在文章（TensorFlow实战：SoftMax手写体MNIST识别（Python完整源码））中，我们MNIST手写体识别数据集，使用TensorFlow构建了一个softMAX多分类器，达到了91%的正确率...下面让我们一步步的实现该模型，具体的Python源码已上传至我的GitHub：https://github.com/ml365/softmax_mnist/blob/master/cnn.py，点击文末的阅读原文直接跳转下载页面...bias_variable(shape): initial = tf.constant(0.1, shape=shape) return tf.Variable(initial) 卷积和池化 TensorFlow...TensorFlow的tf.nn.dropout操作除了可以屏蔽神经元的输出外，还会自动处理神经元输出值的scale。所以用dropout的时候可以不用考虑scale。...目前为止，我们已经学会了用TensorFlow快捷地搭建、训练和评估一个复杂一点儿的深度学习模型。
鉴于以上的问题，我们介绍卷积神经网络（CNN）。先介绍CNN中的池化层和卷积层。我们根据下图来讲解：
tf.Variable(tf.random_normal([2,3],stddev=2)) 通过满足正态分布的随机数来初始化神经网络中的参数是一个常用方法。
今天通过一个实例，来学习下 Tensorflow 的基本操作加实战 初识 Tensorflow Tensorflow 是干嘛的，就不过多赘述了，小伙伴们可以访问官网来详细了解 https://www.tensorflow.org...实战房价预测 因为搭建 Tensorflow 环境还是蛮复杂的，这里还是使用 Google Colab 环境。...是谷歌的机器学习框架 import tensorflow as tf # Dataset无比强大得数据集 from tensorflow.python.data import Dataset tf.logging.set_verbosity...这里选取 TensorFlow Estimator API（是基于 Tensorflow 的高级 API） 提供的 LinearRegressor 接口，来构建模型。 1....在 TensorFlow 中，使用一种称为“特征列”的结构来表示特征的数据类型。特征列仅仅存储对特征数据的描述，不包含特征数据本身。
之前的文章 TensorFlow的安装与初步了解，从TensorFlow的安装到基本的模块单元进行了初步的讲解。...今天这篇文章我们使用TensorFlow针对于手写体识别数据集MNIST搭建一个softmax的多分类模型。...本程序主要是想去理解包含在这些代码里面的设计思想：TensorFlow工作流程和机器学习的基本概念。...softmax构建与测试程序如下 # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf from mnist import read_data_sets input_data
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/73136866
Mtianyan love TensorFlow!")...TensorFlow的计算流图，符号式编程的范式。有节点有边，边是计算结果在节点中流动。 TensorFlow的基础结构 Tensor 在 计算流图中流动(flow) ?...TensorFlow的基础模型 数据模型 - Tensor(张量) 张量是TensorFlow中最重要的结构。 计算模型 - Graph(图) 运行模型 - Session(会话) ?...dtype TensorFlow.datatype list https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/DType ?...TensorFlow数据类型有很多。
tensorflow/ tensorflow/ 该目录下存放着tensorflow的核心代码 contrib/ 该目录下存放有其他项目贡献者添加的相关贡献代码。...该目录为tensorflow的C++源码的核心。 common_runtime/ tensorflow 普通的 执行逻辑。...对tensorflow进行计算过程中的 通用组件 进行了定义和实现。 graph/ tensorflow 图相关操作 的逻辑。...stream_executor/ 流处理 tensorboard/ tensorflow独家模块。...估计是最新版的Tensorflow源码取消了这个文件夹。 Ref： google讨论组、Tensorflow快速入门3–代码结构及模型例子 ---- ----
本文介绍两种在TensorFlow中如何加入正则化项的方法， 但无论何种方法大的逻辑都是：创建一个正则化方法;然后将这个正则化方法应用到变量上。
实战是学习一门技术最好的方式，也是深入了解一门技术唯一的方式。因此，NLP专栏计划推出一个实战专栏，让有兴趣的同学在看文章之余也可以自己动手试一试。 本篇介绍自然语言处理中最基础的词向量的训练。...data_index = (data_index + 1) % len(data) return batch, labels (4) 用tensforslow训练词向量 首先，构造tensorflow...至此本文介绍了如何利用tensorflow平台自己写代码，训练一份自己想要的词向量，代码在我们有三AI的github可以 https://github.com/longpeng2008/yousan.ai
1.1 TensorFlow概要 TensorFlow是Google公司开源的分布式机器学习框架。它的前身是DistBelief，在Google大规模内部使用。...TensorFlow最早由Google Brain研究组发起。...官网：http://www.tersorflow.org Github网址：https://github.com/tensorflow/tensorflow 模型仓库网址：https://github.com.../tensorflow/models TensorFlow关键版本发布历史 2015.11.09 在Github上开源(Ver0.5.0) 2015.12.10 支持Python3.3+，GPU性能提升...在计算图中流动(flow)的数据被称为张量(tensor)，故得名TensorFlow。
1 Graph概述 计算图Graph是TensorFlow的核心对象，TensorFlow的运行流程基本都是围绕它进行的。包括图的构建、传递、剪枝、按worker分裂、按设备二次分裂、执行、注销等。...因此理解计算图Graph对掌握TensorFlow运行尤为关键。...object at 0x106329fd0> True <tensorflow.python.framework.ops.Graph...TensorFlow同样通过栈来管理线程的默认graph。...Source的id为0，Sink的id为1，其他节点id均大于1. 5 Graph运行时生命周期 Graph是TensorFlow的核心对象，TensorFlow的运行均是围绕Graph进行的。
本文介绍下 RNN 及几种变种的结构和对应的 TensorFlow 源码实现，另外通过简单的实例来实现 TensorFlow RNN 相关类的调用。...我们来分析一下 TensorFlow 里面 RNN Cell 的实现。...TensorFlow 实现 RNN Cell 的位置在 python/ops/rnn_cell_impl.py，首先其实现了一个 RNNCell 类，继承了 Layer 类，其内部有三个比较重要的方法，...接下来我们来看下 LSTMCell 的 TensorFlow 代码实现。...接下来我们看下 TensorFlow 中 GRUCell 的实现，代码如下： class GRUCell(RNNCell): """Gated Recurrent Unit cell (cf. http
编译 | sunlei 发布 | ATYUN订阅号 如果你正在读这篇文章，你可能接触过神经网络和TensorFlow，但是你可能会对与深度学习相关的各种术语感到有点畏缩，这些术语经常在许多技术介绍中被掩盖或未被解释...本文将深入介绍TensorFlow 2.0的初学者教程，从而让大家对其中的一些主题有所了解。...你将学到的 阅读本文之后，您将更好地理解这些主题的一些关键概念主题和TysFrace/CARAS实现(Keras是一个构建在TensorFlow之上的深度学习库)。...() keras.layers.Flatten() keras.layers.Dense() compile() fit() 数据 TensorFlow 2.0初学者教程使用的数据是MNIST数据集...基本结构的神经网络建立在初学者的笔记本上 初学者笔记本 现在让我们深入研究TensorFlow是如何实现这个基本神经网络的。
编译 | sunlei 发布 | ATYUN订阅号 在昨天的文章中，我们介绍了TensorFlow 2.0的初学者教程中实现一个基本神经网络的知识，今天我们继续昨天没有聊完的话题。...开始学习吧~ 传送门：TensorFlow 2.0实战入门（上） 激活功能 与神经网络的布局和结构一样重要的是，最好记住，在一天结束时，神经网络所做的是大量的数学运算。...编译、训练和运行神经网络 既然我们已经指定了神经网络的样子，下一步就是告诉Tensorflow如何训练它。...Training the model 最后是对模型的实际训练，使用TensorFlow2.0，这很容易做到。...您已经通过了TensorFlow2.0初学者笔记本的指南，现在对神经网络层的形状、激活函数、logits、dropout、优化器、丢失函数和丢失以及epochs有了更好的理解。
数据集大小：~12MB 下载地址：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/index.html 导入tensorflow（v1.6.0版本） import tensorflow...__version__) ---- 1.6.0 tensorflow加载MNIST数据集 # Import MNIST from tensorflow.examples.tutorials.mnist... image.png png tensorflow入门（hello world） import tensorflow...hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')...]https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples
代码下载 softmax_mnist ---- 数据处理——One-Hot Encoding 一、One-Hot Encoding One-Hot编码，...
所谓结构化是指具有表结构，这篇文章演示如何使用 TensorFlow 求解此类问题，文章背景：titanic 数据集的目标是根据乘客信息预测他们在Titanic号撞击冰山沉没后能否生存。...import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from...tensorflow.keras import models,layers dftrain_raw = pd.read_csv('....[0], [0], [1], [1], [0]], dtype=int32) 六，保存模型 可以使用Keras方式保存模型，也可以使用TensorFlow.../data/keras_model_weight.h5') model_json.evaluate(x_test,y_test) [0.5191367897907448, 0.8122605] 2，TensorFlow
[深度学习入门]实战三·使用TensorFlow拟合曲线 问题描述 拟合y= x*x -2x +3 + 0.1(-1到1的随机值) 曲线 给定x范围（0，3） 问题分析 在上篇博客中，我们使用最简单的...生成数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf def get_data(x,w,...os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE" import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow
[深度学习入门]实战二·使用TensorFlow拟合直线 问题描述 拟合直线 y =（2x -1） + 0.1(-1到1的随机值) 给定x范围（0，3） 可以使用学习框架 建议使用 y = w...完整代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf def get_data(x,w,
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