tensorflow #-*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2017/12/19 14:36 # @Author : Z # @Email : S # @File : 1.0testTF.py #用于表示取消编译时的错误信息*会出现编译错误 import os os.environ[' import tensorflow as tf import numpy as np #创建模拟数据--随机数 x_data=np.random.rand(100).astype(np…

假定我们要拟合的线性方程是:\(y=2x+1\) \(x\):[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14] \(y\):[1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19, 21, 23, 25, 27, 29] import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import numpy as np import matplotli…

tensorflow安装 tensorflow安装过程不是很顺利,在这里记录一下 环境:Ubuntu 安装 sudo pip install tensorflow 如果出现错误 Could not findany downloads that satisfy the requirement tensorflow 执行 sudo pip install --upgrade pip sudo pip install tensorflow 如果出现错误 Cannot uninstall 'six'.I…

欢迎大家关注腾讯云技术社区-博客园官方主页,我们将持续在博客园为大家推荐技术精品文章哦~ 作者 :董超 上一篇文章我们介绍了 MxNet 的安装,但 MxNet 有个缺点,那就是文档不太全,用起来可能是要看源代码才能理解某个方法的含义,所以今天我们就介绍一下 TensorFlow,这个由谷歌爸爸出品的深度学习框架,文档比较全-以后的我们也都使用这个框架- 0x00 概要 TensorFlow是谷歌爸爸出的一个开源机器学习框架,目前已被广泛应用,谷歌爸爸出品即使性能不是最强的(其实性能也不错),但…

线性回归模型 "回归"这个词,既是Regression算法的名称,也代表了不同的计算结果.当然结果也是由算法决定的. 不同于前面讲过的多个分类算法或者逻辑回归,线性回归模型的结果是一个连续的值. 实际上我们第一篇的房价预测就属于线性回归算法,如果把这个模型用于预测,结果是一个连续值而不是有限的分类. 从代码上讲,那个例子更多的是为了延续从TensorFlow 1.x而来的解题思路,我不想在这个系列的第一篇就给大家印象,TensorFlow 2.0成为了完全不同的另一个东西.在Tenso…

今天让我们一起来学习如何用TF实现线性回归模型.所谓线性回归模型就是y = W * x + b的形式的表达式拟合的模型. 我们先假设一条直线为 y = 0.1x + 0.3,即W = 0.1,b = 0.3,然后利用随机数在这条直线附近产生1000个随机点,然后利用tensorflow构造的线性模型去学习,最后对比模型所得的W和b与真实值的差距即可. (某天在浏览Github的时候,发现了一个好东西,Github上有一个比较好的有关tensorflow的Demo合集,有注释有源代码非常适合新手入…

在这一篇博客中大概讲一下用tensorflow如何实现一个简单的线性回归模型,其中就可能涉及到一些tensorflow的基本概念和操作,然后因为我只是入门了点tensorflow,所以我只能对部分代码给出相关的tensorflow的概念. 线性回归模型的表达式如下: 其中,是权重,是偏置,和则是输入数据和对应的模型预测值. 在tensorflow中,是用图来表示计算的形式的,图中的每个节点称为一个op(即operation),每个operation获得相关张量(Tensor)后进行数值计算,每个…

PocketSphinx语音识别系统语言模型的训练和声学模型的改进 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 关于语音识别的基础知识和sphinx的知识,详细能够參考我的另外两篇博文: 语音识别的基础知识与CMUsphinx介绍: http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7941585 PocketSphinx语音识别系统的编译.安装和使用: http://blog.csdn.net/zouxy09/…

自编码器生成模型入门 之所以讲解本章内容,原因有三. 生成模型对大多数人来说是一个全新的领域.大多数人一开始接触到的往往都是机器学习中的分类任务--也许因为它们更为直观:而生成模型试图生成看起来很逼真的样本,所以人们对它了解甚少.考虑到自编码器(最近GAN的前身)丰富的资源和研究,所以选择在一个更简单的环境介绍生成模型. 生成模型非常具有挑战性.由于生成模型代表性不足,大多数人不知道典型的生成结构是什么样子的,也不知道面临何种挑战.尽管自编码器在许多方面与最常用的模型相近(例如,有一个明确的目标…

 内容概要 怎样使用pandas读入数据 怎样使用seaborn进行数据的可视化 scikit-learn的线性回归模型和用法 线性回归模型的评估測度 特征选择的方法 作为有监督学习,分类问题是预測类别结果,而回归问题是预測一个连续的结果. 1. 使用pandas来读取数据 Pandas是一个用于数据探索.数据处理.数据分析的Python库 In [1]: import pandas as pd In [2]: # read csv file directly from a URL and…