【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学
Tensorflow 2.0版本中已经移除了Session这一模块,改换运行代码 tf.compat.v1.Session()
原项目 | https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/
最近做实验比较焦虑,因此准备结合推荐算法梳理下Tensorflow2.x的知识。介绍Tensorflow2.x的文章有很多,但本文(系列)是按照作者构建模型的思路来展开的,因此不会从Eager Execution开始。另外,尽量摆脱小白文,加入自己的理解。 本文约2.7k字,预计阅读10分钟。
神经网络中的参数是神经网络实现分类或回归问题中重要的部分。在tensorflow中,变量(tf.Variable)的作用就是保存和更新神经网络中的参数。和其他编程语言类似,tensorflow中的变量也需要指定初始值。因为在神经网络中,给参数赋予随机初始值最为常见,所以一般也使用随机数给tensorflow中的变量初始化。下面一段代码给出了一种在tensorflow中声明一个2*3矩阵变量的方法:
1.Tensor介绍 Tensor(张量)是Tensorflow中最重要的数据结构,用来表示Tensorflow程序中的所有数据。Tensor本是广泛应用在物理、数学领域中的一个物理量。那么在Tensorflow中该如何理解Tensor的概念呢? 实际上,我们可以把Tensor理解成N维矩阵(N维数组)。其中零维张量表示的是一个标量,也就是一个数;一维张量表示的是一个向量,也可以看作是一个一维数组;二维张量表示的是一个矩阵;同理,N维张量也就是N维矩阵。 在计算图模型中,操作间所传递的数据都可以看做是Te
神经网络的训练过程中的参数学习是基于梯度下降法进行优化的。梯度下降法需要在开始训练时给每一个参数赋一个初始值。这个初始值的选取十分关键。一般我们希望数据和参数的均值都为 0,输入和输出数据的方差一致。在实际应用中,参数服从高斯分布或者均匀分布都是比较有效的初始化方式。 所以理想的网络参数初始化是很重要的,但是现在框架都定义了很多参数初始化方式,可以直接调用,比如tensorflow的变量初始化方式如下: initializer:是变量初始化的方式,初始化的方式有以下几种:
不同的层可能使用不同的关键字来传递初始化方法,一般来说指定初始化方法的关键字是kernel_initializer 和 bias_initializer
由于本系列博文主要专注于Tensorflow本身,所以还是老样子不会过多讲解神经网络的理论知识。 可以参阅这篇博文来先理解下神经网络:http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/76680704
谷歌深度学习研究员、“Keras之父”François Chollet发表推特,总结了一份TensorFlow 2.0 + Keras做深度学习研究的速成指南。
文章目录 tensorflow tensorflow # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' Author:Yan Errol Email:2681506@gmail.com Wechat:qq260187357 Date:2019-04-23--08:12 Describe: BP网络的设计 ''' import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf #
人工神经网络,简称神经网络,在机器学习和认知科学领域,是一种模仿生物神经网络(动物的中枢神经系统,特别是大脑)的结构和功能的数学模型或计算模型,用于对函数进行估计或近似。
Keras 是一个模型级库,为开发深度学习模型提供了高层次的构建模块。它不处理诸如张量乘积和卷积等底层操作,目的也就是尽量不重复造轮子。
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特征列通常用于对结构化数据实施特征工程时候使用,图像或者文本数据一般不会用到特征列。使用特征列可以将类别特征转换为one-hot编码特征,将连续特征构建分桶特征,以及对多个特征生成交叉特征等等。
今天将带来第13天的学习日记,开始学习 TensorFlow,介绍的版本是1.X。本文先认识一下 TensorFlow 的建模流程,学习搭建一个 logistic 回归,再用 TensorFlow 跑一个深度神经网络。
上一篇 11 74行Python实现手写体数字识别展示了74行Python代码完成MNIST手写体数字识别,识别率轻松达到95%。这算不上一个好成绩,不过我并不打算立即着手改善它,而是回到本系列的主线上来,用TensorFlow重新实现一遍完全相同的算法。 TF官方的Get Started中,关于MNIST准备了Beginner和Expert两个版本的实现。前者与其说是一个两层的神经网络,不如说是一种线性判别,后者则实现了CNN。两者之间差了一个经典的3层全连接NN,本篇补上。 最终基于TF的代码只有43
上一篇 11 74行Python实现手写体数字识别展示了74行Python代码完成MNIST手写体数字识别,识别率轻松达到95%。这算不上一个好成绩,不过我并不打算立即着手改善它,而是回到本系列的主线上来,用TensorFlow重新实现一遍完全相同的算法。 TF官方的Get Started中,关于MNIST准备了Beginner和Expert两个版本的实现。前者与其说是一个两层的神经网络,不如说是一种线性判别,后者则实现了CNN。两者之间差了一个经典的3层全连接NN,本篇补上。 最终基于TF的代码只有43行
原文标题:TensorFlow Tutorial: 10 minutes Practical TensorFlow lesson for quick learners 作者:ANKIT SACHAN 翻译:和中华 校对:程思衍 本文长度为2000字,建议阅读10分钟 通过这篇文章,你可以了解TensorFlow中最基础的几个概念,还可以学习最简单的线性回归如何在TensorFlow中完成。 这篇TensorFlow教程的目标读者是那些对机器学习有一定基本概念并且想尝试上手TensorFlow的人。首先你
而Autograph机制可以将动态图转换成静态计算图,兼收执行效率和编码效率之利。
本文介绍了Mask Rcnn目标分割项目的搭建及运行过程,并对搭建过程中可能出现的问题进行了解答。
这节开始我们使用知名的图片数据库 「THE MNIST DATABASE」 作为我们的图片来源,它的数据内容是一共七a万张 28×28 像素的手写数字图片,并被分成六万张训练集与一万张测试集,其中训练集里面又有五千张图片被用来作为验证使用,该数据库是公认图像处理的 "Hello World" 入门级别库,在此之前已经有数不清的研究围绕着这个模型展开。
在使用TensorFlow进行深度学习任务时,有时会遇到类似于"AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'reset_default_graph'"的错误信息。这个错误通常是由于代码中尝试调用已经被删除的TensorFlow方法或属性而导致的。本文将介绍如何解决这个错误。
当然还有一些像:torch.zeros()、torch.zeros_()、torch.ones()、torch.ones_()等函数;
代码运行完成之后,可以用bash脚本一键浏览器访问tensorboard终端:
下面的范例使用TensorFlow的低阶API实现线性回归模型和DNN二分类模型。
之前我们就已经了解了pytorch和tensorflow中的变量,本节我们深入了解可训练的参数-变量
之前讲过了如何用tensorflow构建数据集,然后这一节课讲解如何用Tensorflow2.0来创建模型。
使用自定义模型类从头开始训练线性回归,比较PyTorch 1.x和TensorFlow 2.x之间的自动差异和动态模型子类化方法。
本文介绍了在Tensorflow中使用protobuf时遇到的报错问题,通过升级protobuf库版本以及使用默认的pool来解决这个问题。同时,文章也介绍了一些可能的原因和解决方法。
原文地址:https://stackoverflow.com/questions/37383812/tensorflow-module-object-has-no-attribute-placeholder
1、 PyTorch 课替代NumPy 使用:PyTorch 本身主要构件是张量——和 NumPy 看起来差不多。使得 PyTorch 可支持大量相同的 API,有时候可以把它用作是 NumPy 的替代品。PyTorch 的开发者们这么做的原因是希望这种框架可以完全获得 GPU 加速带来的便利,以便你可以快速进行数据预处理,或其他任何机器学习任务。将张量从 NumPy 转换至 PyTorch 非常容易,反之亦然。看看如下代码: import torch import numpy as np numpy_t
Tensorflow 2.0发布已经有一段时间了,各种基于新API的教程看上去的确简单易用,一个简单的mnist手写识别只需要下面不到20行代码就OK了,
Tensorflow 是一个面向深度学习算法的科学计算库,内部数据保存在张量(Tensor)对象熵,所有的运算操作(Operation)也都是基于张量对象进行的,我们所接触到的复杂的神经网络算法本质上就是各种张量相乘,想加等一些基本运算操作的组合。
前言:主要介绍一下,TensorFlow变量作用域和可视化,变量作用域能更好底可视化展示数据流图 TensorFlow变量作用域 通过tf.Variable我们可以创建变量,但是当模型复杂的时候,需要构建大量的变 量集,这样会导致我们对于变量管理的复杂性,而且没法共享变量(存在多个相 似的变量)。针对这个问题,可以通过TensorFlow提供的变量作用域机制来解决, 在构建一个图的时候,就可以非常容易的使用共享命名过的变量。 变量作用域机制在TensorFlow中主要通过两部分组成: tf.get_va
tensorflow中有两个关于variable的op,tf.Variable()与tf.get_variable()下面介绍这两个的区别
首先,我们从一个直观的例子,讲解如何实现Tensorflow模型参数的保存以及保存后模型的读取。 然后,我们在之前多层感知机的基础上进行模型的参数保存,以及参数的读取。该项技术可以用于Tensorflow分段训练模型以及对经典模型进行fine tuning(微调)
在使用TensorFlow进行深度学习开发时,如果你遇到了module 'tensorflow' has no attribute 'Session'的错误,那么本篇博客将会解释该错误的原因以及如何解决它。
A tensor of the specified shape filled with random normal values.
选自Medium 作者:Illarion Khlestov 机器之心编译 参与:李泽南、黄小天 当我第一次尝试学习 PyTorch 时,没几天就放弃了。和 TensorFlow 相比,我很难弄清 Py
本文是在Softmax Regression的基础上增加了一个隐含层,实现了Multilayer Perceptron的一个模型,Multilayer Perceptron是深度学习模型的基础,对于Softmax Regression的TensorFlow实现,可以参见博文“TensorFlow实践——Softmax Regression”。对于Multilayer Perceptron的基本原理,可以参见以下的文章:
例如 tf.zeros,tf.ones,tf.zeros_like,tf.diag ...
格式:tf.random_normal(shape,mean=0.0,stddev=1.0,dtype=tf.float32,seed=None,name=None)
Belghazi, Mohamed Ishmael, et al. “Mutual information neural estimation.” International Conference on Machine Learning. 2018.
此处使用了双层的LSTM作为隐含层,保留最后四个cell的输出结果,加一层full connection,并concat得到最后的输出。
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