20 行代码实现这个过程： 用 tflearn.data_utils 的 pad_sequences 将 strings 转化成向量，用 tflearn.embedding 得到 word vector...，这样可以保持维度的一致性。...([None, 100]) 上一层的输出作为下一层的输入，input_dim 是前面设定的从数据库中取了多少个单词，output_dim 就是得到 embedding 向量的维度 net = tflearn.embedding...激活函数用 softmax 来得到概率值 net = tflearn.fully_connected(net, 2, activation='softmax') 最后应用一个分类器，定义优化器，学习率...='categorical_crossentropy') # Training # 模型初始化 model = tflearn.DNN(net, tensorboard_verbose=0) # show_metric
❝定义一个函数名字为function_name的正确写法。...❞ 错误写法： defineReplace(function_name) { } 正确写法：(注意：{不能换行) defineReplace(function_name) { }
Steps: 导入库 定义参数 导入数据 建立模型 训练模型并预测 1. 导入库 需要用到 tflearn，这是建立在 TensorFlow 上的高级的库，可以很方便地建立网络。...定义参数 learning rate 是在更新权重的时候用，太高可以很快，但是loss大，太低较准但是很慢。 ?...=0.8) net = tflearn.fully_connected(net, classes, activation='softmax') net = tflearn.regression(net,...训练模型并预测 然后用 tflearn.DNN 函数来初始化一下模型，接下来就可以训练并预测，最后再保存训练好的模型。...tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES) for x in col: tf.add_to_collection(tf.GraphKeys.VARIABLES, x ) model = tflearn.DNN
技术背景 在前面的几篇博客中，我们介绍了MindSpore框架下使用CUDA来定义本地算子的基本方法，以及配合反向传播函数的使用，这里主要探讨一下MindSpore框架对于CUDA本地算子的输入输出的规范化形式...高维张量输入 这里一维的张量输入我们就不做讨论了，因为跟前面用到的常数输入本质上是一样的形式。...，我们在CUDA的打印函数中设置的打印输出大小是输入张量的第一个维度的大小，我们给的是一个(4,3)大小的张量，因此会顺序打印4个数出来。...这里我们也能够发现MindSpore在进行输入的规范化的时候，会自动压平输入的张量变成一个维度。因此这里的调用代码等价于先对输入张量做一个reshape，然后再把第一个维度对应大小的张量元素打印出来。...elements *= shapes[0][i]; } OpsKernel>>(elements, input); return 0; } 通过定义一个
第二步：为TF新手准备的各个类型的案例、模型和数据集 初步了解：TFLearn TensorFlow 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。...里面有很多示例和预构建的运算和层。 使用教程：TFLearn 快速入门。通过一个具体的机器学习任务学习 TFLearn 基础。开发和训练一个深度神经网络分类器。...一种用于 MNIST 分类任务的多层感知实现 https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/dnn.py 卷积网络（MNIST...使用一个预训练的 VGG 网络并将其约束到你自己的数据上，以便实现快速训练 https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/...用于分类 MNIST 数据集的 Highway Network 实现 https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/highway_dnn.py
前向神经网络接受固定维度的输入，例如二进制数；但循环神经网络（RNN，recurrent neural nets）可以帮助我们学习序列数据，例如文本。...唯一依赖的工具是tflearn，因为它是目前搭建深度神经网络最简单的工具。..., optimizer='adam', learning_rate=0.001,loss='categorical_crossentropy') # 训练模型 model = tflearn.DNN...“填充”可以让输入的维度保持一致，将每个序列的指定地方填充为零，直到序列的最大长度（这里设为100）。...第一个参数是上一层的输出向量，类似的对于每一层而言都是以前一层的输出作为该层的输入。这里将维度设为10,000，也就是从数据集中导入词汇的数量。输出维度设为128，即生成嵌入层的维数。
首先，简单地回顾一下深度残差网络，深度残差网络的基本模块如图所示。相较于一般的卷积神经网络，深度残差网络引入了跨层的恒等映射，来减小模型训练的难度，提高准确率。...具体而言，就是通过前面的卷积层将重要的特征转换成绝对值较大的值，将冗余信息所对应的特征转换成绝对值较小的值；通过子网络学习得到二者之间的界限，并且通过软阈值化将冗余特征置为零，同时使重要的特征有着非零的输出...最后，堆叠一定数量的基本模块，就得到了完整的网络结构。 timg.jpg 利用深度残差收缩网络进行MNIST数据集的分类，可以看到，效果还是不错的。下面是深度残差收缩网络的程序： #!...= tflearn.DNN(net, checkpoint_path='model_mnist', max_checkpoints=10, tensorboard_verbose...= tflearn.regression(net, optimizer=mom, loss='categorical_crossentropy') # Training model = tflearn.DNN
、模型和数据集 初步了解：TFLearn TensorFlow 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。...里面有很多示例和预构建的运算和层。 使用教程：TFLearn 快速入门。通过一个具体的机器学习任务学习 TFLearn 基础。开发和训练一个深度神经网络分类器。...一种用于 MNIST 分类任务的多层感知实现 https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/dnn.py 卷积网络（MNIST...使用一个预训练的 VGG 网络并将其约束到你自己的数据上，以便实现快速训练 https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/...用于分类 MNIST 数据集的 Highway Network 实现 https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/highway_dnn.py
TFLearn，这是一个为 TensorFlow 提供了简化的接口的库。...通过一个具体的机器学习任务学习 TFLearn 基础。开发和训练一个深度神经网络分类器。...一种用于 MNIST 分类任务的多层感知实现：https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/dnn.py 卷积网络（MNIST...使用一个预训练的 VGG 网络并将其约束到你自己的数据上，以便实现快速训练：https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/...用于分类 MNIST 数据集的 Highway Network 实现：https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/highway_dnn.py
/mnist_data/', one_hot=True) n_output_layer = 10 # 定义待训练的神经网络 def convolutional_neural_network(data...下面使用tflearn重写上面代码，tflearn是TensorFlow的高级封装，类似Keras。...tflearn提供了更简单、直观的接口。...conv_net = regression(conv_net, optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', name='output') model = tflearn.DNN...来源：斗大的熊猫
TFLearn功能包括： 通过教程和示例，易于使用和理解用于实现深度神经网络的高级API。 通过高度模块化的内置神经网络层，正则化器，优化器，指标进行快速原型设计 Tensorflow完全透明。...所有功能都是通过张量构建的，可以独立于TFLearn使用。 强大的辅助功能，可以训练任何TensorFlow 图，支持多个输入，输出和优化器。...注意：最新的TFLearn（v0.3）仅与TensorFlow v1.0及更高版本兼容。...') model = tflearn.DNN(net) model.fit(X, Y) ＃序列生成 net = tflearn.input_data(shape=[None, 100, 5000])...TFLearn安装 要安装TFLearn，最简单的方法就是运行。
核心逻辑 假设有一个随机调整齿轮的机器。这些齿轮层叠在一起，它们互相影响。在最开始的时候，这台机器不工作。齿轮层是随机调整的，它们都需要调整以给出正确的输出。...工程师会根据每个齿轮的错误进行调整，然后再次运行机器，直到机器给出正确的输出。 ? 训练循环顺序：作出预测→计算错误→调整预测→作出预测 神经网络以同样的方式运作。...Train the neural network / Epochs model = tflearn.DNN(neural_net) model.fit(OR, Y_truth, n_epoch=2000...第九行：初始化神经网络并指定输入数据的维度或形状。每一个OR operator都是成对的，因此它有一个“2”的形状。它们中没有默认值，并且代表了批处理大小。 第十行:输出层。...地址：http://tflearn.org/models/dnn/ 输出标签:第一个结果意味着组合[0.]&[0.]有4%的概率为真实的。训练步骤显示出你训练了多少批次。
在 C++ 中有很多情况下，我们需要自定义比较器，无非就是三种情况： 对一个自定义的 struct 重写它的 operator < 方法 定义一个 Comparator 函数 定义一个 Comparator...自定义的结构体 如果我们自定义了一个 struct，然后想要对其排序又不想额外写一个比较器，那么最好实现它的 operaotr < 方法。...函数对象比较器 所谓函数对象是指实现了 operator () 的类或者结构体。可以用这样的一个对象来代替函数作为比较器。...，方法末尾的 const 修饰可有可无。...这是因为方法末尾的 const 代表了不会修改结构体内部变量的值，显然和我们要用到的功能毫无关系。
考核内容: js基础应用，变量的定义与使用 题发散度: ★ 试题难度: ★ 解题思路: JavaScript 变量 变量可以使用短名称（比如 x 和 y），也可以使用描述性更好的名称（比如 age, sum...1.变量必须以字母开头 2.变量也能以 $ 和 _ 符号开头（不过我们不推荐这么做） 3.变量名称对大小写敏感（y 和 Y 是不同的变量） 4.变量名称不要使用JS中的保留关键字 参考代码: JavaScript...保留关键字 Javascript 的保留关键字不可以用作变量、标签或者函数名。
层部分的步骤 4）： model = tflearn.DNN(net) TFLearn 模型的类型 TFLearn 提供两种不同的模型： DNN（深度神经网络）模型：此类允许您从通过层创建的网络创建多层感知机...UpSampling2D 此层沿两个维度按指定时间重复输入数据的行和列维度。 UpSampling3D 该层按三个维度的指定时间重复输入数据的三个维度。...num_inputs列的形状，并且在我们的示例中列数仅为 1 y_tensor定义为具有可变行和num_outputs列的形状，列数在我们的示例中只有一个 w被定义为维度num_inputs x num_outputs...的变量，在我们的例子中是1 x 1 b被定义为维度num_outputs的变量，在我们的例子中是一个 定义模型 接下来，我们将模型定义为x_tensor × w + b： model = tf.matmul...softmax') 使用最后一步中构建的 DNN（在变量softmax中）定义优化器函数，神经网络和 MLP 模型（在 TFLearn 中称为 DNN）： optimizer = tflearn.SGD
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