1、Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库。

2、深度学习主要应用在三个大的方向,计算机视觉,自然语言处理,强化学习

3、计算机视觉主要有:图片识别,目标检测,语义分割,视频理解(行为检测),

图片生成,艺术风格迁移等等。

4、自然语言处理:机器翻译、聊天机器人

5、强化学习:虚拟游戏、机器人、自动驾驶

6、tensorflow:加速计算,自动梯度,

常用神经网络接口:

TensorFlow 除了提供底层的矩阵相乘、相加等数学函数,还内建了常用神经网络运算
函数、常用网络层、网络训练、模型保存与加载、网络部署等一系列深度学习系统的便捷
功能。使用 TensorFlow 开发,可以方便地利用这些功能完成常用业务流程,高效稳定。
 7、tf.constant(2,tf.int16)常量,值不能改变
tf.Variable(4,tf.int16)变量,值可以改变,但是形状和数据类型不能改变
8、除了tf.zeros()和tf.ones()能够创建一个初始值为0或1的张量之外,还有一个tf.random_normal()函数,它能够创建一个包含多个随机值的张量,这些随机值是从正态分布中随机抽取的(默认的分布均值为0.0,标准差为1.0)。

9、另外还有一个tf.truncated_normal()函数,它创建了一个包含从截断的正态分布中随机抽取的值的张量,其中下上限是标准偏差的两倍。

10、图和会话:所有不同的变量以及对这些变量的操作都保存在图(Graph)中。在构建了一个包含针对模型的所有计算步骤的图之后,就可以在会话(Session)中运行这个图了。会话可以跨CPU和GPU分配所有的计算。

graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
a=tf.Variable(8,tf.float32)
b=tf.Variable(tf.zeros[2,2],tf.float32) with tf.Session(graph=graph) as session:
tf.global_variables_initializer().run()
print(f)
print(session.run(f))
print(session.run(k))

结果:

<tf.Variable 'Variable:0' shape=() dtype=int32_ref>  #print (a)
8
[[0. 0.]
[0. 0.]]

11、占位符和feed_dicts

在tensorflow中我们在执行session之前需要设置占位符,在session.run中用feed_dict 将其传入

tensorflow中的占位符用 tf.placeholder并且有三个参数

(1)数据类型:

(2)数据大小:

(3)占位符名称:

例如:

import tensorflow as tf
import numpy as np x = tf.placeholder(tf.float32, [2, 50], name = 'originalx')
y = tf.placeholder(tf.float32, [2,50], name = 'originaly') c = x+y with tf.Session() as sess:
a = np.random.randint(0,80,100).reshape((2,50))
aa = np.random.random(100).reshape((2,50))
result = sess.run(c, feed_dict = {x:a, y:aa})
print(result)

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