最简单的神经网络 1import tensorflow as tf2import numpy as np3import matplotlib.pyplot as plt4 5 date = np.linspace(1, 15, 15)# d定义日期 6 endPrice = np.array([2511.90, 2538.26, 2510.68, 2591.66, 2732.98, 2701.69, 2701.29, 2678.67, 2726.50, 2681.50, 2739.17, 2715.07, 2823.58, 2864.90, 2919.08])7 beginPrice = np.array([2438.71, 2500.88, 2534.95, 2512.52, 2594.04, 2743.26, 2697.47, 2695.24, 2678.23,...
import osos.environ[‘TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL‘] = ‘3 ‘import numpy as npimport cv2 as cvimport wxfrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist = input_data.read_data_sets("C:\\Users\\HHQ\Desktop\\tangjun\\minist\\minist_data\\minist", one_hot=True)import tensorflow as tfx = tf.placeholder(dtype=tf.float32,shape=[None,784])W = tf.Variable(tf.zeros([784,10]),dtype=tf.float32)b = tf...
本节涉及：身份证问题单层网络的模型多层全连接神经网络激活函数 tanh身份证问题新模型的代码实现模型的优化 一、身份证问题身份证号码是18位的数字【此处暂不考虑字母的情况】，身份证倒数第2个数字代表着性别。奇数，代表男性，偶数，代表女性假设事先不知道这个规则，但收集了足够多的身份证及相应的性别信息。希望通过神经网络来找到这个规律分析：显然，身份证号可以作为神经网络的输入，而持有者的性别即是神经网络计算结果的...
原文https://blog.csdn.net/qq_27921205/article/details/102976824主要是tensorflow和keras的版本不对应的问题import keras的时候，提示：“No module named ‘‘tensorflow.python.eager”."明明昨天用还没问题。 而且网上竟然没有解决方案。就考虑了一下tf和keras的版本，我用的tf1.3,keras2.3.1，就把keras卸载，重装了2.1.2，就没有问题了。 成功： 详细的版本对应参考下面网页：tensorflow和keras对应的版本 "' ref='nofol...
实现代码：# 读取文件列表 file_name = os.listdir("../data/cifar/") file_list = [os.path.join("../data/ficar/",file) for file in file_name] # 构造文件名度列 file_queue = tf.train.string_input_producer(file_list) # 读取 reader = tf.FixedLengthRecordReader(32*32*3+1) key, value = reader.read(file_queue) print(value) # 解码 decoded = tf.decode_raw(value, tf.uint8) print(decoded) # 将目标值和特征值切开 ...
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 ) ...
Chatbot-retrieval说基于tensorflow的检索机器人，原版的代码路径是 https://github.com/dennybritz/chatbot-retrieval, 但是在tensorflow 1.x上可能会出现因API变化导致的执行异常。笔者使用的tensorflow-gpu 1.8.0，使用中需要修改models/dual_encoder.py以下几个地方： 你也可以直接拉取笔者的分支：https://github.com/sumatrae/chatbot-retrieval英文原文见 http://www.wildml.com/2016/07/deep-learning-for-chatbots-2-retr...
|--子节点|--单位节点矩阵：长宽为1，深度不限|--多维度的二维卷积，和之前的理解不一样：应该是每个通道都要计算在下一层的每个节点上：2*2*3，f=1*1*5 -> 2*2*3*5个参数（不考虑bias）|--batch的矩阵和图像维度的矩阵表示不一样的，要注意 |--池化层|----多用 max pooling 和 average pooling ？：输入层的第一维度问题：为什么不能直接用None？|--分类模型发展|----：LetNet->ALexNet->ZF Net ->VGG Net 原文：https://www.cnbl...
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...
import tensorflow as tf import numpy as np #mnist数据输入from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist = input_data.read_data_sets(‘MNIST_data‘, one_hot=True)x = tf.placeholder("float", [None, 784]) #placeholder是一个占位符，None表示此张量的第一个维度可以是任何长度的#w = tf.Variable(tf.zeros([784,10])) #定义w维度是:[784,10],初始值是0b = tf.Variable(tf.zeros([10])) # 定义b维度是...
话不多，具体内容在开源中国里我的博客：https://my.oschina.net/u/3770644代码：#!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-#导入必要包import matplotlib.pyplot as pltimport tensorflow as tf#从本地磁盘读取图像数据image_raw_data = tf.gfile.FastGFile("C:/path/to/picture.jpg", ‘rb‘).read()#创建会话，使用tf.image.decode_jpeg 解码jpg格式图片 tf.image.decode_png解码png格式图片with tf.Session() as sess: ...
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...
tensorflow_tflite专题 本文章主要包括两大问题：tflite的转换：如何转换得到tflite？ tflite的测试：如何测试或者说如何在PC端使用tflite？问题一：如何转换得到tflite分为两个过程，步骤：cheakpoint→pb模型→tflite模型step1：cheakpoint→tflite_graph.pb: 使用object_detection的export_tflite_ssd_graph.py，结果生成tflite_graph.pb和tflite_graph.pbtxt两个文件超参数： "output_directory"：输出的文件夹 "pipeline_conf...
from:https://juejin.im/post/5ad4b620f265da23a04a0ad0 看原文代码即可知道本质Deep Learning On Spark经过刚才的介绍，我们知道spark是一个分布式的通用计算框架，而以tensorflow为代表的deep learning是一个分布式模型训练框架，它更多专注在梯度计算，那为什么要将两者整合呢？整合的意义在哪里？意义就是能实现更好的分布式训练和数据传输。针对分布式训练的场景，雅虎开源了TensorflowOnSpark的开源框架，它主要实现tensorfl...