2017年8月14日
TensorFlow基础9——tensorboard显示网络结构
摘要： 执行后，在命令行中输入， 一定要先到logs文件夹所在目录下，在输入下面命令，不然会找不到 执行结果： 打开浏览器： 输入显示的网址 阅读全文
posted @ 2017-08-14 15:31 超任 阅读(950) 评论(1) 推荐(0)
TensorFlow基础8——结果可视化
摘要： 运行结果： 真实结果为动图，模拟训练的过程。 阅读全文
posted @ 2017-08-14 09:33 超任 阅读(202) 评论(0) 推荐(0)
2017年8月11日
TensorFlow基础7——完整神经网络栗子
摘要： 完整神经网络栗子：数据加入噪音，更具真实性 结果： 损失函数越小，说明拟合越好（有可能过拟合） 阅读全文
posted @ 2017-08-11 10:49 超任 阅读(148) 评论(0) 推荐(0)
TensorFlow基础6——函数定义（神经网络添加神经层函数）
摘要： 函数定义（神经网络添加神经层函数） 阅读全文
posted @ 2017-08-11 10:11 超任 阅读(234) 评论(0) 推荐(0)
TensorFlow基础4——tf.placeholder()
摘要： tf.placeholder()输入变量 函数中使用tf.placeholder()时，在调用该函数（sess.run()）要加入参数（feed_dict） 阅读全文
posted @ 2017-08-11 10:09 超任 阅读(311) 评论(0) 推荐(0)
TensorFlow基础3——tf.Variable()和tf.constant()
摘要： tf.Variable()生成变量 tf.constant()生成常量 变量需要初始化： 阅读全文
posted @ 2017-08-11 09:48 超任 阅读(2302) 评论(0) 推荐(0)
TensorFlow基础2——session两种开启方式
摘要： session两种开启方式 阅读全文
posted @ 2017-08-11 09:42 超任 阅读(2045) 评论(0) 推荐(0)
TensorFlow基础1——神经网络tutorial
摘要： Tensorflow神经网络的一个小栗子： 拟合的方程为 y = 0.1 * x + 0.3 参数初始化 核函数（有时候需要激活函数） 损失函数 选择优化器（optimizer） 训练函数 = 优化器最小化损失函数 运行结果： 训练200次后，基本上可以拟合 y = 0.1 * x + 0.3 阅读全文
posted @ 2017-08-11 09:40 超任 阅读(148) 评论(0) 推荐(0)
2017年5月31日
Linux常用命令
摘要： 系统： sync 将数据由内存同步到硬盘中（shutdown前） shutdown -h now shutdown -r now shutdown -h xxx 立即关机 立即重启 xxx分钟后关机 reboot 重启 shutdown -h now shutdown -r now shutdown 阅读全文
posted @ 2017-05-31 23:14 超任 阅读(150) 评论(0) 推荐(0)
win10下TensorFlow-gpu安装
摘要： 安装python3.5.x版本 windows下的TensorFlow仅支持Python3.5.x 可以使用Anaconda 安装CUDA 先查看一下是否支持你的显卡 安装时尽量默认（方便找） 注意！！ 一定要配置环境变量CUDA_PATH和CUDA_PATH_V8_0 两个值均为C:\Progra 阅读全文
posted @ 2017-05-31 20:41 超任 阅读(506) 评论(1) 推荐(0)