tensorflow实战第10页

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

180511 tensorboard可视化详细解读（附代码，更新ing）

以下内容，来自书籍Tensorflow实战Google深度学习框架笔记整理，请支持正版购买学习！

hustliu2018·2018-05-11 11:34

Tensorflow实战教程-实战谷歌深度学习框架

第2章ProtocolBuffer谷歌开发的处理结构化数据的工具。序列化：将结构化的数据变成数据流的格式，简单地说就是变成一个字符串。如何将结构化的数据系列化，并将序列化之后的数据流还原为原来的结构化数据结构，统称为处理结构化数据，这就是ProtocolBuffer解决的主要问题。除ProtocolBuffer以外，XML和JSON是两种比较常用的结构化数据处理工具。ProtocolBuffer定

hhhhhyyyyy8·2018-05-09 11:43

tensorflow实战---手写体识别

基础解释digits=load_digits()#载入数据集print(digits.target_names)#输出数据集中所有标签print(digits.keys())#输出数据类型print(digits.data[12])#获取标签为12的数字图片数据，8×8的矩阵print(digits.target[12])#获取标签为12的数字图片所识别的数字#输出[0123456789]#所有标

qAOOAp·2018-05-05 18:54

08.循环神经网络------《Tensorflow实战Google深度学习框架》笔记

循环神经网络简介循环神经网络的主要用途是处理和预测序列数据。在之前介绍的全连接神经网络或卷积神经网络模型中，网络结构都是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接或部分连接的，但每层之间的节点是无连接的。考虑这样一个问题，如果要预测句子的下一个单词是什么，一般需要用到当前单词以及前面的单词，因为句子中前后单词并不是独立的。比如，当前单词是“很”，前一个单词是“天空”，那么下一个单词很大概率是“

爱草莓的番茄酱·2018-05-03 15:08

07.图像数据处理------《Tensorflow实战Google深度学习框架》笔记

转自：https://blog.csdn.net/Koala_Tree/article/details/78021375一、TFRecord输入数据格式TensorFlow读取数据，总共有三种方法：供给数据（Feeding）：在TensorFlow程序运行的过程中，使用Python代码来供给数据；从文件读取数据：在TensorFlow图的起始，让一个输入管线从文件中读取数据；预加载数据：在Tens

爱草莓的番茄酱·2018-05-03 14:02

人工智能/机器学习重要会议

短期目标：1、1个月读完1遍西瓜书2、2个月完成tensorflow实战训练3、1个月读第2遍西瓜书4、2个月读1遍人工智能书5、1个月读第2遍人工智能书6、1个月读另一本人工智能书6、开始阅览近年顶级会议的论文长期目标

Mr_Troy·2018-04-26 17:01

TensorFlow实战Google深度学习框架

参考：https://blog.csdn.net/column/details/18249.html的博客

爱上北方的冷冬·2018-04-25 19:55

5.3 Tensorflow实现进阶的卷积网络—Tensorflow实战

准备:①下载TensorflowModels库,,我是直接打开网址,下载放到自己的目录下面,为了方便import下载的module如cifar10.py等,我直接打开下载文件的cifar10目录,然后在里面新建自己的Tensorflow_cifar-10_cnn.py文件,如下:只有最后一个文件这个是自己新建的,其他文件是下载tutorials自带.②下载cifar10数据集注意下载最后一个二进制

Li_haiyu·2018-04-24 16:25

4.4 Tensorflow 实现多层感知机—Tensorflow实战

继续抄书......关键词：一层隐含层，dropout，ReLu激活函数，自适应学习速率Adagrad，Sofmax函数附代码：#载入MNIST数据集fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimporttensorflowastfmnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_

Li_haiyu·2018-04-23 16:35

TensorFlow+深度学习笔记2

并使用python完成对应代码实现；在课件的指导下，参考示例实现了DeepCNN,最终的识别率达到99.35%；了解了LeNet，参考《Tensorflow实战Google深度学习框架》

Pitcher_Yuan·2018-04-16 22:43

深度学习tensorflow实战笔记（5）用预训练好的VGG-16模型提取图像特征

上一篇博客介绍了如果使用自己训练好的模型用于图像分类和特征提取，但是有时候自己的数据集大小有限，所以更多的时候我们需要用VGG-16预训练好的模型提取特征，相关学者预训练好的模型使用的都是公开的标准数据集，所以我们直接用预训练的模型提取我们自己图像的特征，可以用于对图像进行描述。1、首先就要下载模型结构首先要做的就是下载训练好的模型结构和预训练好的模型，结构地址是：点击打开链接预训练好的模型是VG

蒲衣翁·2018-04-11 21:27

tensorflow原理（四）读tensorflow实现RNN、word2vec遇到的bug有感

在学习Tensorflow上的实现基于LSTM的语言模型的时候，TensorFlow实战：Chapter-7上（RNN简介和RNN在NLP应用)url:https://blog.csdn.net/u011974639

大漠帝国·2018-04-09 15:58

TensorFlow实战四：实现简单的卷积神经网络（CNN）

#-*-coding:utf-8-*-"""#载入MNIST数据集importinput_dataimporttensorflowastfmnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True)sess=tf.InteractiveSession()#定义权重和偏置的初始化函数defweight_varible(shape):#给权重制

野心家-Andy·2018-04-07 14:57

TensorFlow实战三：实现多层感知机（multi-layer-perceptron）

#-*-coding:utf-8-*-"""importinput_dataimporttensorflowastfmnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True)sess=tf.InteractiveSession()#给隐含层参数设置Variable并进行初始化in_units=784#输入节点数h1_units=300#隐

野心家-Andy·2018-04-07 14:52

TensorFlow入门练习（一）

#本博客是根据TensorFlow实战Google深度学习框架一书上的实战例子例1：一个最简单的前向传播的小例子#EX01importtensorflowastfw1=tf.Variable(tf.random_normal

Roy-Better·2018-04-04 16:15

深度学习tensorflow实战笔记（4）利用保存的VGG-16CNN网络模型提取特征

前几篇博客写了如何处理数据，如何把用自己的数据训练VGG-16，如何把训练好的模型保存。而在实际应用中，并不是所有的操作都是为了分类的，有时候需要提取图像的特征，那么怎么利用已经保存的模型提取特征呢？“桃叶儿尖上尖，柳叶儿就遮满了天”测试数据转换成tfrecords，教程：点击打开链接保存训练好的VGG-16模型，教程：点击打开链接1、读取测试数据首先把测试数据转换成tfrecords，然后读取出

蒲衣翁·2018-04-03 19:25

Tensorflow用CNN实现Mnist手写数据集分类

内容主要是《Tensorflow实战》中第五章用CNN实现Mnist手写数据集分类一、加载数据fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimporttensorflowastfmnist

FQ_G·2018-04-03 15:25

深度学习tensorflow实战笔记（1）全连接神经网络（FCN）训练自己的数据（从txt文件中读取）

写在前面的话：离上一次写博客已经有些日子了，以前的工程都是在caffe平台下做的，caffe平台虽然挺好用的，但是caffe主要用于做CNN，对于其它的网络模型用起来不太方便，所以博主转战tensorflow，Google对待tensorflow就想当年对待Android一样，虽然现在推出了很多其它机器学习（深度学习）框架，不过tensorflow的便利性还是很值得称赞的，最起码博主感觉上手很容易

蒲衣翁·2018-04-03 10:44

TensorFlow实战（五）- 使用TensorFlow实现多层感知机

一，多层感知机简介多层感知机也叫深度前馈网络或前馈神经网络。“多层”本质上指的是多层隐含层，神经网络的非线性也主要体现在隐含层非线性的激活函数上，理论上只要隐含节点足够多，只要有一层隐含层就可以拟合任意函数，但隐含层越多，就越容易拟合复杂函数，并且所需的隐含单元也越少。但是，层数较深的神经网络会出现很多问题：过拟合参数难以调试梯度消失等等解决方法有：1，Dropout解决过拟合问题过拟合：神经网络

潜心修行的研究者·2018-04-03 02:43

深度学习tensorflow实战笔记（3）VGG-16训练自己的数据并测试和保存模型

前面的博客介绍了如何把图像数据转换成tfrecords格式并读取，本篇博客介绍如何用自己的tfrecords格式的数据训练CNN模型，采用的模型是VGG-16。现有的教程都是在mnist或者cifar-10数据集上做的训练，如何用自己的数据集进行训练相关的资料比较少，即使有相关的也是不完整，所以做一个完成流程的学习笔记，以供以后查阅使用。首先要做的是把自己的数据转换成tfrecords文件。t

蒲衣翁·2018-04-03 00:00

tensorflow实现Autoencoder自编码器生成Mnist手写数据集

内容主要是《Tensorflow实战》中第四章实现自编码器参考博客：https://blog.csdn.net/louishao/article/details/76218083参考博客：https:/

FQ_G·2018-04-02 22:49

深层神经网络--Tensorflow实战google深度学习框架

1.深度学习与深层神经网络维基百科对深度学习的精确定义为：一类通过多层非线性变换对高复杂性数据建模算法的合集。因为深层神经网络时实现“多层非线性变换”最常用的一种方法，深度学习有两个非常重要的特性---多层和非线性。多层：是因为可以具备组合特征提取的功能，可以有效的提取人类不能手动提取的很多特征。非线性：只通过线性变换，任意层的全连接神经网络和单层网络模型的表达能力没有任何区别，而且他们都是线性模

今生唯尔·2018-03-27 16:44

TensorFlow学习笔记(更新中)

TensorFlow学习笔记目前处于入门状态,参考资料有《TensorFLOW实战深度学习》，《深度学习》等书籍和tensorflow官网教程：目录TensorFlow学习笔记目录TF图像处理函数TF图像处理函数

DoYourThings·2018-03-27 14:25

神经网络解决步骤--Tensorflow实战google深度学习框架

神经网络解决分类问题的4个步骤：1.提取问题中实体的特征向量作为神经网络的输入（构建输入）；2.定义神经网络的结构，并定义如何从神经网络的输入到输出。这个过程是神经网络前向传播的过程（定义神经网络的结构）。3.通过训练数据来调整神经网络中参数的取值，这就是训练神经网络的过程（反向传播算法）。4.使用训练好的神经网络来预测未知的数据（测试数据）。前向传播算法：神经元是构建神经网络的最小单元，每个神经

今生唯尔·2018-03-27 10:28

TensorFlow实战笔记——tf.nn.nce_loss

转自：https://www.jianshu.com/p/fab82fa53e16先看看tensorflow的nce-loss的API：、defnce_loss(weights,biases,inputs,labels,num_sampled,num_classes,num_true=1,sampled_values=None,remove_accidental_hits=False,partit

qq_36092251·2018-03-25 11:12

四大经典CNN网络技术原理

AI科技评论按：2017年2月28日下午3点，《TensorFlow实战》作者黄文坚做客【硬创公开课】，为我们讲解了关于四大经典CNN网络：AlexNet、VGGNet、GoogleInceptionNet

Tiger_v·2018-03-24 10:44

TensorFlow预测正弦函数

《TensorFlow实战Google深度学习框架》Chapter8最后一个样例程序是预测sin函数并绘制曲线的。

MerryYoung·2018-03-20 21:54

TensorFlow实战（四）- 使用TensorFlow实现去噪自编码器

一，自编码器简介1，什么是自编码器自编码器，顾名思义，即可以使用自身的高阶特征编码自己。自编码器其实是一种神经网络，它的输入和输出是一致的，它借助稀疏编码的思想，目标是使用稀疏的一些高阶特征重新组合来重构自己。特征如下：期望输入和输出一致。希望使用高阶特征来重构自己，而不只是复制像素点。如下图所示：因为自编码器希望使用少量稀疏的高阶特征来重构输入，所有有几种限制：隐含层的节点要小于输入层的节点，相

潜心修行的研究者·2018-03-19 00:03

机器学习第三站——tensorflow实战

tensorflow实战首先了解一下什么是tensorflow，这是google提供的一个开源软件库…..恩就这样。

TstarYSY·2018-03-18 14:08

TensorFlow学习笔记：自然语言处理

文章地址：http://blog.csdn.net/White_Idiot/article/details/78881261#insertcode正在学习TensorFlow实战8.4.1，感谢楼主！

qin1changping·2018-03-15 16:59

tensorflow实践 | win10环境下，用anacoda安装tensorflow

这是一系列在阅读TensorFlow实战Google深度学习框架（第2版）的笔记及实践在原有基础上安装tensorflow重新虚拟出一个环境安装tensorflow安装测试大多教程都是重新虚拟出一个环境

JH_Zhai·2018-03-13 18:13

tensorflow实战第三章——用Softmax Regression识别手写数字

#首先载入tensorflow库importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data#数据放在这里mnist=input_data.read_data_sets('./MNIST',one_hot=True)sess=tf.InteractiveSession()#第一个参数——数据类型，第二个参数7

饿二饿二饿·2018-03-08 16:55

TensorFlow学习笔记：文件名冲突导致报错

教材：《TensorFlow实战：Google深度学习框架》章节：7.3.1队列与多线程学习使用TensorFlow中的队列，代码非常简单：importtensorflowastf#创建一个先进先出队列

qin1changping·2018-03-06 10:39

【TensorFlow实战笔记】卷积神经网络CNN实战-cifar10数据集（tensorboard可视化）

IDE：pycharmPython:Python3.6OS:win10tf:CPU版本代码可在github中下载，欢迎star，谢谢CNN-CIFAR-10一、CIFAR10数据集数据集代码下载fromtensorflow.models.tutorials.image.cifar10importcifar10cifar10.maybe_download_and_extract()直接下载数据集的路

Che_Hongshu·2018-03-06 00:58

《TensorFlow实战Google深度学习框架》

1.tensorflow01win10anaconda环境配置：http://blog.csdn.net/longji/article/details/692576322.tensorflow02《TensorFlow

m0_37870649·2018-03-01 19:34

Tensorflow实战之车牌识别（一）

早期使用Halcon做过车牌识别的小项目。今天一时兴起，作了部分整理。既然现在大家都在玩人工智能，那么我们不妨从简单的车牌识别来练练手。本系列文章将使用CNN+Tensorflow来进行车牌训练识别。本文则先展示车牌生成。文章链接：https://www.toutiao.com/i6490140686917042701/卷积神经网络（下文用CNN代替，相信很多人是明白的）实现起来并不难，但要完成一

山水之间2018·2018-03-01 14:52

TensorFlow实战之实现AlexNet经典卷积神经网络

本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过。一、AlexNet模型及其基本原理阐述1、关于AlexNet2012年，AlexKrizhevsky提出了深度卷积神经网络模型AlexNet，可以看作LeNet的一种更深更宽的版本。该模型包含了6亿3000万个连接，6000万个参数和65万个神经元，拥有5个卷积层

georgeli_007·2018-02-26 22:09

TensorFlow实战调试中所遇问题及解决方法2

程序源码：#-*-encoding=utf-8-*-fromnumpyimportgenfromtxtimportnumpyasnpimportrandomimportsysimportcsvimporttensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportpreprocessingreload(sys)sys.setdefaulte

蓝天居士·2018-02-26 15:23

TensorFlow实战之实现自编码器过程

本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过。一、相关概念1、稀疏性（Sparsity）及稀疏编码（SparseCoding）Sparsity是当今机器学习领域中的一个重要话题。Sparsity的最重要的“客户”大概要属highdimensionaldata了吧。现在的机器学习问题中，具有非常高维度的数据随处

georgeli_007·2018-02-24 22:10

【TensorFlow实战笔记】 MINST数字识别问题-简单的神经网络实现

IDE：pycharmPython:Python3.6OS:win10代码和数据集全都上传githubDL-tenserflow/MINST_TheNeuralNetwork/欢迎star谢谢。##前提知识的储备损失函数，优化算法，反向训练和拟合等概念神经网络的前向传播算法及tf的代码实现加入正则化损失可以防止过拟合利用指数衰减的学习率进行学习，可以加快更好的收敛激活函数使前向传播算法结果非线性化

Che_Hongshu·2018-02-22 09:15

【TensorFlow实战笔记】迁移学习实战--卷积神经网络CNN-Inception-v3模型

IDE：pycharmPython:Python3.6OS:win10代码已存档于github中DL-tenserflow/The_migration_study_Inception-v3/希望您star一下，在此感谢迁移学习1.所谓迁移学习，就是将一个问题上训练好的模型通过简单的调整使其适用于一个新的问题。2.说白了就是别人已经训练好的强大的模型，你不需要去浪费时间训练，直接拿过来用，虽然这样最

Che_Hongshu·2018-02-21 23:11

TensorFlow实战之Softmax Regression识别手写数字

本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过。一、相关概念1、MNISTMNIST(MixedNationalInstituteofStandardsandTechnologydatabase)，作为一个常见的数据集，是一个巨大的手写数字数据集，经常被用来测试神经网络，被广泛应用于机器学习识别领域。MNIST

georgeli_007·2018-02-21 23:04

强化学习之 Q-learning

强化学习的作用在于通过当前的环境做出相应的action，得到最大的value如TensorFlow实战中的例子：在5x5的游戏棋盘中，蓝色的代表人物。绿色的代表奖励。红色的代表惩罚。

碧影江白·2018-02-08 18:35

【TensorFlow实战】2.完整神经网络例子

#coding=utf-8importtensorflowastf#NumPy是科学计算工具包，调用生成模拟数据集fromnumpy.randomimportRandomState#定义训练数据batch的大小batch_size=8#定义神经网路的参数w1=tf.Variable(tf.random_normal([2,3],stddev=1,seed=1))w2=tf.Variable(tf.

金刚哥葫芦娃·2018-01-27 18:10

Tensorflow解决MNIST手写体数字识别

这里给出的代码是来自《Tensorflow实战Google深度学习框架》，以供参考和学习。

lilong117194·2018-01-25 15:47

tensorflow实战一---基于线性回归简单实现mnist手写体识别

Mnist手写体识别是tensorflow的入门经典教程，此处的mnist的手写体识别率达到了91%，优化算法为梯度下降算法，激活函数为softmax回归，没有中间层，基本步骤可以分为七步。1、设置变量2、设置数据与结果的计算关系(设置图)3、设置优化算法（梯度下降，train_step）4、设置激活函数（sotfmax）5、初始化数据6、开始训练7、模型评估代码如下：importtensorfl

class_brick·2018-01-22 23:47

人工智能-深度学习（目录）

学习内容主要有一下几个内容：（1）从人工智能到机器学习（2）TensorFlow基础（3）TensorFlow实战一：手写图片识别（4）TensorFlow实战二：验证码识别（5）TensorFlow的可视化学习借鉴的网站

bryce1010·2018-01-18 00:00

tensorboard学习——tf.train.SummaryWriter无此属性

在学习《Tensorflow实战Google深度学习框架》时，第9章中有个程序如下；importtensorflowastfinput1=tf.constant([1.0,2.0,3.0],name="

ciky奇·2018-01-14 00:06

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