import tensorflow as tf a, b, c, d, e = tf.constant(5, name='input_a'), tf.constant(6, name='input_b'), tf.mul(a, b, name='mul_c'), tf.add(a, b, name='add_d'), tf.add( c, d, name='add_e') sess = tf.Session() sess.run(e) sess.close() u…

在tensorflow中,eval和run都是获取当前结点的值的一种方式. 在使用eval时,若有一个 t 是Tensor对象,调用t.eval()相当于调用sess.run(t) 一下两段代码等效: float_tensor = tf.cast(tf.constant([1, 2, 3]),dtype=tf.float32) t = float_tensor * float_tensor sess = tf.Session() with sess.as_default(): print(t.e…

今天我们通过tensorflow来实现一个简单的小例子: 假如我定义一个一元一次函数y = 0.1x + 0.3,然后我在程序中定义两个变量 Weight 和 biases 怎么让我的这两个变量自己学习然后最终学习的成果就是让Weight  ≈ 0.1和 biases ≈ 0.3. 开始吧! import tensorflow as tf import numpy as np # create data x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32…

实现的是预测 低 出生 体重 的 概率.尼克·麦克卢尔(Nick McClure). TensorFlow机器学习实战指南 (智能系统与技术丛书) (Kindle 位置 1060-1061). Kindle 版本. # Logistic Regression #---------------------------------- # # This function shows how to use TensorFlow to # solve logistic regression. # y =…

开始之前,需要思考一些基本问题 1.为什么需要大量数据 当您训练机器学习模型时,您真正在做的是调整其参数,以便它可以将特定输入(例如,图像)映射到某个输出(标签).我们的优化目标是追逐我们模型损失较低的最佳位置,这种情况发生在您的参数以正确的方式调整时. 现在的神经网络通常具有数百万的参数,因此,你需要向您的机器学习模型喂入一定比例的示例,以获得良好的性能.此外,您需要的参数数量与模型送执行的任务的复杂程度成正比. 2.如果我没有“更多数据”,如何获得更多数据?     您无需寻找可添加到数据集…

在之前的TensorFlow学习笔记——图像识别与卷积神经网络(链接:请点击我)中了解了一下经典的卷积神经网络模型LeNet模型.那其实之前学习了别人的代码实现了LeNet网络对MNIST数据集的训练.而这篇文章是想自己完成LeNet网络来训练自己的数据集.LeNet主要用来进行手写字符的识别与分类,下面记录一下自己学习的过程. 我的学习步骤分为以下四步: 1,温习LeNet-5的网络层 2,使用LeNet-5训练MNIST数据集 3,使用LeNet-5训练TFRecord格式的MNIST数据集…

1.Environment Ubuntu 12.04 x86_64 Vivado 2013.4 SDK 2013.4   2.Pre-requisites 2.1 CodeSourcery arm-gcc toolchain lite 32-bit compatible git clone https://github.com/xupsh/CodeSourcery.git echo "export PATH=~/CodeSourcery/bin:$PATH" >> ~/.b…

TensorFlow是Google开发的进行Deep Learning的包,目前只是支持在Linux和OSX上运行.不过这个秋季或许就有支持Windows的版本出现了,那么对于使用Windows的开发人员呢,想用TensorFlow也不必等到秋季或转到Linux和OSX系统.在Windows上运行有两种方式,一种是安装虚拟机并且安装Ubuntu系统,在Ubuntu系统上安装TensorFlow,具体步骤可以在Google官网上找到:https://www.tensorflow.org/versi…

TensorFlow™ is an open source software library for numerical computation using data flow graphs. Nodes in the graph represent mathematical operations, while the graph edges represent the multidimensional data arrays (tensors) communicated between the…

------------------------------------------------------------ Matt︱R语言调用深度学习架构系列引文 R语言︱H2o深度学习的一些R语言实践--H2o包 R用户的福音︱TensorFlow:TensorFlow的R接口 mxnet:结合R与GPU加速深度学习 碎片︱R语言与深度学习 sparklyr包:实现Spark与R的接口,会用dplyr就能玩Spark -------------------------------------…