Tensorflow快速入门2–实现手写数字识别 环境： 虚拟机ubuntun16.0.4 Tensorflow(仅使用cpu版)
Tensorflow安装见： http://blog.csdn.net/yhhyhhyhhyhh/article/details/54429034
或者： http://www.tensorfly.cn/tfdoc/get_started/os_setup.html本文将利用Tensorflow以softmax回归和卷积神经网络两种模型简单测试MNIST数据集，快速实现手写数字识别的测试。仅Tensorflow作为练习，不讲解过多模型、框架等理论知识。目录1.MNIST...
以MNIST的sequential模型为base-line，通过读取自己的数据，训练模型并存储模型，最后达到绘图实物的运用。自制数据集，解决本领域应用观察数据结构给x_train、y_train、x_test、y_test赋值def generateds(图片路径,标签文件)：def generateds(path, txt):f = open(txt, ‘r‘) # 以只读形式打开txt文件contents = f.readlines() # 读取文件中所有行f.close() # 关闭txt文件x, y_ = [], [] # 建立空列表for content in content...
关注公众号“从机器学习到深度学习那些事”获取更多最新资料写在前面学习建议：以下学习过程中有不理解可以简单查找下资料，但不必纠结（比如非得深究某一个函数等），尽量快速的学一遍，不求甚解无妨。多实操代码，不能只复制代码，或者感觉懂了就只看。熟能生巧，我亦无他，唯手熟尔今天介绍一些基础函数及其用法，基本全是代码，一些解释都放在代码的注释里了。直接看代码吧，记得在你本地跑一下看哦代码1#tensor.get_shape() 获...
本文转载地址：https://www.leiphone.com/news/201606/ORlQ7uK3TIW8xVGF.html AI这个概念好像突然就火起来了，年初大比分战胜李世石的AlphaGo成功的吸引了大量的关注，但其实看看你的手机上的语音助手，相机上的人脸识别，今日头条上帮你自动筛选出来的新闻，还有各大音乐软件的歌曲“每日推荐”……形形色色的AI早已进入我们生活的方方面面。深刻的影响了着我们，可以说，这是一个AI的时代。其实早在去年年底，谷歌就开源了其用来...
本文以TensorFlow源码中自带的手写数字识别Example为例，引出TensorFlow中的几个主要概念。并结合Example源码一步步分析该模型的实现过程。一、什么是TensorFlow 在这里，引入TensorFlow中文社区首页中的两段描述。关于 TensorFlow TensorFlow? 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）...
通过几个例程，我们逐渐对 TensorFlow 建立了感性认识。本文将进一步从内在原理进行深入理解，进而为阅读源码打好基础。1. 图（Graph）TensorFlow 计算被抽象为包括若干节点的有向图。如下图所示例子：对应的 TensorFlow Python 代码如下：import tensorflow as tf
b = tf.Variable(tf.zeros([100])) # 100-d vector, init to zeroes
W = tf.Variable(tf.random_uniform([784,100],-1,1)) # 784x100 matrix w/rn...
占位符允许稍后赋值，通常用于存储样本数据。要创建占位符，可使用tf.placeholder方法。语法tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None )说明dtype: 数据类型shape: 占位符的维数，可选。默认情况下，值为赋值数据的形状name: 占位符的名称，可选声明一个占位符:import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
data_placeholder_a = tf.placeholder(tf.float32, name = "data_placeholder_a")
prin...
说明：tensorflow-gpu的运行需要CUDA+cuDNN的支持CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架cuDNN是一个SDK，是一个专门用于神经网络的加速包python、tensorflow、CUDA、cuDNN之间的版本对应关系：https://blog.csdn.net/qq_27825451/article/details/89082978CUDA：1.查看显卡（GPU）是否支持CUDN：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus2.CUDA下载：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_...
前面已经使用TensorFlow2的原生代码搭建神经网络，接下来将使用keras搭建神经网络，并改写鸢尾花分类问题的代码，将原本100多行的代码用不到20行代码实现。用TensorFlow API：tf.keras搭建网络使用Sequential六步法：import，相关模块train, test，指定训练集的输入特征，和训练集的标签model = tf.keras.models.Sequential，搭建网络结构,（顺序神经网络）model.compile，配置训练方法model.fit，执行训练model.summary，打印出网...
上一节说了TensorFlow的安装，这一节说一下测试的问题新建一个Python文件，输入1import tensorflow as tf
2 hello = tf .constant (’Hello, TensorFlow!’)
3 sess = tf. Session()
4print(sess.run(hello))
5 a= tf.constant(lO)
6 b = tf.constant(30)
7print (sess. run (a + b) )运行，代码很简单。不报错就是成功的一半，正确结果相信所有人都能知道。原文：https://www.cnblogs.com/jourluohua/p/9125878.html
深度学习适合解决海量数据和复杂问题在机器学习中，语音识别，图像识别，语意识别用的是不同的技术，从事相关工作的人合作几乎不可能。深度学习改变了这一切。80年代计算机很慢，数据集很小，因此深度学习没有得到广泛应用。从2010年开始，语音识别，图像识别在深度学习领域中广泛应用。因为大型计算GPU和大量数据集的 原文：https://www.cnblogs.com/fuhang/p/8931025.html
转载：作者：地球的外星人君链接：https://www.zhihu.com/question/49909565/answer/207609620来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。分享一篇文章面向普通开发者的机器学习入门，作者@狸小华前言最近在摸索这方面相关的知识，本着整理巩固，分享促进的精神。所以有了这篇博文。需要注意的是，本文受众：对机器学习感兴趣，且愿意花点时间学习的应用（业务）程序员我本意是尽量简单，易于...
安装好TensorFlow之后，开一个python环境，就可以开始运行和使用TensorFlow了。先给一个实例，#先导入TensorFlowimport tensorflow as tf# Create TensorFlow object called hello_constanthello_constant = tf.constant(‘Hello World!‘)with tf.Session() as sess: # Run the tf.constant operation in the session output = sess.run(hello_constant) print(output)也许有人奇怪，为什么不直接输出“Hello World！”呢...
TensorFlow2.0入门学习笔记(8)——欠拟合与过拟合(正则化)欠拟合与过拟合欠拟合：模型不能有效拟合数据集对现有数据集学习的不够彻底过拟合：模型对训练集拟合的太好，而缺失了泛化力欠拟合的解决方法：
增加输入特征项
增加网络参数
减少正则化参数过拟合的解决方法：
数据清洗
增大训练集
采用正则化
增大正则化参数正则化缓解过拟合正则化在损失函数中引入模型复杂度指标，利用给W加权值，弱化了训练
数据的噪声（一般不正则化b...
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(...
