Tensorflow%20实战Google深度学习框架 4.2.2 自定义损失函数源代码
import os
import tab
import tensorflow as tf
from numpy.random import RandomState
print "hello tensorflow 4.1" batch_size = 8 x = tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,2),name='x-input')
y_ = tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,1),name='y-input') w1 = tf.Variable(tf.random_normal([2,1],stddev=1,seed=1))
#w2 = tf.Variable(tf.random_normal([3,1],stddev=1,seed=1))
y = tf.matmul(x,w1) #a = tf.matmul(x,w1)
#y = tf.matmul(a,w2) loss_less = 10
loss_more = 1
loss = tf.reduce_sum(tf.where(tf.greater(y,y_),(y-y_)*loss_more,(y_-y)*loss_less))
train_step = tf.train.AdamOptimizer(0.001).minimize(loss) 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] with tf.Session() as sess:
init_op = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init_op)
print sess.run(w1)
STEPS = 5000
for i in range(STEPS):
start = (i * batch_size) % dataset_size
end = min(start+batch_size,dataset_size)
sess.run(train_step, feed_dict = {x: X[start:end], y_: Y[start:end]} )
print sess.run(w1) print "end "
Tensorflow%20实战Google深度学习框架 4.2.2 自定义损失函数源代码的更多相关文章
- tensorflow:实战Google深度学习框架第四章01损失函数
深度学习:两个重要特性:多层和非线性 线性模型:任意线性模型的组合都是线性模型,只通过线性变换任意层的全连接神经网络与单层神经网络没有区别. 激活函数:能够实现去线性化(神经元的输出通过一个非线性函数 ...
- Reading | 《TensorFlow:实战Google深度学习框架》
目录 三.TensorFlow入门 1. TensorFlow计算模型--计算图 I. 计算图的概念 II. 计算图的使用 2.TensorFlow数据类型--张量 I. 张量的概念 II. 张量的使 ...
- 【书评】【不推荐】《TensorFlow:实战Google深度学习框架》(第2版)
参考书 <TensorFlow:实战Google深度学习框架>(第2版) 这本书我老老实实从头到尾看了一遍(实际上是看到第9章,刚看完,后面的实在看不下去了,但还是会坚持看的),所有的代码 ...
- tensorflow:实战Google深度学习框架第三章
tensorflow的计算模型:计算图–tf.Graph tensorflow的数据模型:张量–tf.Tensor tensorflow的运行模型:会话–tf.Session tensorflow可视 ...
- tensorflow:实战Google深度学习框架第四章02神经网络优化(学习率,避免过拟合,滑动平均模型)
1.学习率的设置既不能太小,又不能太大,解决方法:使用指数衰减法 例如: 假设我们要最小化函数 y=x2y=x2, 选择初始点 x0=5x0=5 1. 学习率为1的时候,x在5和-5之间震荡. im ...
- 学习《TensorFlow实战Google深度学习框架 (第2版) 》中文PDF和代码
TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架,目前已得到广泛应用.<TensorFlow:实战Google深度学习框架(第2版)>为TensorFlow入门参考书,帮助快速. ...
- [Tensorflow实战Google深度学习框架]笔记4
本系列为Tensorflow实战Google深度学习框架知识笔记,仅为博主看书过程中觉得较为重要的知识点,简单摘要下来,内容较为零散,请见谅. 2017-11-06 [第五章] MNIST数字识别问题 ...
- 1 如何使用pb文件保存和恢复模型进行迁移学习(学习Tensorflow 实战google深度学习框架)
学习过程是Tensorflow 实战google深度学习框架一书的第六章的迁移学习环节. 具体见我提出的问题:https://www.tensorflowers.cn/t/5314 参考https:/ ...
- TensorFlow+实战Google深度学习框架学习笔记(5)----神经网络训练步骤
一.TensorFlow实战Google深度学习框架学习 1.步骤: 1.定义神经网络的结构和前向传播的输出结果. 2.定义损失函数以及选择反向传播优化的算法. 3.生成会话(session)并且在训 ...
随机推荐
- e673. Getting Amount of Free Accelerated Image Memory
Images in accelerated memory are much faster to draw on the screen. However, accelerated memory is t ...
- 【转载】WebApi 接口测试工具:WebApiTestClient
正文 前言:这两天在整WebApi的服务,由于调用方是Android客户端,Android开发人员也不懂C#语法,API里面的接口也不能直接给他们看,没办法,只有整个详细一点的文档呗.由于接口个数有点 ...
- (转)关于三星cortex A9 Sate4412 开发板 uboot 启动的一些问题释疑
说明:本文转载自:http://blog.csdn.net/gooogleman/article/details/17238079 作者:gooogleman 日 ...
- javascript -- 将数组转换为字符串:join()
join(separator) 方法用于把数组中的所有元素放入一个字符串.元素是通过指定的分隔符进行分隔的. separator:可选,指定要使用的分隔符.如果省略该参数,则默认使用逗号作为分隔符 v ...
- 利用KEGG的API获取基因对应的pathway 信息
KEGG 官网提供了API, 可以方便的访问KEGG 数据库中的内容,链接如下: http://www.kegg.jp/kegg/rest/keggapi.html 利用API可以得到某一个基因参与的 ...
- 【Java面试题】12 内部类可以引用它的包含类的成员吗?有没有什么限制?
完全可以.如果不是静态内部类,那没有什么限制! 如果你把静态嵌套类当作内部类的一种特例,那在这种情况下不可以访问外部类的普通成员变量,而只能访问外部类中的静态成员,例如,下面的代码: class Ou ...
- 在express项目中使用formidable & multiparty实现文件上传
安装 formidable,multiparty 模块 npm install formidable,multiparty –save -d 表单上传 <form id="addFor ...
- BleedTree动画混合树
通过Unity动画状态机,能帮我们轻松处理转换各个动画片断,达到想要的效果,但是如果仅仅是一个个动画的硬生生的切换,那么看起来就非常突然,而不真实了,在质量要求比较高的游戏中,特别是动作游戏,我们就不 ...
- linux用户及用户组操作
Linux用户.用户组权限管理详解 Linux用户管理三个重要文件详解: Linux登陆需要用户名.密码./etc/passwd 文件保存用户名.登录Linux时,Linux 先查找 /etc/pas ...
- QQ第三方登录实例demo(QQSDK包优化)
实现效果: 实现流程: 1.注冊QQ互联开发人员 QQ互联官网 注冊成为开发人员(须要审核) 2.审核通过之后 申请应用(须要互联人员审核*须要备案成功的线上域名) 以下我们開始下载QQsdk包 QQ ...