目录 简介 scalar类型的层次结构 内置Scalar类型 boolean Integers Unsigned integers Floating-point numbers Complex floating-point numbers Python 对象 可变长度数据类型 简介 Python语言中只定义了特定数据类的一种类型(比如只有一种整数类型,一种浮点类型等).在不需要关注计算机中数据表示方式的普通应用程序中,这样做很方便.但是,对于科学计算来说,我们需要更加精确的控制类型. 在NumP…

TensorFlow扩展功能 自动求导.子图的执行.计算图控制流.队列/容器 1.TensorFlow自动求导 在深度学习乃至机器学习中,计算损失函数的梯度是最基本的需求,因此TensorFlow也原生支持自动求导. 比如,一个tensor C,在计算图中有一组依赖的tensor{Xk},那么在TensorFlow中可以自动求出(dC/dXk).这个求解梯度的过程也是通过在计算图中拓展节点的方式实现的,只不过求梯度的节点对用户是透明的. 如下图,当TensorFlow计算一个tensor C关于…

上篇文章我们讲了如何对模型进行可视化,用的keras手动绘图输出CNN训练的中途结果,本篇文章将讲述如何用PaddlePaddle新开源的VisualDL来进行可视化.在讲VisualDL之前,我们先了解一下常用的Tensorflow的可视化工具---Tensorboard. Tensorflow的可视化 Tensorboard是Tensorflow自带的可视化模块,我们可以通过Tensorboard直观的查看神经网络的结构,训练的收敛情况等.要想掌握Tensorboard,我们需要知道一下几点…

摘要: 1.代码例子 2.主要功能内容: 1.代码例子 <TensorFlow实战>使用MLP处理Mnist数据集并TensorBoard上显示 2.主要功能 执行TensorBoard程序,–logdir指定TensorFlow日志路径,TensorBoard自动生成所有汇总数据可视化结果. 例如:tensorboard –logdir=/tmp/tensorflow/mnist/logs/mnist_with_summaries ,将显示的网址(比如:localhost:6006)复制到浏…

首先向大家和<TensorFlow实战>的作者说句不好意思.我现在看的书是<TensorFlow实战>.但从TF024开始,我在学习笔记的参考资料里一直写的是<TensorFlow实践>,我自己粗心搞错了,希望不至于对大家造成太多误导. TensorBoard,TensorFlow官方可视化工具.展示模型训练过程各种汇总数据.标量(Scalars).图片(Images).音频(audio).计算图(Graphs).数据分布(Distributions).直方图(Hist…

Tensorflow官方推出了可视化工具Tensorboard,可以帮助我们实现以上功能,它可以将模型训练过程中的各种数据汇总起来存在自定义的路径与日志文件中,然后在指定的web端可视化地展现这些信息. 1.Tensorboard的数据形式 Tensorboard可以记录与展示以下数据形式: (1)标量Scalars 展示的是标量的信息,我程序中用tf.summary.scalars()定义的信息都会在这个窗口. 回顾程序中定义的标量有:准确率accuracy,dropout的保留率,隐藏层中的…

目录 一.背景介绍 1.1 卷积神经网络 1.2 深度学习框架 1.3 MNIST 数据集 二.方法和原理 2.1 部署网络模型 (1)权重初始化 (2)卷积和池化 (3)搭建卷积层1 (4)搭建卷积层2 (5)搭建全连接层3 (6)搭建输出层 2.2 训练和评估模型 三.结果 3.1 训练过程 3.2 测试过程 四.讨论与结论 一.背景介绍 1.1 卷积神经网络 近年来,深度学习的概念非常火热.深度学习的概念最早由Hinton等人在2006年提出.基于深度置信网络(DBN),提出非监督贪心逐层…

矩陣 矩阵是numpy.matrix类类型的对象,该类继承自numpy.ndarray,任何针对多维数组的操作,对矩阵同样有效,但是作为子类矩阵又结合其自身的特点,做了必要的扩充,比如:乘法计算.求逆等. 矩阵对象的创建可以通过以下三种方式: numpy.matrix(任何可被解释为矩阵的二维容器,copy=是否复制数据(缺省值为True,即复制数据)) 如果copy的值为True(缺省),所得到的矩阵对象与参数中的源容器共享同一份数据,否则,各自拥有独立的数据拷贝. numpy.mat(任何可…

数据序列化 TensorBoard 通过读取 TensorFlow 的事件文件来运行.TensorFlow 的事件文件包括了你会在 TensorFlow 运行中涉及到的主要数据.下面是 TensorBoard 中汇总数据(Summary data)的大体生命周期. 首先,创建你想汇总数据的 TensorFlow 图,然后再选择你想在哪个节点进行汇总(summary)操作. 比如,假设你正在训练一个卷积神经网络,用于识别 MNISt 标签.你可能希望记录学习速度(learning rate)的如何…

在Python中使用Numpy创建向量: x = np.array([1, 2, 3, 4]) 创建3 x 3矩阵 B = np.array([[1, 2],[3, 4],[5, 6]]) Shape形状,也可称为维度,表示矩阵中每个维度的具体数值; B.shape 3 x 2 转置 行向量可转置为列向量,列向量转置为行向量 如为方阵转置后行数列数不变,对于非方阵,2 x 3矩阵转置后为3 x 2矩阵 B_t = A.T 检查转置后形状shape B_t.shape 矩阵加法 矩阵相加为两个矩阵…