learn。这个API使配置、训练和计算变得更简单。现在依然是依照官方教程进行一些学习和补充。而且程序依然会放在github里。而且从这里开始一直是按照最新的tensorflow版本（目前是r1.2）来进行。这个API的内容因为太高级了，也不准备多介绍了，因为比它好用的高级API还是有一些的，只不过这个API在自己创建Estimator上的灵活
我愛大泡泡·2020-08-16 23:54

TensorFlow学习笔记——（10）经典卷积网络

文章目录一、概述二、LeNet1、网络介绍2、完整代码三、AlexNet1、网络介绍2、主要代码四、VGGNet1、网络介绍2、主要代码五、InceptionNet1、网络介绍2、完整代码六、ResNet1、网络介绍2、完整代码七、总结一、概述二、LeNet1、网络介绍卷积神经网络的开篇之作，通过共享卷积核减少了网络的参数。在统计卷积网络层数时，一般只统计卷积计算层和全连接计算层，其余操作可以认为
屿十_·2020-08-16 16:58

TensorFlow学习笔记（八）——TensorBoard可视化

前言：训练神经网络十分复杂，有时需要几天甚至几周的时间。为了更好的管理、调试和优化神经网络的训练过程，TensorFlow提供了一个可视化工具TensorBoard。本文将介绍TensorFlow的可视化工具TensorBoard。TensorBoard是TensorFlow自带的工具，不需要额外的安装过程。虽然TensorBoard和TensorFlow运行在不同的进程中，但是TensorBoa
行歌er·2020-08-16 16:43

TensorFlow学习笔记（二）

1.tf.reduce_mean()TensorFlow提供了大量的规约计算函数，比如tf.reduce_max()，tf.reduce_min()，tf.reduce_sum()等，这里我们仔细看一下tf.reduce_mean()。函数定义如下：tf.reduce_mean(input_tensor,reduction_indices=None,keep_dims=False,name=Non
微丶念（小矿工）·2020-08-16 15:14

TensorFlow学习笔记（自用）

一、softmax层作用：将一个神经网络的输出变成一个概率分布。原始的输出被用作置信度来生成新的输出，这个输出满足概率分布的所有要求。这个概率可以理解为，经过神经网络的推导，一个样例以不同类别的输出概率分别是多大。这个概率分布可以直接通过计算交叉熵来计算预测概率分布和真实答案概率之间的距离。所以在1中介绍的损失函数的y和y_应该是经过softmax之后的值。代表着概率分布。二、损失函数的定义用来刻
阳光非宅男·2020-08-16 11:31

TensorFlow学习笔记（一）TensorFlow入门（代码详解版）

一、TensorFlow运行模型——会话1、通过创建会话（session）来执行定义好的运算#创建一个会话sess=tf.Session()#使用这个创建好的会话来得到关心的运算的结果。比如可以调用sess.run(result)sess.run(...)#关闭会话使得本次运行中得到的资源可以被释放sess.close()通过Python上下文管理器的机制，只要将所有的计算放在“with”的内部就
RouTineD·2020-08-16 11:43

4、tensorflow学习笔记-搭建神经网络步骤

最近在学习tensorflow相关知识，主要参考的课程有MOOC北京大学曹健老师的tensorflow笔记，课程链接：https://www.icourse163.org/learn/PKU-1002536002?tid=1002700003课程中的搭建实例：具体包括四个步骤：导入模块生成数据，定义神经网络输入输出定义神经网络模型，定义损失函数和优化放方法，生成会话开始训练。1#coding:ut
平江·2020-08-16 10:59

tensorflow学习笔记——使用Dataset处理数据

以往我们在构建模型并进行训练时，一般都是先建立placeholder，然后使用Seeion中的feed_dict机制将数据feed给模型进行训练或者预测。使用这种方式十分灵活，可以将所有数据读入内存中，然后按照batch进行feed；也可以建立一个generator，然后按照一个batch大小将数据读入。但是这种方式效率较低，难以满足高速计算的需求。Tensorflow开发者也建议停止使用这种方式
Greeksilverfir·2020-08-16 09:32

TensorFlow学习笔记之五——源码分析之最近算法

importnumpyasnpimporttensorflowastf#ImportMINSTdataimportinput_datamnist=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是否可以打开
weixin_30449453·2020-08-16 09:43

tensorflow学习笔记： 1.X 和2.X版本的差异

近日电脑环境出了点问题，整个重装后tensorflow更新到2.0版本。结果运行以往的程序是抛出了很多bug，走了很多路也踩过很多坑。且行且调试吧。。。TensorFlow具有多种语言可用的API，可用于构建和执行TensorFlow图。PythonAPI目前是最完整和最容易使用的，但是其他语言API可能更易于集成到项目中，并且可能在图形执行方面提供一些性能优势。TensorFlow2Tensor
幸运六叶草·2020-08-15 21:29

TensorFlow学习笔记——（8）卷积神经网络的相关操作

文章目录一、感受野（ReceptiveField）1、定义2、理解3、比较二、全零填充（padding）1、作用2、计算3、TF描述全零填充三、TF描述卷积层1、格式2、实例四、批标准化（BatchNormalization，BN）1、定义与作用2、TF描述批标准化3、实例五、池化（Pooling）1、定义和作用2、TF描述池化3、实例六、舍弃（Dropout）1、定义和作用2、TF描述舍弃3、实
屿十_·2020-08-14 18:02

TensorFlow学习笔记——（7）卷积计算过程

文章目录全连接网络（NN）卷积计算过程全连接网络（NN）1、定义每个神经元与前后相邻层的每一个神经元都有连接关系，输入是特征，输出为预测的结果。2、参数个数计算如下3、例子第一层参数：784×128个w+128个b第二层参数：128×10个w+10个b共101770个待训练参数卷积计算过程1、引入背景实际项目中，图片多是高分辨率彩色图，因此待优化参数过多易导致模型过拟合。为了减少待训练参数，在实际
屿十_·2020-08-14 16:01

TensorFlow学习笔记——（6）神经网络八股功能扩展

文章目录一、自制数据集，解决本领域应用1、自制数据集2、mnist实验代码二、数据增强，扩充数据集1、介绍2、实验代码三、断点续训，存取模型1、读取保存模型（1）读取模型（2）保存模型2、实验代码四、参数提取，把参数存入文本1、提取可训练参数并打印2、实验代码五、acc/loss可视化，查看训练效果1、介绍2、实验代码六、应用程序，给物识图1、前向传播执行应用2、输入图片预处理方法3、实验代码一、
屿十_·2020-08-14 11:26

TensorFlow学习笔记(二)：手写数字识别之多层感知机

在【TensorFlow学习笔记(一)：手写数字识别之softmax回归】中：我使用softmax回归算法识别mnist数据集的手写数字，在我机器上的mnist测试集上最好结果是92.9%。
zchang81·2020-08-14 00:51

Tensorflow学习笔记（四）——深入MNIST（多层卷积网络）

极客学院Tensorflow官方文档中文版教程学习教程链接：http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/tutorials/mnist_pros.html一、Mnist的回归模型加载MNIST数据为了方便起见，TFLearn中内置了一个脚本可以自动下载和导入MNIST数据集。我们只需要以下代码就可以自动创建一个MNIST_data的目录来存储
StarCoo·2020-08-13 18:43

TensorFlow学习笔记——（4）神经网络优化过程

文章目录1、预备知识（1）tf.where()（2）np.random.RandomState.rand()（3）np.vstack()（4）np.mgrid[]/np.ravel()/np.c_[]2、神经网络（NN）复杂度（1）网络复杂度的计算（2）学习率的设置1）指数衰减学习率3、激活函数（1）Sigmoid函数（2）Tanh函数（3）Relu函数（4）LeakyRelu函数（5）总结4、损
屿十_·2020-08-12 23:43

TensorFlow学习笔记01：Win10下使用Anaconda安装TensorFlow

文章转载自http://www.jiaxiaojunjxj.cn/2017/11/01/TensorFlow%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%94%E8%AE%B001/TensorFlow，以下简称TF，是Google2015年发布的机器学习平台，发布以后由于其速度快，扩展性好，推广速度还是蛮快的。江湖上流传着Google的大战略，Android占领了移动端，TF占领神经网络提供
wanglei5205·2020-08-11 23:19

TensorFlow学习笔记02：TensorFlow基本简介

转载自http://www.jiaxiaojunjxj.cn/2017/11/03/TensorFlow%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%94%E8%AE%B002/TensorFlow
wanglei5205·2020-08-11 23:42

tensorflow学习笔记（3）: 使用load_modeld载入的keras模型是随机的

●问题描述：在一个二分类任务上，我训练好的keras模型的准确率是0.9。但是，当我用tf.keras.models.load_modeld重新加载该模型后，它的准确率却变成了0.5（显然是因为网络的参数变成随机值了）。●问题原因：导致该问题的原因是，我的模型用到了自建的keraslayer，但是我的自建layer写错了。错误点是，我在自建layer里调用了其它layer。该错误会导致用load_
Yang Tinaye·2020-08-11 21:12

Tensorflow学习笔记2-Keras六步法搭建神经网络模型

六步法实现模型搭建导入相关模块导入训练集与测试集搭建网络结构配置训练方法执行训练方法打印出网络结构，参数统计基本元素介绍一、激活函数激活函数是用来加入非线性因素的，因为线性模型的表达能力不够。引入非线性激活函数，可使深层神经网络的表达能力更加强大。激活函数非线性时，多层神经网络可逼近所有函数常见的激活函数有sigmoid、relu、softmax小提示：平时在使用时，最后输出用softmax，其余
谁说朽木不可雕也·2020-08-11 17:34

Tensorflow学习笔记之池化层

Tensorflow学习笔记之池化层池化层的作用池化层用于进一步缩小经卷积层处理过后的节点矩阵，从而进一步减少最后交付给全连接神经网络的参数个数。
岛上的道长·2020-08-11 13:06

TensorFlow学习笔记（七）——浅谈过拟合问题的解决办法

本文将继续介绍神经网络优化过程中可能遇到的一些问题，以及解决这些问题的常用方法。在训练复杂神经网络模型时，过拟合是一个非常常见的问题。本文介绍解决这个问题的主要方法。所谓过拟合，指的是当一个模型过为复杂之后，它可以很好地“记忆”每一个训练数据中随机噪音的部分而忘记了要去“学习”训练数据中通用的趋势。为了避免过拟合问题，一个非常常用的方法是正则化(regularization)。正则化的思想就是在损
行歌er·2020-08-11 04:52

机器学习实战——基于sklearn和tensorflow学习笔记

笔记内容包括第一部分5-8全章，大部分为使用经验第五章支持向量机支持向量机（简称SVM）是一个功能强大并且全面的机器学习模型，它能够执行线性或非线性分类、回归，甚至是异常值检测任务。它是机器学习领域最受欢迎的模型之一，任何对机器学习感兴趣的人都应该在工具箱中配备一个。SVM特别适用于中小型复杂数据集的分类。在Scikit-Learn的SVM类中，可以通过超参数C来控制这个平衡：C值越小，则街道越宽
YingjiaWang·2020-08-11 02:34

Tensorflow学习笔记（一）tensorflow安装

笔记是根据莫烦老师的Tensorflow视频总结的。1）windows安装cpu版tensorflow。pipinstalltensorflow-cpu等待安装完成之后开始写代码就行了importtensorflowastfimportosimportnumpyasnpos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'#忽略警告x_data=np.random.rand(
Xiao-wei1998·2020-08-10 17:19

Tensorflow学习笔记（二）Session使用

importtensorflowastfimportosimportnumpyasnpos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'#忽略警告matrixl1=tf.constant([[3,3]])matrixl2=tf.constant([[2],[2]])product=tf.matmul(matrixl1,matrixl2)#矩阵乘法##method1#ses
Xiao-wei1998·2020-08-10 17:19

tensorflow学习笔记： 曼德布洛特(MANDELBROT)集

#-*-coding:utf-8-*-#曼德布罗特集合#导入仿真库importtensorflowastfimportnumpyasnp#导入可视化库#若使用anaconda安装pil，则会在importtensorflow时提示错误，因此直接将PIL包安装在lib目录下importPIL.Image#2.7上面是fromStringIO,3.6上面是fromiofromioimportStrin
gavinnotkavin·2020-08-10 13:42

TensorFlow学习笔记（四）——TensorFlow运作方式入门、可视化

一、TensorFlow运作方式入门fully_connected_feed.py#Copyright2015GoogleInc.AllRightsReserved.##LicensedundertheApacheLicense,Version2.0(the"License");#youmaynotusethisfileexceptincompliancewiththeLicense.#Youma
dicuo0992·2020-08-09 07:21

Tensorflow学习笔记3——TensorFlow框架

Tensorflow学习笔记3第三讲TensorFlow框架1、基于tensorflow的神经网络（NN）简介:①张量（tensor）：多维数组（列表），用阶来表示张量的维数。
不务正业的程序媛·2020-08-08 00:19

Tensorflow学习笔记1——人工智能概述

Tensorflow学习笔记1第一讲人工智能概述1、什么是人工智能？2、什么是机器学习？3、什么是深度学习？
不务正业的程序媛·2020-08-08 00:18

TensorFlow学习笔记（二）分类模型构建

这里一枚小白，啥也不会，请多指正(´-ι_-｀)一、两大类问题1.回归问题：预测的为值，模型输出的为实数值。如：预测房价。2.分类问题：预测的为类别，模型输出的为概率分布。如：三分类问题输出例子：[0.2,0.7,0.1]。每个位置的代表一个类别。如上，三个位置即表示其为三分类问题。第0个位置输出的概率为0.2，表示该样本为第0类的概率为0.2；第1个位置输出的概率为0.7，表示该样本为第1类的概
肆儿呀·2020-08-07 21:47

tensorflow学习笔记（1）- tf.estimator.EstimatorSpec源码分析

tf.estimator.EstimatorSpec源码分析tf.estimator.EstimatorSpec是python新增的一个高级api，它定义了一个具体的模型对象，现根据源代码简要分析其功能。ModeKeys类源代码如下：classModeKeys(object):TRAIN='train'EVAL='eval'PREDICT='infer'该类有点类似于Java中的枚举类型，定义了t
一条赖皮狗·2020-08-06 13:57

TensorFlow学习笔记(七) 使用训练好的inception_v3模型预测分类图片

下载需要练习的inception模型并看起流程importtensorflowastfimportosimporttarfileimportrequests#inception_v3模型下载inception_pretrain_model_url='http://download.tensorflow.org/models/image/imagenet/inception-2015-12-05.t
像风一样Pro·2020-08-06 13:41

TensorFlow学习笔记8----TensorFlow Linear Model Tutorial

原文教程：tensorflow官方教程记录关键内容与学习感受。未完待续。。TensorFlowLinearModelTutorial——在本教程中，我们将使用tensorflow中tf.learnAPI来解决一个二元分类的问题：对于给定的人口普查数据，例如一个人的年龄、性别、教育、职业（特征），我们要试图预测出一个人一年是否能赚超过50000美元（目标标签），我们将训练一个逻辑回归模型，并且给模型
夏洛的网·2020-08-06 12:41

TensorFlow学习笔记：编程模型

1计算图在TensorFlow中，算法都被表示成计算图（computationalgraphs）。计算图也叫数据流图，可以把计算图看做是一种有向图，图中的节点表示操作，图中的边代表在不同操作之间的数据流动。如图所示，左边的图表示z=x+y。从图中可以看到，xyz是图中的三个节点，x和y分别有一个箭头指到z，在z节点的下方有一个+号，表明是一个加法操作，因此最后的输出结果就是z=x+y。右图是一种相
tinyzhao·2020-08-06 12:06

Tensorflow学习笔记

InstallBasicUsage构建图交互式方法变量MNISTTrainingMNISTDataSoftmaxCNNTensorFlow运作方式InferenceLossTensorBoardInstallUbuntu14.04：#安装pipsudoapt-getinstallpython-pippython-dev#安装tensorflowsudopipinstall--upgradehttp
AlmostFree·2020-08-05 20:37

tensorflow学习笔记（三）：损失函数

tf.python.ops.nn_ops.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits,labels,name=None)defsparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits,labels,name=None):#logits是最后一层的z（输入）#Acommonusecaseistohavelogi
ke1th·2020-08-05 20:54

tensorflow学习笔记--embedding_lookup()用法

embedding_lookup()的用法关于tensorflow中embedding_lookup()的用法，在Udacity的word2vec会涉及到，本文将通俗的进行解释。首先看一段网上的简单代码：#!/usr/bin/env/python#coding=utf-8importtensorflowastfimportnumpyasnpinput_ids=tf.placeholder(dtyp
STHSF·2020-08-05 17:06

TensorFlow入门教程(1)安装TensorFlow

作者：韦访#博客：https://blog.csdn.net/rookie_wei#微信：1007895847#添加微信的备注一下是CSDN的#欢迎大家一起学习#1、概述之前在CSDN上分享了自己的一些TensorFlow
rookie_wei·2020-08-05 11:29

tensorflow学习笔记一：安装调试

用过一段时间的caffe后，对caffe有两点感受：1、速度确实快;2、太不灵活了。深度学习技术一直在发展，但是caffe的更新跟不上进度，也许是维护团队的关系：CAFFE团队成员都是业余时间在维护和更新。导致的结果就是很多新的技术在caffe里用不了，比如RNN,LSTM，batch-norm等。当然这些现在也算是旧的东西了，也许caffe已经有了，我已经很久没有关注caffe的新版本了。它的不
weixin_34194087·2020-08-05 03:23

tensorflow学习笔记（四十）：tensorflow语音识别 及 python音频处理库

tensorflow语音识别最近在做语音识别的项目，现在项目告一段落，就把最近碰到的东西做一个总结。一些资料https://medium.com/@ageitgey/machine-learning-is-fun-part-6-how-to-do-speech-recognition-with-deep-learning-28293c162f7ahttps://distill.pub/2017/c
ke1th·2020-08-04 18:09

tensorflow学习笔记（一）基础函数说明

tf.contrib.timeseries.CSVReaderinitfilenames:文件名／一系列文件名column_names：每列特征的标示名，TrainEvalFeatures.TIMES和TrainEvalFeatures.VALUES，当有多维特征时VALUES应该重复column_dtypes：可以不提供，若提供的话要和column_names对应，默认TrainEvalFeat
许多多快乐·2020-08-04 16:40

tensorflow学习笔记(三十三):ExponentialMovingAverage

ExponentialMovingAverageSometrainingalgorithms,suchasGradientDescentandMomentumoftenbenefitfrommaintainingamovingaverageofvariablesduringoptimization.Usingthemovingaveragesforevaluationsoftenimprovere
ke1th·2020-08-03 11:53

TensorFlow学习笔记（十）： CIFAR-10

1.CIFAR-10Cifar-10是由Hinton的两个大弟子AlexKrizhevsky、IlyaSutskever收集的一个用于普适物体识别的数据集。Cifar是加拿大政府牵头投资的一个先进科学项目研究所。Hinton、Bengio和他的学生在2004年拿到了Cifar投资的少量资金，建立了神经计算和自适应感知项目。这个项目结集了不少计算机科学家、生物学家、电气工程师、神经科学家、物理学家、
沫尘雪痕·2020-08-02 20:31

tensorflow学习笔记

tensorflow的基本使用：1、使用图（graph）来计算任务。2、在被称为会话（Session）的上下文（context）中执行图。3、使用（tensor）表示数据。4、通过变量（Variable）维护状态。5、使用feed和fetch为任意操作输入和输出数据。图中的节点被称为op，一个op获得0个或者多个Tensor，每一个Tensor是一个类型化的多维数组。图必须在会话里被启动，会话将节
碧影江白·2020-08-01 13:11

TensorFlow学习笔记之 PReLU激活函数原理和代码

目录前言激活函数ReLU代码实现PReLU激活函数PReLU代码实现需要注意的问题参考文章前言在开始之前，简单说几句，为什么会想到PReLU激活函数？因为最近在复现一个论文时遇到了一个【超分辨率】的关键技术——关键亚像素卷积(Sub-Pixel)，详情请看我的另一个blogblogblog——【超分辨率】你真的懂什么是亚像素卷积(Sub-Pixel)嘛？？？闲言少叙，进入正题。激活函数ReLU激活
我是管小亮·2020-08-01 10:17

tensorflow学习笔记三：实例数据下载与读取

一、mnist数据深度学习的入门实例，一般就是mnist手写数字分类识别，因此我们应该先下载这个数据集。tensorflow提供一个input_data.py文件，专门用于下载mnist数据，我们直接调用就可以了，代码如下：importtensorflow.examples.tutorials.mnist.input_datamnist=input_data.read_data_sets("MNI
weixin_34259159·2020-08-01 04:34

tensorflow学习入门笔记

tensorflow学习笔记系列（三）：tensorflow入门与基本使用mac在路上关注2017.03.0915:40*字数3163阅读9234评论2喜欢14版权所有，转载请注明出处其它相关文章：tensorflow
liusandian·2020-07-31 19:20

小白的tensorflow学习笔记（1）

一般问题会有两类：线性与非线性。线性问题，顾名思义，会有某种关联的线性因果关系，给一个输入，肯定会对应一个输出；但是实际生活中的问题却不会总是简单的线性问题，对于毫无规则的非线性问题，人们也想到了解决方法，建模。通过模拟人脑的构造与各种神经元的传递，人们逐渐可以解决一些非线性问题。于是，人工神经网络就出现了，循环神经网络就出现了，深度学习也登台了，tensorflow就是深度学习的开发工具。ten
啥都不会的小白·2020-07-30 09:34

Ubuntu 下安装 anaconda 和 pycharm 搭建 TensorFlow

趁着昨晚的记忆还没有忘记，写下昨天在实验室踩下的坑，我用的Ubuntu版本是Ubuntu18.04推一下自己的TensorFlow学习笔记：北京大学人工智能实践：Tensorflow笔记——曹健（writedbyEnigmalgia
Enigmalgia·2020-07-30 04:16
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