创建神经网络模型 1.构建神经网络结构,并进行模型训练 import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt #python的结果可视化模块 """定义一个添加神经层的函数 inputs:输入数据 in_size:输入神经元的个数 out_size:输出神经元的个数 activation_function:激活函数"""def add_layer(inpu…

一文学会用 Tensorflow 搭建神经网络 本文转自:http://www.jianshu.com/p/e112012a4b2d 字数2259 阅读3168 评论8 喜欢11 cs224d-Day 6: 快速入门 Tensorflow 本文是学习这个视频课程系列的笔记,课程链接是 youtube 上的,讲的很好,浅显易懂,入门首选, 而且在github有代码,想看视频的也可以去他的优酷里的频道找. Tensorflow 官网 神经网络是一种数学模型,是存在于计算机的神经系统,由大量的神经元相…

用Tensorflow搭建神经网络的一般步骤如下: ① 导入模块 ② 创建模型变量和占位符 ③ 建立模型 ④ 定义loss函数 ⑤ 定义优化器(optimizer), 使 loss 达到最小 ⑥ 引入激活函数, 即添加非线性因素 (线性回归问题跳过此步骤) ⑦ 训练模型 ⑧ 检验模型 ⑨ 使用模型预测数据 ⑩ 保存模型 ⑪ 使用Tensorboard的可视化功能 下面以一个简单的线性回归问题为例: 首先是训练模型的代码: train_model.py # ① 导入模块 import tensor…

http://www.jianshu.com/p/e112012a4b2d 本文是学习这个视频课程系列的笔记,课程链接是 youtube 上的,讲的很好,浅显易懂,入门首选, 而且在github有代码,想看视频的也可以去他的优酷里的频道找. Tensorflow 官网 神经网络是一种数学模型,是存在于计算机的神经系统,由大量的神经元相连接并进行计算,在外界信息的基础上,改变内部的结构,常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模. 神经网络由大量的节点和之间的联系构成,负责传递信息和加工信息,神经元也…

1. session对话控制 matrix1 = tf.constant([[3,3]]) matrix2 = tf.constant([[2],[2]]) product = tf.matmul(matrix1,matrix2) #类似于numpy的np.dot(m1,m2) 方法1: sess = tf.Session() result = sess.run(product) print(result) sess.close()>>>[[12]] 方法2: with tf.Sessi…

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…

tensorboard可视化工具 tensorboard是tensorflow的可视化工具,通过这个工具我们可以很清楚的看到整个神经网络的结构及框架. 通过之前展示的代码,我们进行修改从而展示其神经网络结构. 一.搭建图纸 首先对input进行修改,将xs,ys进行新的名称指定x_in y_in 这里指定的名称,之后会在可视化图层中inputs中显示出来 xs= tf.placeholder(tf.float32, [None, 1],name='x_in') ys= tf.placeholde…

最简单的神经网络 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt date = np.linspace(1, 15, 15)# d定义日期 endPrice = np.array([2511.90, 2538.26, 2510.68, 2591.66, 2732.98, 2701.69, 2701.29, 2678.67, 2726.50, 2681.50, 2739.17, 2715.07,…

定义添加神经层的函数 1.训练的数据2.定义节点准备接收数据3.定义神经层:隐藏层和预测层4.定义 loss 表达式5.选择 optimizer 使 loss 达到最小 然后对所有变量进行初始化,通过 sess.run optimizer,迭代 1000 次进行学习: import tensorflow as tf import numpy as np # 添加层 def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None)…

我一直觉得TensorFlow的深度神经网络代码非常困难且繁琐,对TensorFlow搭建模型也十分困惑,所以我近期阅读了大量的神经网络代码,终于找到了搭建神经网络的规律,各位要是觉得我的文章对你有帮助不妨点一个关注. 我个人把深度学习分为以下步骤:数据处理 --> 模型搭建 --> 构建损失 --> 模型训练 --> 模型评估 我先把代码放出来,然后一点一点来讲 # Author:凌逆战 # -*- encoding:utf-8 -*- # 修改时间:2020年5月31日 imp…

一,tensorflow的简介 Tensorflow是一个采用数据流图,用于数值计算的 开源软件库.节点在图中表示数字操作,图中的线 则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量 它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例 如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU), 服务器,移动设备等等.Tensorflow最初由Google 大脑小组的研究员和工程师们开发出来,用于机器 学习和深度神经网络方面的研究,但这个系统的通 用性使其也可广泛用于其他计算领域. 二,tensorflow的架构 Te…

TensorBoard简介 Tensorflow发布包中提供了TensorBoard,用于展示Tensorflow任务在计算过程中的Graph.定量指标图以及附加数据.大致的效果如下所示, TensorBoard工作机制 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.关于TensorBoard的详细介绍请参考TensorBoard:可视化学习.下面做个简单介绍. Tensorf…

3:用tensorflow搭个神经网络出来 为什么用tensorflow呢,应为谷歌是亲爹啊,虽然有些人说caffe更适合图像啊mxnet效率更高等等,但爸爸就是爸爸,Android都能那么火,一个道理嘛.其实这些个框架一通百通,就是语法不一样了些.从tensorflow开始吧. 关于tf的安装详见另一篇博文,此处tensorflow的学习基本来自Udacity中google的深度学习课程. 1:tensorflow的计算图 在tensorflow中编写代码可以分成两个部分,首先是要定义一个计算…

TensorFlow笔记-05-反向传播,搭建神经网络的八股 反向传播 反向传播: 训练模型参数,在所有参数上用梯度下降,使用神经网络模型在训练数据上的损失函数最小 损失函数:(loss) 计算得到的预测值 y 与已知答案 y_ 差距 损失函数的计算有很多方法,均方误差MSE是比较常用的方法之一 关于损失函数,会在下一篇仔细讲 均方误差: 求前向传播计算结果与已知答案之差的平方再求平均 用 Tensorflow 函数表示: loss = tf.reduce_mean(tf.square(y-y_…

一.神经网络的实现过程 1.准备数据集,提取特征,作为输入喂给神经网络       2.搭建神经网络结构,从输入到输出       3.大量特征数据喂给 NN,迭代优化 NN 参数       4.使用训练好的模型预测和分类 二.前向传播   前向传播就是搭建模型的计算过程,可以针对一组输入给出相应的输出. 举例:假如生产一批零件, 体积为 x1, 重量为 x2, 体积和重量就是我们选择的特征,把它们喂入神经网络, 当体积和重量这组数据走过神经网络后会得到一个输出. 假如输入的特征值是:体积 0…

系列博客链接: (一)TensorFlow框架介绍:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038395.html 本文概述: 说明图的基本使用 应用tf.Graph创建图.tf.get_default_graph获取默认图 知道开启TensorBoard过程 知道图当中op的名字 1.什么是图结构 图包含了一组tf.Operation代表计算单元的对象和tf.Tensor代表计算单元之间流动的数据. 2.图相关操作 2.1 图中操作.会话默认属性 默认op.…

#————————————————————————本文禁止转载,禁止用于各类讲座及ppt中,违者必究————————————————————————# 前几天看到一个有意思的分享,大意是讲如何用Tensorflow教神经网络自动创造音乐.听起来好好玩有木有!作为一个Coldplay死忠粉,第一想法就是自动生成一个类似Coldplay曲风的音乐,于是,开始跟着Github上的教程(项目的名称:Project Magenta)一步一步做,弄了三天,最后的生成的音乐在这里(如果有人能告诉我怎么在博客里…

问题描述 这几天在用TensorFlow搭建一个神经网络来做一个binary classifier,搭建一个典型的神经网络的基本思路是: 定义神经网络的layers(层)以及初始化每一层的参数 然后迭代: 前向传播(Forward propagation) 计算cost(Compute cost) 反向传播(Backward propagation) 更新参数(Update parameters) 使用训练好的参数去做预测 在训练的时候发现了一个很奇怪的现象:每一次迭代所有的cost都为0.一开…

tensorflow之神经网络实现流程总结 1.数据预处理preprocess 2.前向传播的神经网络搭建(包括activation_function和层数) 3.指数下降的learning_rate 4.参数的指数滑动平均EMA 5.防止过拟合的正则化regularization 6.loss损失函数构造(loss_ + regularization) 7.后向传播和梯度下降(learning_rate + loss) 8.评价函数的构造(accuracy + EMA) 9.run 模型(用v…

在colab和kaggle内核的Jupyter notebook中如何可视化深度学习模型的参数对于我们分析模型具有很大的意义,相比tensorflow, pytorch缺乏一些的可视化生态包,但是幸好pytorch1.1官方添加了tensorboard的库,可以直接从TORCH.UTILS.TENSORBOARD 调用. 但是就目前的使用体验和反应,还是建议直接使用tensorboardX包在pytorch中进行可视化. 相比本地机中使用notebook进行可视化,在这种远程的notebook中…

import numpy as np np.random.seed(1337) from keras.datasets import mnist from keras.models import Model from keras.layers import Dense, Input import matplotlib.pyplot as plt (x_train,y_train),(x_test,y_test) = mnist.load_data() x_train = x_train.asty…

[pytorch学习笔记]-搭建神经网络进行关系拟合 学习自莫烦python 目标 1.创建一些围绕y=x^2+噪声这个函数的散点 2.用神经网络模型来建立一个可以代表他们关系的线条 建立数据集 import torch from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt x=torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,1…

用tensorflow搭建RNN(LSTM)进行MNIST 手写数字辨识 循环神经网络RNN相比传统的神经网络在处理序列化数据时更有优势,因为RNN能够将加入上(下)文信息进行考虑.一个简单的RNN如下图所示: 将这个循环展开得到下图: 上一时刻的状态会传递到下一时刻.这种链式特性决定了RNN能够很好的处理序列化的数据,RNN 在语音识别,语言建模,翻译,图片描述等问题上已经取得了很到的结果. 根据输入.输出的不同和是否有延迟等一些情况,RNN在应用中有如下一些形态: RNN存在的问题 RNN能…

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…

Tensorflow卷积神经网络 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经网络, 在计算机视觉等领域被广泛应用. 本文将简单介绍其原理并分析Tensorflow官方提供的示例. 关于神经网络与误差反向传播的原理可以参考作者的另一篇博文BP神经网络与Python实现. 工作原理 卷积是图像处理中一种基本方法. 卷积核是一个nxn的矩阵通常n取奇数, 这样矩阵就有了中心点和半径的概念. 对图像中每个点取以其为中心的n阶方阵, 将该方阵与卷积核中…

1.tf.nn.lrn(pool_h1, 4, bias=1.0, alpha=0.001/9.0, beta=0.75) # 局部响应归一化,使用相同位置的前后的filter进行响应归一化操作 参数说明:pool_h1表示输入数据,4表示使用前后几层进行归一化操作,bias表示偏移量,alpha和beta表示系数 局部响应的公式 针对上述公式,做了一个试验代码: # 自己编写的代码, 对x的[1, 1, 1, 1]进行局部响应归一化操作,最后结果是相同的x = np.array([i for…

使用tensorflow构造神经网络用来进行mnist数据集的分类 相比与上一节讲到的逻辑回归,神经网络比逻辑回归多了隐藏层,同时在每一个线性变化后添加了relu作为激活函数, 神经网络使用的损失值为softmax概率损失值,即为交叉熵损失值 代码:使用的是mnist数据集作为分类的测试数据,数据的维度为50000*784 第一步:载入mnist数据集 第二步:超参数的设置,输入图片的大小,分类的类别数,迭代的次数,每一个batch的大小 第三步:使用tf.placeholder() 进行输入数…

# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np np.random.seed(1337) #for reproducibility再现性 from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential#按层 from keras.layers import Dense, Activation#全连接层 import ma…

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…

方法1:快速包安装 一.安装Anaconda 1.官网地址:https://www.anaconda.com/distribution/,选择其中一个版本下载即可,最好安装3.7版本,因为2.7版本2020开始就不再维护了. 2.下载完成后,将该文件放置到指定目录,进入该目录命令行窗口,执行bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh 3.执行命令:sudo gedit /etc/profile ,查看环境变量是否添加. export PATH=/home/[user…