import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as pltimage_raw_data = tf.gfile.FastGFile("F:\\TensorFlowGoogle\\201806-github\\datasets\\cat.jpg",rb).read()with tf.Session() as sess:img_data = tf.image.decode_jpeg(image_raw_data)# 输出解码之后的三维矩阵。print(img_data.eval())img_data.set_shape([1797, 2673, 3])print(img_data.get_shape())with tf.Session() as sess:plt.imshow(im...
基于Coursera Course for Machine Learning,我正在尝试在python中实现神经网络的成本函数.有一个类似于这个的question – 有一个可接受的答案 – 但答案中的代码是用八度写的.不要懒惰,我试图根据我的情况调整答案的相关概念,据我所知,我正在正确实现这个功能.然而,我输出的成本与预期成本不同,所以我做错了. 这是一个可重复的小例子： 以下链接指向.npz文件,可以加载(如下所示)以获取相关数据.如果您使用它,请重命名文件“arrays...
我是机器学习的新手.我已经读过,由于梯度消失,ReLU函数优于sigmoid函数用于递归神经网络. 我正在尝试实现一个非常基本的递归神经网络,包含3个输入节点,10个隐藏节点和3个输出节点. 输入节点和隐藏节点都有ReLU功能,输出节点有softmax功能. 然而,当我在几个纪元(小于10)之后使用ReLU功能时,误差变为0或误差变为无穷大,具体取决于是否从原始权重中增加或减去了权重变化.weight = weight + gradient_decent #weights hits infinity we...