1、def add_layer()添加神经网络层: import tensorflow as tfdef add_layer( inputs, in_size, out_size ,activation_function=None) :#weight初始化时生成一个随机变量矩阵比0矩阵效果要好Weights = tf.Variable( tf.random_normal ( [in_size, out_size]))#biases初始值最好也不要都为0,则biases值全部等于0.1biases = tf.Variable( tf.zeros([1,out_size]) + 0.1) #相当于Y_predictWx_plus_b = tf.matmul ( inputs,Weights ) ...
中国大学Mooc 北京大学 人工智能实践:Tensorflow笔记(week3)#coding:utf-8
#两层简单神经网络(全连接)import tensorflow as tf#定义输入和参数
#用placeholder实现输入定义(sess.run中喂一组数据)
x = tf.placeholder(tf.float32, shape = (None, 2))
w1 = tf.Variable(tf.random_normal([2, 3], stddev = 1, seed = 1))
w2 = tf.Variable(tf.random_normal([3, 1], stddev = 1, seed = 1))#定义向前传播过程
a = tf.matmul(x...
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt"""
1.
shape: 矩阵维度 3*2
===================
2.
[None,1]: N行 1列
===================
3.
numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)
正态分布
loc:float此概率分布的均值(对应着整个分布的中心centre)
scale:float此概率分布的标准差(对应于分布的宽度,scale越大越矮胖,scale越小,越瘦高)
size:int or tuple of ints输出的...
1、本节多为复习内容,从以下图片可见一般:
2、学会使用from numpy.random import RandomState
然后rdm = RandomState(1)
dataset_size = 128
X = rdm.rand(dataset_size, 2)
Y = [[(x1 + x2) + rdm.rand() / 10.0-0.05] for(x1, x2) in X]进行赋值的时候就可以不变了import tensorflow as tf
from numpy.random import RandomStatebatch_size=8
with tf.name_scope("inputs"):xs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 2], name="...
一、基本概念1、 看图:我们假设几个变量,N是卷积核的个数,B是batch_size,C是通道数,如RGB三个通道。 如下所示:X中b是batch_size,最后一个3是通道数。one K 中第一个3是通道数,后面两个3是卷积大小3*3.multi-K 中第一个16是N,指的是有16个卷积。bais和out的16都是这个意思。padding指的是上下左右各打一个padding. 原文:https://www.cnblogs.com/zhangxianrong/p/14724465.html
import tensorflow as tfwith tf.variable_scope("foo"):v = tf.get_variable("v", [1], initializer=tf.constant_initializer(1.0))#with tf.variable_scope("foo"):# v = tf.get_variable("v", [1])
with tf.variable_scope("foo", reuse=True):v1 = tf.get_variable("v", [1])
print(v == v1)#with tf.variable_scope("bar", reuse=True):# v = tf.get_variable("v", [1])with tf.variable_scope("root"):print(tf.get_vari...
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...
数据处理样本数据描述样本数据集是double类型的178 * 14矩阵,第一列表示酒所属类别,后面13列分别表示当前样本的13个属性:1) Alcohol2) Malic acid3) Ash4) Alcalinity of ash 5) Magnesium6) Total phenols7) Flavanoids8) Nonflavanoid phenols9) Proanthocyanins10) Color intensity11) Hue12) OD280/OD315 of diluted wines13) Proline数据预处理将文件内容读入矩阵,由于标签有三类,分别是1、2、3,于是进行二进制化。由于...
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import os
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "0,1"mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot=True)def compute_accuracy(v_xs,v_ys):global predictiony_pre = sess.run(prediction,feed_dict ={xs:v_xs,keep_prob:1})correct_predicton = tf.equal(tf.argmax(y_pre,1),tf.argmax(v_ys,1))accuracy = tf.reduce_mean(tf.cas...
一、卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(deep learning)的代表算法之一 [1-2] 。卷积神经网络具有表征学习(representation learning)能力,能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类(shift-invariant classification),因此也被称为“平移不变人工神经网络(Shift-Invariant Artificial Neural Networks, S...
深度神经网络可解释性方法汇总,附 Tensorflow 代码实现 知识库 ? 小白学CV ? 于 10个月前 ? 2076 阅读 理解神经网络:人们一直觉得深度学习可解释性较弱。然而,理解神经网络的研究一直也没有停止过,本文就来介绍几种神经网络的可解释性方法,并配有能够在Jupyter下运行的代码链接。 1.Activation Maximization通过激活最化来解释深度神经网络的方法一共有两种,具体如下:1.1 Activation Maximization (AM)相关代码如下:https:...
本实验通过建立一个含有两个隐含层的BP神经网络,拟合具有二次函数非线性关系的方程,并通过可视化展现学习到的拟合曲线,同时随机给定输入值,输出预测值,最后给出一些关键的提示。源代码如下:# -*- coding: utf-8 -*-import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltplotdata = { "batchsize":[], "loss":[] }
def moving_average(a, w=11):if len(a) < w: return a[:] return [val if idx < w...
典型神经网络模型:(图片来源:https://github.com/madalinabuzau/tensorflow-eager-tutorials) 保持更新,更多内容请关注 cnblogs.com/xuyaowen;原文:https://www.cnblogs.com/xuyaowen/p/tensorflow-nn-Eager.html
# 创建神经网络, 使用tensorboard 展示graph/histogram/scalarimport tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt # 若没有 pip install matplotlib# 定义一个神经层def add_layer(inputs, in_size, out_size,n_layer, activation_function=None):#add one more layer and return the output of this layerlayer_name="layer%s"%n_layerwith tf.name_scope(layer_name):with tf.name_scope(‘Weights‘...
使用captcha.image.Image 生成随机验证码,随机生成的验证码为0到9的数字,验证码有4位数字组成,这是一个自己生成验证码,自己不断训练的模型使用三层卷积层,三层池化层,二层全连接层来进行组合第一步:定义生成随机验证码图片number = [‘0‘,‘1‘,‘2‘,‘3‘,‘4‘,‘5‘,‘6‘,‘7‘,‘8‘,‘9‘]
# alphabet = [‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘,‘e‘,‘f‘,‘g‘,‘h‘,‘i‘,‘j‘,‘k‘,‘l‘,‘m‘,‘n‘,‘o‘,‘p‘,‘q‘,‘...