在安装tflearn之前，有三步（这些操作都是在ubuntu的终端中输入进行安装）1、安装tensorflow，连接：https://blog.csdn.net/TotoroCyx/article/details

高层框架：TFLearn和Keras上一节我们学习了Tensorflow的高层API封装，可以通过简单的几步就生成一个DNN分类器来解决MNIST手写识别问题。

同一时间，发现tflearn很好用，节省冗长的代码时间。所以查资料tflearn怎么选择在GPU上跑，因为tensorflow上要添写好几句话。但是，好想没找到怎么配置tflearn的GPU。

通过使用TFLearn实现简单的逻辑非（NOT）、逻辑或（OR）、逻辑与（AND）和异或（XOR）运算符模型，我们可以一览TFLearn和TensorFlow中的一些基础知识。

【TensorFlow】LSTM（使用TFLearn预测正弦sin函数）针对上述问题，对原来的代码进行了修改。可适用于上述及以上版本，1.2/1.5测试没问题。如果你的程序报类似

环境：python3.5机器学习:随机森林深度学习:基于TensorFlow的TFlearn，这个用起来跟sklearn比较相似二、数据采集和分析代码importnumpyasnpimporttfl

说明：以下所有代码使用版本TensorFlow1.4.0或1.12.0版本importtensorflowastfprint(tf.__version__)1.12.010.TensorFlow高层封装TensorFlow的高层封装有很多10.1TensorFlow高层封装总览TensorFlow高层封装主要有4个：TensorFlow-SlimTFLearnKerasEstimator。Tens

HandwrittenNumberRecognitionwithTFLearnandMNIST#ImportNumpy,TensorFlow,TFLearn,andMNISTdataimportnumpyasnpimporttensorflowastfimporttflearnimporttflearn.datasets.mnistasmnistRetrievingtrainingandtestd

TF高级别APITF.Learnhttp://tflearn.org/从零开始学TF-Learnhttps://blog.csdn.net/u013745804/article/details/78285166https

TFLearn。模块化深度学习框架，更高级API，快速实验，完全透明兼容。TFLearn实现AlexNet。

TFlearn是tensorflow下的一个图像处理工具包、我今天拿他简单地跑了一下Cifar-10，发现效果不过、下面记述一下安装TFlearn的坑。

github.com/tensorflow/tensorflow2.基于TensorFlow的框架https://github.com/fchollet/kerashttps://github.com/tflearn

yuv的格式，在用yuv对比，但会使工作量翻倍，也未实践关于原视频与转码后视频后缀不同的问题：理论上可以直接比对psnr，因为音频缺失导致没能比对成功，测试后再改结果这个问题已通过重新转码得到解决2.tflearn

https://github.com/pannous/tensorflow-speech-recognition/blob/master/speech2text-tflearn.py。

TFLearn是基于TensorFlow的高阶框架，也就是你只需要写很少的代码，就可以实现一个神经网络。和TFLearn类似的深度学习高阶框架，还有Keras和tensrolayer。

笔记整理者：王小草笔记整理时间：2017年2月26日对应的官方文档地址：https://www.tensorflow.org/get_started/tflearn官方文档上次更新时间：2017年2月15

TensorFlow拥有很多库，比如Keras、TFLearn和Sonnet，对于模型训练来说，使用这些库比使用低级功能更简单。尽管Ker

学习资料：https://www.tensorflow.org/get_started/tflearn相应的中文翻译：http://studyai.site/2017/03/05/%E3%80%90Tensorflow

本文采用TensorFlow1.0和TFLearn0.3.2，编写了图像分类的程序，采用的图像数据为CIFAR-10。CIFAR-10是一个非常常用的图像数据集，包含10个类别的图像。

本文采用TensorFlow1.0和TFLearn0.3.2，编写了图像分类的程序，采用的数据为CIFAR-10。CIFAR-10是一个非常流行的图像数据集，包含10个类别的图像。

前情回顾：TensorFlow学习笔记（一）基础入门TensorFlow学习笔记（二）ReLU、Softmax、CrossEntropy【深度学习HelloWorld系列（一）】用TFLearn实现MNIST

为TF新手准备的各个类型的案例、模型和数据集初步了解：TFLearnTensorFlow接下来的示例来自TFLearn，这是一个为TensorFlow提供了简化的接口的库。

--coding:utf-8--fromhanziconvimportHanziConvfromjiebaimportcutfromtflearn.data_utilsimportVocabularyProcessorDOCUMENTS=['这是一条测试1','这是一条测试2','这是一条测试3','这是其他测试',]defchinese_tokenizer(documents):"""把中文文本

就知道需要学习哪些知识点了迅速学习框架的方法根据项目每块流程的需要针对性的学可以看官方的入门教程TensorFlow快速入门思维导图（图）TensorFlow的高级APITFSLIM：一个可以定义、训练和评估复杂模型的轻量库（用到的时候详细说）TFLearn

学习资料：https://www.youtube.com/watch?v=si8zZHkufRY&list=PL2-dafEMk2A7YdKv4XfKpfbTH5z6rEEj3&index=5情感分析，就是要识别出用户对一件事一个物或一个人的看法、态度，比如一个电影的评论，一个商品的评价，一次体验的感想等等。根据对带有情感色彩的主观性文本进行分析，识别出用户的态度，是喜欢，讨厌，还是中立。关于情感

/github.com/tensorflow/tensorflow基于TensorFlow的框架https://github.com/fchollet/kerashttps://github.com/tflearn

ResidualBlocktflearn.layers.conv.residual_block(incoming,nb_blocks,out_channels,downsample=False,downsample_strides=2,activation=‘relu’,batch_norm=True,bias=True,weights_init=‘variance_scaling’,bias_i

本篇代码可见：Github一、数据的获取  17中花数据分类，是VGG网络初赛时候的数据集，现在网上没有下载；现在唯一一份数据集在tflearn这个框架中默认自带tflearn安装：pi

本篇代码可见：Github一、数据的获取  17中花数据分类，是VGG网络初赛时候的数据集，现在网上没有下载；现在唯一一份数据集在tflearn这个框架中默认自带tflearn安装：pi

importnumpyasnpimporttensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltlearn=tf.contrib.learnHIDDEN_SIZE=30NUM_LAYERS=2TIMESTEPS=10TRAINING_STEPS=10000BATCH_SIZE=32TRAINING_EXAMPLES=10000TESTING_EXAMPLES=1000

fromsklearnimportmodel_selectionfromsklearnimportdatasetsfromsklearnimportmetricsimporttensorflowastflearn=tf.contrib.learn#自定义模型，传入数据即特征，以及标签，返回预测值、损失值、训练步骤defmy_model(features,target):target=tf.one_

起因是在引入tflearn.layers.convimportconv_2d,max_poll_2d报错，其实自己遇到过好多import的错误，不过慢慢也解决了。多半都是包没安装。

高层封装第11章TensorBoard可视化第12章TensorFlow计算加速第10章TensorFlow高层封装目前比较流行的TensorFlow高层封装主要有4个，分别是TensorFlow-Slim、TFLearn

链接：https://blog.csdn.net/qq_31761357/article/details/80439258TensorFlow拥有很多库，比如Keras、TFLearn和Sonnet，对于模型训练来说

补充一个TFlearn的例子，在TFlearn库中生成events文件的方法是在tflearn.DNN()的参数中加入语句tensorboard_dir='目录'，例如：model=tflearn.DNN

1&aid=124686188&mid=2EjJF3&all=1&p=2.关注这个问题是因为在原生的Tensorflow中,是没有PRelu的,只在Tensorflow的高级API上有,比如Keras,TFLearn

而此时，我还有一台可用的服务器，上面配置了相应的python3环境和相应的机器学习库，比如tensorflow，keras，tflearn等等。因此通常需要将本地写好的代码上传到服务器上，

基于TensorFlow的框架https://github.com/fchollet/kerashttps://github.com/tflearn/tflearnhttps://github.com/

#Activation[Activation解释](http://tflearn.org/layers/core/#activation)[Activation源码](https://github.com

爬虫部分用爬虫从百度获取关键词的图片，进行简单的人工删选后作为训练用的原始数据。爬虫代码可从网上方便找到。#-*-coding:utf-8-*-importreimportrequestsimportosword='something'download_dir='./pic/'#创建文件夹defmdir():ifnotos.path.exists(download_dir):os.mkdir(do

最近公司的8GPU的服务器就我一个人用，为了不浪费资源，自己瞎捣鼓捣鼓模型，搭个DenseNet玩玩，跑跑过大名鼎鼎的ImageNet。在实现的过程中发现了tensorflow的一个很大的缺点，希望有人感觉把这坑填上。DenseNet的想法和结构在CNN进化史里介绍过，就不赘述了，直接说实现的细节：architecture（结构）:CompositefunctionH(x)H(x):BN-ReLU

2.TFLearn是一个模块化和透明的深度学习库，是基于tensorflow之上的。3.PaddlePaddle是

importtflearntflearn.conv_2d(x,32,5,activation='relu',name='canv1')fc2=tflearn.fully_connected(fc1,32

现在比较流行的tensorflow高层封装主要有4个，分别是Slim,TFLearn,Keras,Estimator.使用tf.slim在MNIST数据集上实现LeNet-5模型importtensorflowastfimporttensorflow.contrib.slimasslimimportnumpyasnpfromtensorflow.examples.tutorials.mnistim

本文结构：什么是TensorFlow.js为什么要在浏览器中运行机器学习算法应用举例：regression和tflearn的代码比较1.什么是TensorFlow.jsTensorFlow.js是一个开源库

随着tensorflow,keras,tflearn,mxnet这种深度学习库的完善，深度学习的门槛降低，很多之前很难的领域都开始对小白开放，比如语音领域，在深度学习火起来之前，语音识别和图像识别这种领域

基于TensorFlow的框架https://github.com/fchollet/kerashttps://github.com/tflearn/tflearnhttps://github.com/

笔记整理者：王小草笔记整理时间：2017年2月26日对应的官方文档地址：https://www.tensorflow.org/get_started/tflearn官方文档上次更新时间：2017年2月15

Win8.1TensorFlow1.0.1软件：Anaconda3（集成Python3及开发环境）TensorFlow安装：pipinstalltensorflow(CPU版)pipinstalltensorflow-gpu(GPU版)TFLearn

实现的内容：参照原tflearnexample，进行改动：1.对cifar10数据集完成了预处理，将原5个训练集进行了划分，划分为训练集和验证集；2.使用tflearn搭建CNN网络，使用了三层卷积+最大池化