from keras import layers from keras import modelsmodel = models.Sequential() #首层接收2维输入 model.add(layers.Conv2D(32, (3,3), activation=relu, input_shape=(28,28,1))) model.add(layers.MaxPooling2D(2,2)) model.add(layers.Conv2D(64, (3,3), activation=relu)) model.add(layers.MaxPooling2D((2,2))) model.add(layers.Conv2D(64, (3,3), activation=relu))model.add(layers.Flatten()) model.add(layers.Dense(...
from keras.datasets import imdb #num_words表示加载影评时，确保影评里面的单词使用频率保持在前1万位，于是有些很少见的生僻词在数据加载时会舍弃掉 (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000)print(train_data[0]) print(train_labels[0])#频率与单词的对应关系存储在哈希表word_index中,它的key对应的是单词，value对应的是单词的频率 word_index = imdb.get_word_index() #我...
import numpy as np#构建一个含有一个常数12的0维张量 x = np.array(12) print(x) #ndim表示张量的维度 print(x.ndim)x1 = np.array([11,12,13]) print(x1) print(x1.ndim)x2 = np.array([[11,12,13],[14,15,16]]) print(x2) print(x2.ndim)W1 = np.array([[1,2],[3,4]]) W2 = np.array([[5,6],[7,8]]) print("W2 - W1 = {0}".format(W2-W1))def matrix_multiply(x, y):#确保第一个向量的列数等于第二个向量的行数assert x.shape[1...
1、数据和问题描述 ??本文采用Tensorflow实现全连接神经网络，对鸢尾花数据进行分类。首先加载数据集，代码如下： import tensorflow as tf from sklearn import datasets import numpy as np# 读取数据 x_data = datasets.load_iris().data y_data = datasets.load_iris().target??数据集的特征包含4列，如下图所示：??标签列的取值为（0，1，2）三种，是一个多分类问题。 2、数据预处理 ??将数据集打乱顺序，并划分为训练集和测试...
!mkdir /content/gdrive/My Drive/conversation 将文本句子分解成单词，并构建词库 path = /content/gdrive/My Drive/conversation/ with open(path + question.txt, r) as fopen:text_question = fopen.read().lower().split(\n) with open(path + answer.txt, r) as fopen:text_answer = fopen.read().lower().split(\n)concat_question = .join(text_question).split() vocabulary_size_question = len(list(set(concat_questi...
!pip install gym import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.layers import Dense, Dropout, Activation from keras.models import Sequential from keras.optimizers import Adam from keras import backend as K from collections import deque import gym#选取互动环境 env = gym.make(CartPole-v1) state = env.reset()#0或1表示让小车向不同方向移动 action = 0 #step(action)表示想环...
导读：什么是人工神经网络？人工神经网络有哪些分支？什么是前馈神经网络？神经网络如何使用反向传播？如何用keras搭建一个前馈神经网络架构？通过本篇文章，我们来解决以上问题。在阅读本篇文章之前，希望你已经了解感知器，SVM，成本函数，梯度优化。一、人工神经网络 1、人工神经网络主要分为两种类型： 前馈人工神经网络 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});标签：,,,,,,,, 来源： https://blog.csdn.net/Kng...
#学习率设为1 import tensorflow as tf training_steps=10 learning_rate=1x=tf.Variable(tf.constant(5,dtype=tf.float32),name='x') y=tf.square(x)train_op=tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(y)with tf.Session() as sess:init_op=tf.global_variables_initializer()sess.run(init_op)for i in range(training_steps):sess.run(train_op)x_value=sess.run(x)print("After %s iters:x%s is %f."%(i+1,...
文章目录 前言正文1、tf.keras2、tensorflow1.x到2.0的区别3、tensorflow.keras 和 keras的区别4、在放到神经网络作为输入之前，为什么要归一化图片？5、prefetch函数6、tf.nn.relu7、keras.layers.Dense()8、前馈神经网络9、多层感知机（MLP）9.1、深度神经网络的激活函数9.2 深度神经网络的损失函数9.3 多层感知机的反向传播算法9.4 神经网络的训练技巧9.5、深度卷积神经网络（CNN） 10、 深度神经网络的激活函数 小结前言 创作开...
这是将前面的所学的结合起来的样例函数，里面包括了数据的定义，变量的定义，神经网络前向传播以及反向传播，不过损失函数和反向传播的算法在之后的学习中将会继续深一步的学习，目前先是写着。import tensorflow as tf #numpy是一个科学计算的工具包，这里通过numpy工具包生成模拟数据集 from numpy.random import RandomState#定义训练数据集的大小 batch_size = 8#定义神经网络的参数 w1 = tf.Variable(tf.random_normal([2,3],...
一、基础模型 1、这种模型，句子长的话，权值参数多、不能记住上下文信息。 2、参数共享，并增加记忆功能。 3、公式化表示RNN 二、RNN维度解析 1、如图，假设x的维度[batch, seq_len, embedding_len]是[b, 80, 100]，则在t时刻，Xt的形状是[b, 100], 因此，[b, 100] @[100, 64] + [b, 64]@[64, 64]=[b, 64] 就是有个降维过程，100的嵌入维度，降到了我们预设的64维。X @ Wxh + h @ Whh 2、如图。我们预设的隐层3维，输入形状...
一、网络结构 二、代码import os os.environ[TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL]=2import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, optimizers, datasets, Sequentialtf.random.set_seed(2345)conv_layers = [ # 5 units of conv + max pooling# unit 1layers.Conv2D(64, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu),layers.Conv2D(64, kernel_size=[3, 3], padding="same", activation=tf.nn.relu),la...
import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt# 定义RNN的参数。 HIDDEN_SIZE = 30 # LSTM中隐藏节点的个数。 NUM_LAYERS = 2 # LSTM的层数。 TIMESTEPS = 10 # 循环神经网络的训练序列长度。 TRAINING_STEPS = 10000 # 训练轮数。 BATCH_SIZE = 32 # ba...
这样是比较好的一个summary命名 （1）networks、layer_%d % n_layer、weights三个命名空间相互叠加 （2）if i % 50 == 0:result = sess.run(merged, feed_dict={xs: x_data, ys: y_data})writer.add_summary(result, i) 逐步写入的程序如上面所示 （3）最后的tensorboard图还是比较完美的import numpy as np import tensorflow as tfdef add_layer(inputs, in_size, out_size, n_layer, activation_function=None):layer_name = 'l...
我想在Tensorflow中对预训练的深度神经网络进行部分微调(例如,为所有层加载权重,但只更新更高层次的权重). Tensorflow中是否有任何方法可以选择应该更改的变量和应该保持相同的变量？ 先感谢您！解决方法:在创建优化程序(例如tf.train.AdagradOptimizer)以训练模型时,可以将显式var_list = […]参数传递给Optimizer.minimize()方法. (如果未指定此列表,则默认包含tf.trainable_variables()中的所有变量.) 例如,根据您的模型,您可以...