# TensorFlow机器学习框架-学习笔记-001 ### 测试TensorFlow环境是否安装完成-----------------------------```import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello,TensorFlow!')sess = tf.Session()print(sess.run(hello))```…

[说在前面]本人博客新手一枚,象牙塔的老白,职业场的小白.以下内容仅为个人见解,欢迎批评指正,不喜勿喷![握手][握手] 1. 分享个人对于人工智能领域的算法综述:如果你想开始学习算法,不妨先了解人工智能有哪些方向? 1.1 机器学习综述 1.2 深度学习综述 1.3 强化学习综述 1.4 知识图谱综述 1.5 对接其他前沿技术 2. 分享个人对于新手入门学习路线和学习资源的推荐 2.1 python编程学习路线及笔记 2.2 机器学习专题学习路线及笔记 2.3 深度学习专题学习路线及笔记 2.…

tensorflow学习笔记2 edit by Strangewx 2019.01.04 4.1 机器学习基础 4.1.1 一般结构: 初始化模型参数:通常随机赋值,简单模型赋值0 训练数据:一般打乱.random.shuffle() 在训练数据上推断模型:得到输出 计算损失:loss(X, Y)多种损失函数 调整模型参数:最小化损失 SGD等优化方法. 评估:70%:30% 分训练集和校验集 代码框架: 首先模型参数初始化, 然后为每个训练闭环中的运算定义一个方法:读取训练数据input,计算…

tensorflow学习笔记: 3.2 Tensorflow中定义数据流图 张量知识矩阵的一个超集. 超集:如果一个集合S2中的每一个元素都在集合S1中,且集合S1中可能包含S2中没有的元素,则集合S1就是S2的一个超集,反过来,S2是S1的子集. 张量形状: 固定长度: [],() 0阶次:[3],(2,3) 1/2阶次 不定长度:[None] 表示任意长度的向量,(None,3) 表示行数任意,3列的矩阵 获取Op:tf.shape(tensor, name="tensor_shape&qu…

I optimizer.minimize(loss, var_list) 我们都知道,TensorFlow为我们提供了丰富的优化函数,例如GradientDescentOptimizer.这个方法会自动根据loss计算对应variable的导数.示例如下: loss = ... opt = tf.tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.1) train_op = opt.minimize(loss) init = tf.initiali…

从业这么久了,做了很多项目,一直对机器学习的基础课程鄙视已久,现在回头看来,系统的基础知识整理对我现在思路的整理很有利,写完这个基础篇,开始把AI+cv的也总结完,然后把这么多年做的项目再写好总结. 参考:机器学习&深度学习算法及代码实现 学习路线第一步:数学主要为微积分.概率统计.矩阵.凸优化 第二步:数据结构/算法常见经典数据结构(比如字符串.数组.链表.树.图等).算法(比如查找.排序)同时,辅助刷leetcode,提高编码coding能力 第三步:Python数据分析掌握Python这门…

作者:黄璞链接:https://www.zhihu.com/question/41667903/answer/109611087来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 前言:其实TensorFlow本身仅仅是一个分布式的高性能计算框架,想要用TF做深度学习,仅仅学习这个框架本身是没有太大意义的.因此应该将TF看作技术路线中的一个核心点,去掌握整个开发所需要的必要技术,知识.尤其是深度学习的基本原理,这对日后搭建模型,模型调参以至提出新的模型都是极其有用的.…

如何高效的学习 TensorFlow 代码? 或者如何掌握TensorFlow,应用到任何领域? 作者:黄璞链接:https://www.zhihu.com/question/41667903/answer/109611087来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 有同学反应资源太多不知道从何看起,或者有点基础了想快速上手,因此就直接把几个比较好的教程放在这里,后面的内容作为参考. Stanford的CS 20SI课程,专门针对TensorFlow的课程,…

深度学习-tensorflow学习笔记(1)-MNIST手写字体识别预备知识 在tf第一个例子的时候需要很多预备知识. tf基本知识 香农熵 交叉熵代价函数cross-entropy 卷积神经网络 softmax   这里用到的tf基本知识 tf.tensor-张量,其实就是矩阵.官方说法是原料 tf.Varible-变量,用来记录数据,参数.其实也是个矩阵.不过要初始化后才有具体的值 tf.Session()-会话,就是个模型,我们可以在里面添加数据流动方向,运算节点 香农熵 香农熵是计算信息…

tensorflow学习笔记(2)-反向传播 反向传播是为了训练模型参数,在所有参数上使用梯度下降,让NN模型在的损失函数最小 损失函数:学过机器学习logistic回归都知道损失函数-就是预测值和真实值得差距,比如sigmod或者cross-entropy 均方误差:tf.reduce_mean(tf.square(y-y_))很好理解,假如在欧式空间只有两个点的的话就是两点间距离的平方,多点就是多点误差的平方和除以对比点个数 学习率:决定了参数每次更新的幅度 反向传播训练方法:为了减小los…