用tensorflow构建神经网络学习简单函数

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用tensorflow构建神经网络学习简单函数

目标是学习\(y=2x+3\) 建立一个5层的神经网络,用平方误差作为损失函数. 代码如下: import tensorflow as tf import numpy as np import time x_size=200000 dim=2 x_data=np.random.random([x_size,dim]).astype('float32') y_data=2*x_data+3 x_test=np.random.random([10,dim]).astype('float32') y_…

使用 Visual Studio 2015 + Python3.6 + tensorflow 构建神经网络时报错：'utf-8' codec can't decode byte 0xcc in position 78: invalid continuation byte

使用 Visual Studio 2015 + Python3.6 + tensorflow 构建神经网络时报错:'utf-8' codec can't decode byte 0xcc in position 78: invalid continuation byte 如下: 首先考虑的是文件路径是否是中文路径,检查之后发现无论python环境还是源文件均是英文路径,并非是路径的问题: 1. 然后尝试删除文件中的中文,包括注释,程序成功运行: 2. 在保存中文字符的情况下,尝试将文件编码设为G…

在R中使用Keras和TensorFlow构建深度学习模型

一.以TensorFlow为后端的Keras框架安装 #首先在ubuntu16.04中运行以下代码 sudo apt-get install libcurl4-openssl-dev libssl-dev #在RStudio中安装Keras install.packages("devtools") devtools::install_github("rstudio/keras") library(keras) #在默认情况下,RStudio会加载CPU版本的Tens…

Tensorflow递归神经网络学习练习

import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载入数据集mnist = input_data.read_data_sets("F:\TensorflowProject\MNIST_data",one_hot=True) # 输入图片是28*28n_inputs = 28 #输入一行,一行有28个数据max_time = 28 #一共28行lstm_size = 100…

【零基础】使用Tensorflow实现神经网络

一.序言前面已经逐步从单神经元慢慢“爬”到了神经网络并把常见的优化都逐个解析了,再往前走就是一些实际应用问题,所以在开始实际应用之前还得把“框架”翻出来,因为后面要做的工作需要我们将精力集中在业务而不是网络本身,所以使用框架可以减少非常多的工作量,有了前面自己实现神经网络的经验,现在理解框架的一些设置也比较容易了.本篇我们就使用比较常见的Tensorflow来重置一下前面的工作. 备注一下Tensorflow的安装: 1)安装python3.6,高版本不支持 2)pip install ten…

kaggle赛题Digit Recognizer：利用TensorFlow搭建神经网络（附上K邻近算法模型预测）

一.前言 kaggle上有传统的手写数字识别mnist的赛题,通过分类算法,将图片数据进行识别.mnist数据集里面,包含了42000张手写数字0到9的图片,每张图片为28*28=784的像素,所以整个数据集的大小为(42000,784),加上标签值的一列. 二.模型选择通过简单的数据观察,发现这些数据都是初始的像素数据,还没经过标准化.所以对其做标准化处理后,我们就可以进入到模型选择的步骤了. 整个数据集dataset的数据量不算小,shape为(42000,784),为了节省时间,我们可以…

TensorFlow构建卷积神经网络／模型保存与加载／正则化

TensorFlow 官方文档:https://www.tensorflow.org/api_guides/python/math_ops # Arithmetic Operators import tensorflow as tf # 用 tf.session.run() 里 feed_dict 参数设置占位 tensor, 如果传入 feed_dict的数据与 tensor 类型不符,就无法被正确处理 x = tf.placeholder(tf.string) y = tf.placehol…