''' 神经网络的过程:1.准备相应的数据库 2.定义输入成 3.定义输出层 4.定义隐藏层 5.训练(根据误差进行训练) 6.对结果进行精确度评估 ''' import tensorflow as tf #首先准备数据库from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) '''这里面的数据不仅仅有图像的像素,…

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…

深度学习-tensorflow学习笔记(2)-MNIST手写字体识别超级详细版 这是tf入门的第一个例子.minst应该是内置的数据集. 前置知识在学习笔记(1)里面讲过了 这里直接上代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri May 25 14:09:45 2018 @author: Administrator """ #导入数据集 from tensorflow.examples.tutoria…

本程序 (1)mnist的图片转换成TFrecords格式 (2) 读取TFrecords格式 # coding:utf-8 # 将MNIST输入数据转化为TFRecord的格式 # http://blog.csdn.net/u014182497/article/details/74376224 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import numpy as np…

在使用tensorflow分类MNIST数据集中,最容易遇到的问题是下载MNIST样本的问题. 一般是通过使用tensorflow内置的函数进行下载和加载, from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data", one_hot=True) 但是我使用时遇到了“urllib.error.URLError: <urlopen…

#保存数据注意他只能保存变量,不能保存神经网络的框架.#保存数据的作用:保存权重有利于下一次的训练,或者可以用这个数据进行识别#np.arange():arange函数用于创建等差数组,使用频率非常高import tensorflow as tf#注意:在保存变量的时候,一定要写出他的类型即dtypeWeights = tf.Variable([[1,2,3],[3,4,5]],dtype=tf.float32,name="Weights")baises = tf.Variable([…

在Tensorflow实战Google框架下的深度学习这本书的MNIST的图像识别例子中,每次都要报错   错误如下: Only call `sparse_softmax_cross_entropy_with_logits` with named arguments (labels=..., logits=..., ...)   需要置换的是 cross_entropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(y, tf.argmax(y…

import tensorflow as tf#取数据,目的是辨别数字from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data'''手动添加数据集:先把4个数据包放进当前目录的文件夹里面'''MNIST_data_folder="C:\\Users\\悟悔\\MNIST_data"#路径mnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True)de…

TensorFlow是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数据计算的开源软件库. 什么是数据流图? TensorFlow的数据流图是由“节点”(nodes)和“线”(edges)组成的有向无环图来描述数学计算.“节点”一般用来表示施加的数学操作,但也可以表示数据输入(feed in)的起点/输出(push out)的终点,或者是读取/写入持久变量(persistent variable)的终点.“线”表示“节点”之间的输入/输出关系.这些数据“线”可以输运多维数据数组,即“…

''' 思路:1.调用数据集 2.定义用来实现神经元功能的函数(包括解决过拟合) 3.定义输入和输出的数据4.定义隐藏层(函数)和输出层(函数) 5.分析误差和优化数据(改变权重)6.执行神经网络 '''import tensorflow as tffrom sklearn.datasets import load_digitsfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.preprocessing import…