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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...
‘‘‘ Created on 2017年5月28日@author: weizhen ‘‘‘import time import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataimport mnist_inferenceBATCH_SIZE = 100 LEARNING_RATE_BASE = 0.01 TRAINING_STEPS = 1000 LEARNING_RATE_DECAY = 0.99 REGULARAZTION_RATE = 0.0001 # 模型保存路径 MODEL_SAVE_PATH = "/path/to/model"# MNIST数据路径 DATA_PATH = "/path/to/data"# 通过flags指定运行...
import tensorflow as tf# 输入数据from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist = input_data.read_data_sets("E:\\MNIST_data", one_hot=True)# 定义网络的超参数 learning_rate = 0.001 training_iters = 200000 batch_size = 128 display_step = 5# 定义网络的参数 # 输入的维度 (img shape: 28*28) n_input = 784 # 标记的维度 (0-9 digits) n_classes = 10 # Dropout的概率，输出的可能性 dropout = ...
新手一枚，最近实验室要求跑一跑图像风格转移的实验，通过查阅资料，跟随大神们的步伐，成功完成了实验。 下面记录了我的实验过程~ 参考博客：https://blog.csdn.net/aaronjny/article/details/79681080 1、实验环境 python 3.5.2 tensorflow 1.2.1 2、下载预训练的vgg网络，并放入到项目根目录中 下载地址：http://www.vlfeat.org/matconvnet/models/beta16/imagenet-vgg-verydeep-19.mat 3、选定风格图片和内容图片，并放入根目录...
1 #线性回归：用线性模型y=Wx+b拟合sin2 import numpy as np3 import matplotlib.pyplot as plt4 import tensorflow as tf5 6 #数据，标签7 x_data = np.linspace(-2*np.pi,2*np.pi,300)8 noise = np.random.normal(-0.01,0.05,x_data.shape)9 y_label = np.sin(x_data) + noise 10 plt.rcParams[font.sans-serif]=[FangSong] # 用来正常显示中...
导入依赖包 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pylab as plt from pylab import mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] 生成直线数据并加入噪音画图显示 train_x = np.linspace(-1, 1, 100) # 生成 -1 到 1之间 分成100份 # print(train_x) noise = np.random.randn(*train_x.shape) * 0.3 train_y = 2 * train_x + noise # 给每一个点加上噪音 # print(noise) plt.plot(train_x, train...
我目前正在使用Tensorflow Seq2seq模型,尝试实施情绪分析.我的想法是为编码器提供IMDB注释,为解码器提供[Pad]或[Go],向目标提供[neg] / [pos].我的大部分代码与seq2seq转换示例非常相似.但是我得到的结果很奇怪.对于每个批次,结果要么全部[neg]要么全部[pos].“encoder input : I was hooked almost immediately.[pad][pad][pad]” “decoder input : [pad]” “target : [pos]”由于此结果非常特殊,我想知道是否有人知道会导致这种...
from keras.datasets import imdb #num_words表示加载影评时，确保影评里面的单词使用频率保持在前1万位，于是有些很少见的生僻词在数据加载时会舍弃掉 (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000)print(train_data[0]) print(train_labels[0])#频率与单词的对应关系存储在哈希表word_index中,它的key对应的是单词，value对应的是单词的频率 word_index = imdb.get_word_index() #我...
训练集是生成的随机数，x和y的对应关系是y=2x。先生成100个随机数x,然后再计算出y=2x，并在结果上加上一些噪声，测试线性回归模型能否拟合好出y=2x。 1、代码如下：import tensorflow as tf #导入TensorFlow模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plttrain_X=np.linspace(-1,1,100) #产生训练样本X.函数np.linspace用于产生随机数，5个参数，常用前三个，前两个代表产生随机数的范围，第三个代表数目，默认50. trai...
@本文来源于公众号：csdn2299，喜欢可以关注公众号 程序员学府 今天小编就为大家分享一篇tensorflow实现训练变量checkpoint的保存与读取，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧 1.保存变量 先创建（在tf.Session()之前）saver saver = tf.train.Saver(tf.global_variables(),max_to_keep=1) #max_to_keep这个保证只保存最后一次training的训练数据然后在训练的循环里面 checkpoint_path = os.path.joi...