人工神经网络是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的，并具有自学习和自适应的能力。本文主要介绍了神经网络理论基础及Python实现详解，具有一定借鉴价值，需要的朋友可以参考下，希望能帮助到大家。一、多层前向神经网络多层前向神经网络由三部分组成：输出层、隐藏层、输出层，每层由单元组成；输...
问题重述 通过研究，发现影响某市目前及未来地方财源的因素。结合文中目标：（1）选择模型，找出影响财政收入的关键因素；（2）基于关键因素，选择预测方法、模型预测未来收入。 具体来讲 本文分析了地方财政收入、增值税收入、营业税收入、企业所得税收入、个人所得税收入的影响因素并对未来两年采用灰色预测（GM(1,1)）并以已有年度序列训练神经网络（NN），再以得到的模型预测包括未来两年在内的所有年份收入的预测值，由此可以...
import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework import graph_utilv1 = tf.Variable(tf.constant(1.0, shape=[1]), name = "v1") v2 = tf.Variable(tf.constant(2.0, shape=[1]), name = "v2") result = v1 + v2init_op = tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess:sess.run(init_op)graph_def = tf.get_default_graph().as_graph_def()output_graph_def = graph_util.convert_variables_to_const...
import tensorflow as tfv1 = tf.Variable(tf.random_normal([1], stddev=1, seed=1)) v2 = tf.Variable(tf.random_normal([1], stddev=1, seed=1)) result = v1 + v2init_op = tf.global_variables_initializer() saver = tf.train.Saver()with tf.Session() as sess:sess.run(init_op)saver.save(sess, "E:\\Saved_model\\model.ckpt")with tf.Session() as sess:saver.restore(sess, "E:\\Saved_model\\model.ckpt")print(sess....
一、概述 在我们使用TensorFlow进行神经网络的搭建时，难免遇到需要训练很多次来拟合数据的情况，假设需要拟合1000次数据，那么可能前800次的拟合效果都不是很好，所以显示进度条就会使得输出面板被填满，输出的信息我们并不关心，我们只关心最后200次的拟合效果，此时思考能否可以有一种办法可以简便的在训练多个epochs时隐藏进度条的输出呢？ 二、具体操作 阅读这个函数 tensorflow.keras.models.Sequential.fit 在上述函数原型...
这篇文章主要介绍了关于tensorflow TFRecords文件的生成和读取的方法，有着一定的参考价值，现在分享给大家，有需要的朋友可以参考一下TensorFlow提供了TFRecords的格式来统一存储数据，理论上，TFRecords可以存储任何形式的数据。TFRecords文件中的数据都是通过tf.train.Example Protocol Buffer的格式存储的。以下的代码给出了tf.train.Example的定义。message Example { Features features = 1; }; message Features { map<st...
本篇文章主要介绍了tensorflow 使用flags定义命令行参数的方法，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起过来看看吧tf定义了tf.app.flags，用于支持接受命令行传递参数，相当于接受argv。import tensorflow as tf#第一个是参数名称，第二个参数是默认值，第三个是参数描述 tf.app.flags.DEFINE_string(str_name, def_v_1,"descrip1") tf.app.flags.DEFINE_integer(int_name, 10,"descript2") tf.app.flags.DEFINE_boolean(bool_nam...
本篇文章主要介绍了将TensorFlow的网络导出为单个文件的方法，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起过来看看吧有时候，我们需要将TensorFlow的模型导出为单个文件（同时包含模型架构定义与权重），方便在其他地方使用（如在c++中部署网络）。利用tf.train.write_graph()默认情况下只导出了网络的定义（没有权重），而利用tf.train.Saver().save()导出的文件graph_def与权重是分离的，因此需要采用别的方法。我们知道，graph_def...
本篇文章给大家带来的内容是关于Tensorflow分类器项目自定义数据读入的方法介绍（代码示例），有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。Tensorflow分类器项目自定义数据读入在照着Tensorflow官网的demo敲了一遍分类器项目的代码后，运行倒是成功了，结果也不错。但是最终还是要训练自己的数据，所以尝试准备加载自定义的数据，然而demo中只是出现了fashion_mnist.load_data()并没有详细的读取过程，随后我又...
本篇文章主要介绍了TensorFlow实现非线性支持向量机的实现方法，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起过来看看吧这里将加载iris数据集，创建一个山鸢尾花（I.setosa）的分类器。# Nonlinear SVM Example #---------------------------------- # # This function wll illustrate how to # implement the gaussian kernel on # the iris dataset. # # Gaussian Kernel: # K(x1, x2) = exp(-gamma * abs(x1 - x2)^2)import matplot...
本篇文章主要介绍了TensorFlow实现随机训练和批量训练的方法，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起过来看看吧TensorFlow更新模型变量。它能一次操作一个数据点，也可以一次操作大量数据。一个训练例子上的操作可能导致比较“古怪”的学习过程，但使用大批量的训练会造成计算成本昂贵。到底选用哪种训练类型对机器学习算法的收敛非常关键。 为了TensorFlow计算变量梯度来让反向传播工作，我们必须度量一个或者多个样本的损失。 ...
本篇文章主要介绍了TensorFlow模型保存和提取方法示例，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起过来看看吧一、TensorFlow模型保存和提取方法1. TensorFlow通过tf.train.Saver类实现神经网络模型的保存和提取。tf.train.Saver对象saver的save方法将TensorFlow模型保存到指定路径中，saver.save(sess,"Model/model.ckpt")，实际在这个文件目录下会生成4个人文件：checkpoint文件保存了一个录下多有的模型文件列表，model.ckpt.meta保...
我正在尝试模仿以下在PyTorch中完成的操作：vol = Variable(torch.FloatTensor(A, B*2, C, D, E).zero_()).cuda() for i in range(C):if i > 0 :vol[:, :B, i, :,i:] = input0[:,:,:,i:]vol[:, B:, i, :,i:] = input1[:,:,:,:-i]else:vol[:, :B, i, :,:] = input0vol[:, B:, i, :,:] = input1到目前为止,我已经尝试在TF中使用以下切片分配并将其包装在Keras Lambda层中：vol = tf.Variable(K.zeros((A, D, E, C, B*2))) for i in r...
我需要将方法定义为自定义渐变,如下所示：class CustGradClass:def __init__(self):pass@tf.custom_gradientdef f(self,x):fx = xdef grad(dy):return dy * 1return fx, grad我收到以下错误：ValueError: Attempt to convert a value (<main.CustGradClass object at 0x12ed91710>) with an unsupported type () to a Tensor.原因是自定义渐变接受函数f(* x),其中x是张量序列.传递的第一个参数是对象本身,即自我. 从documentation开...
我有兴趣在TensorFlow中对Kronecker Recurrent Units实施this paper. 这涉及Kronecker产品的计算. TensorFlow没有Kronecker产品的操作.我正在寻找一种有效而强大的计算方法. 这是否存在,还是需要手动定义TensorFlow操作？解决方法:TensorFlow 1.7在tf.contrib.kfac.utils.kronecker_product中提供了函数kronecker_product：a = tf.eye(3) b = tf.constant([[1., 2.], [3., 4.]]) kron = tf.contrib.kfac.utils.kronecker_product(a...