随笔分类 - TensorFlow
神经网络训练演示
摘要：http://playground.tensorflow.org/#activation=tanh&batchSize=10&dataset=circle®Dataset=reg-plane&learningRate=0.03®ularizationRate=0&noise=0&netw
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tensorflow中四种不同交叉熵函数tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()
摘要：Tensorflow中的交叉熵函数tensorflow中自带四种交叉熵函数，可以轻松的实现交叉熵的计算。 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits() tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits() tf.nn.
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tf.layers.batch_normalization 介绍
摘要：Batch Normalization在TensorFlow中有三个接口调用 (不包括slim、Keras模块中的)，分别是： tf.layers.batch_normalization tf.nn.batch_normalization tf.contrib.layers.batch_norm 通
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Tensorflow 池化层（pooling)和全连接层(dense)
摘要：一、池化层（pooling） 池化层定义在 tensorflow/python/layers/pooling.py. 有最大值池化和均值池化。 1. 最大池化层 tf.layers.max_pooling2d max_pooling2d( inputs, pool_size, strides, pa
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tf.nn.conv2d 与tf.layers.conv2d的区别
摘要：下面是二维卷积函数的样例和解释，一维或更高维的卷积函数与之类似 1、tf.nn.conv2d tf.nn.conv2d(input, # 张量输入 filter, # 卷积核参数 strides, # 步长参数 padding, # 卷积方式 use_cudnn_on_gpu=None, # 是否是
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tensorflow学习之——tf.app.flags.DEFINE_XXXX() 使用flags定义命令行参数
摘要：和C/C++编写main函数中的argv一样，tf框架下也封装了tf.app.flags.DEFINE_XXXX()函数用于定义参数，便于命令行形式传递参数。常见的函数形式如下： flags.DEFINE_float(参数1，参数2，参数3) flags.DEFINE_integer(参数1，参数2
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TensorBoard可视化
摘要：0. 写在前面 参考书 《TensorFlow：实战Google深度学习框架》（第2版） 工具 python3.5.1，pycharm 1. TensorBoard简介 一个简单的TensorFlow程序，在这个程序中完成了TensorBoard日志输出的功能。 运行之后输入：tensorboard
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tensorflow 经典教程及案例
摘要：导语：本文是TensorFlow实现流行机器学习算法的教程汇集，目标是让读者可以轻松通过清晰简明的案例深入了解 TensorFlow。这些案例适合那些想要实现一些 TensorFlow 案例的初学者。本教程包含还包含笔记和带有注解的代码。 第一步：给TF新手的教程指南 1：tf初学者需要明白的入门准
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tensorflow:保存与读取网络结构,参数
摘要：训练一个神经网络的目的是啥？不就是有朝一日让它有用武之地吗？可是，在别处使用训练好的网络，得先把网络的参数（就是那些variables）保存下来，怎么保存呢？其实，tensorflow已经给我们提供了很方便的API，来帮助我们实现训练参数的存储与读取，如果想了解详情，请看晦涩难懂的官方API，接下来
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tensorflow (七) k-means
摘要：tensorflow基础暂不介绍 Python 相关库的安装 在进入正式聚类实验之前，我们还需要配置计算及画图需要用到相关支持包。 安装 seaborn： pip install seaborn 安装 matplotlib： pip install matplotlib 安装 python3-tk：
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tensorflow estimator API小栗子
摘要：TensorFlow的高级机器学习API（tf.estimator）可以轻松配置，训练和评估各种机器学习模型。 在本教程中，您将使用tf.estimator构建一个神经网络分类器，并在Iris数据集上对其进行训练，以基于萼片/花瓣几何学来预测花朵种类。 您将编写代码来执行以下五个步骤： 将包含Iri
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tensorFlow 零散知识
摘要：收集一些碰到的关于细节的函数在这里记录下 1、tf.flags.DEFINE_xxx() 读别人家的代码的时候经常看到这个，结果两三天不看居然忘记了，这脑子绝对上锈了，决定记下来免得老是查来查去的。。。 内容包含如下几个我们经常看到的几个函数： ①tf.flags.DEFINE_xxx() ②FLA
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tensoFlow之DNN文本分类
摘要：TensorFlow文本分类： 亲测可用：https://blog.csdn.net/u012052268/article/details/77862202 简单实例：https://www.leiphone.com/news/201705/tIiuOvjsaGWQ872L.html 不错：http
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tensorFlow（六）应用-基于CNN破解验证码
摘要：TensorFlow基础见前博客 简介 传统的验证码识别算法一般需要把验证码分割为单个字符，然后逐个识别。本教程将验证码识别问题转化为分类的问题，实现对验证码进行整体识别。 步骤简介 本教程一共分为四个部分 generate_captcha.py - 利用 Captcha 库生成验证码； captc
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tensorFlow（三）逻辑回归
摘要：tensorFlow 基础见前博客 逻辑回归广泛应用在各类分类，回归任务中。本实验介绍逻辑回归在 TensorFlow 上的实现 理论知识回顾 逻辑回归的主要公式罗列如下： 激活函数（activation function）： 损失函数（cost function）： 其中 损失函数求偏导（deri
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tensorFlow（五）深层神经网络
摘要：TensorFlow基础见前博客 上实例： MNIST 数据集介绍 MNIST 是一个手写阿拉伯数字的数据集。 其中包含有 60000 个已经标注了的训练集，还有 10000 个用于测试的测试集。 本次实验的任务就是通过手写数字的图片，识别出具体写的是 0-9 之中的哪个数字。 理论知识回顾 一个两
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tensorFlow（四）浅层神经网络
摘要：tensorFlow见基础 实验 MNIST数据集介绍 MNIST是一个手写阿拉伯数字的数据集。 其中包含有60000个已经标注了的训练集，还有10000个用于测试的测试集。 本次实验的任务就是通过手写数字的图片，识别出具体写的是0-9之中的哪个数字。 理论知识回顾 一个典型的浅层神经网络结构如下：
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tensorFlow（二）线性回归
摘要：需要TensorFlow基础，见TensorFlow（一） 原理默认了解不赘述 实例: 模型创建： 训练模型并和 sklearn 库线性回归模型对比 执行结果： step 2410,test_loss 26.531937 step 2420,test_loss 26.542793 step 2430
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