深度学习Tensorflow相关书籍推荐和PDF下载baihualinxin关注32018.03.28 10:46:16字数 481阅读 22,6731.机器学习入门经典《统计学习方法》pdf下载链接:https://pan.baidu.com/s/1o99BsV4 密码:b2ul 2. 周志华的《机器学习》pdf下载链接:https://pan.baidu.com/s/1htFmlM0 密码:fx8y3. 《数学之美》吴军博士著pdf下载链接:https://pan.baidu.com/s/1mjG0ZsW 密码:4wtq4.Tensorflow 实战Google深度学习框架.pdf百度网盘下载链接链接：...
Tensorflow基础知识Tensorflow设计理念（1）将图的定义和图的运行完全分开，因此Tensorflow被认为是一个“符合主义”的库（2）Tensorflow中涉及的运算都要放在图中，而图的运行只发生在会话（session）中。开启会话后，就可以用数据去填充节点，进行运算。关闭会话后，就不能继续计算了。因此会话提供了操作运算和Tensor求值的环境编程模型边Tensorflow的边有两种连接关系：数据依赖和控制依赖。其中实线边表示数据依赖，代表数据，...
理论上，session启动后，每个epoch训练时间应该是差不多，而且不会因为迭代周期变长，epoch时间变慢。原因是session里定义了tf.op导致的，每一次迭代都会在graph里增加新的节点，导致memory leak，程序越来越慢，最后强行退出。解决方法，可以在session里定义graph.finalize()锁定graph。比如：sess = tf.Session()for epoch in range(EPOCHS): ... sess.graph.finalize() #增加这行原文：https://www.cnblogs.com/walktosee...
本文标签： 机器学习TensorFlowGoogle深度学习框架分布式机器学习PyTorch 近日，Reddit 用户 cjmcmurtrie 发了一个主题为「PyTorch vs. TensorFlow」的讨论帖，想要了解这两大流行的框架之间各自有什么优势。原帖地址：https://redd.it/5w3q74 帖子一楼写道：我还没有从 Torch7 迁移到 TensorFlow。我玩过 TensorFlow，但我发现 Torch7 更加直观（也许是我玩得不够？）。我也尝试了一点 PyTorch，所以我决定先看看效果。使用了几周...
启动tensorboard tensorboard --logdir="log path" 一般是在模型跑完了以后，再进行启动，并且log path要和模型中的路径一样。 记录数据和画图 结构图： 直接使用以上代码生成一个带可展开符号的一个域，并且支持嵌套操作：with tf.name_scope(layer_name): with tf.name_scope(‘weights‘): 节点一般是变量或常量，需要加一个“name=‘’”参数，才会展示和命名，如：with tf.name_scope(‘weights‘): Weights =...
添加name with tf.name_scope("output"):self.out = tf.add(tf.matmul(concat_input, self.weights["concat_projection"]), self.weights["concat_bias"])if self.loss_type == "logloss":self.out = tf.nn.sigmoid(self.out, name="predictlabel")训练模型，得到模型文件导出pd，新建model.py（跟模型在同一文件夹下） from tensorflow.python import pywrap_tensorflow import tensorflow as tf from tensorflow.python.framewor...
来自《TensorFlow深度学习》书籍一、线性回归model = tf.keras.Sequential() #序列模型，在此基础上搭网络model.add(tf.keras.layers.Dense(1,input_shape = (1,))) #全连接层model.summary() 二、分类 import os import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers, optimizers, datasets加载数据x的大小(60000,28,28),60000个样本，每个样本由28行、28列构成，数值大小为【0,255】...
自适应学习率衰减 tf.train.exponential_decay(learning_rate, global_step, decay_steps, decay_rate, staircase=False, name=None) 退化学习率,衰减学习率,将指数衰减应用于学习速率。 计算公式: decayed_learning_rate = learning_rate * decay_rate ^ (global_step / decay_steps)初始的学习速率是0.1，总的迭代次数是1000次，如果staircase=True，那就表明每decay_steps次计算学习速率变化，更新原始学习速率，如果是False，那...
import numpy as npimport structimport matplotlib.pyplot as plt # 训练集文件train_images_idx3_ubyte_file = ‘minist_data/train-images.idx3-ubyte‘# 训练集标签文件train_labels_idx1_ubyte_file = ‘minist_data/train-labels.idx1-ubyte‘ # 测试集文件test_images_idx3_ubyte_file = ‘minist_data/t10k-images.idx3-ubyte‘# 测试集标签文件test_labels_idx1_ubyte_file = ‘minist_data/t10k-labels.idx1-ubyte‘ de...
我是先下载tensorflow-1.5.0rc1-cp36-cp36m-win32.whl，再执行命令行安装的下载地址：https://pypi.python.org/pypi/tensorflow/1.5.0rc11pip install tensorflow-1.5.0rc1-cp36-cp36m-win32.whl pip安装报错：is not a supported wheel on this platformhttps://www.cnblogs.com/nice-forever/p/5371906.html 缺少模块numpycv2注：需要在管理员模式运行 TensorFlow不同版本引起的错误：前4个是 V0.11 的API 用在 V1.0 的错误1. A...
使用一维数据构造简单卷积神经网络觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me神经网络对于一维数据非常重要，时序数据集、信号处理数据集和一些文本嵌入数据集都是一维数据，会频繁的使用到神经网络。我们在此利用一组一维数据构造卷积层-最大池化层-全连接层的卷积神经网络。希望给大家使用CNN处理一维数据一些帮助。参考代码# Implementing Different Layers# ---------------------------------------## We will illustrate ...
使用tensorflow 的时候报错： result ,_= sess.run(ops)ValueError: too many values to unpack 其实是ops里面不止一个，返回解压成2个（result ,_） 失败！！！！正确的是：result = sess.run(ops)原文：http://www.cnblogs.com/YouXiangLiThon/p/7698861.html
1、平方差(a+b)(a-b) = a2 - b22、均方差方差3、交叉熵均方差 交叉熵 方差 4、5、6、资料：A、方差，平方差，标准差的公式是什么？_百度知道.html(https://zhidao.baidu.com/question/688221660902304484.html)方差是各个数据与平均数之差的平方的和的平均数，公式为：s2 = 1/n * [(x? - x)2 + (x? - x)2 + ... + (x? - x)2 ]其中，x表示样本的平均数，n表示样本的数量，xi表示个体，而s^2就表示方差。平方差：a2-b2=(a+b)(a-b)。文...
note:if you‘ll load data,the data shape should be similar with saved data‘s shape. -- 中式英语，天下无敌 import tensorflow as tf import numpy as np# save variable data W = tf.Variable([[2, 3], [3, 4]], dtype=tf.float32) b = tf.Variable([[3, 4]], dtype=tf.float32)init = tf.global_variables_initializer() saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess:sess.run(init)saver_path = saver.save(se...
2 . 激活tensflow的tfenv环境： activate tfenvanaconda隔离管理多个环境，互不影响。这里，在anaconda中安装最新的python3.6.5 版本。一、安装Anaconda 1.下载地址： https://www.anaconda.com/download/#windows 2. 执行下载文件 Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64.exe， 默认配置安装。3. 检查安装结果。进入到windows中的命令模式： （1）检测anaconda环境是否安装成功：conda --version (在Anaconda Prompt或者cmd中都...