这几天想系统的学习一下TensorFlow,为之后的工作打下一些基础.看了下<TensorFlow:实战Google深度学习框架>这本书,目前个人觉得这本书还是对初学者挺友好的,作者站在初学者的角度讲解TensorFlow,所以比较容易理解.这篇博文主要是为了分析其中的一个经典代码,MNIST手写数字识别.作者用了一个三层的全连接网络来实现手写数字识别.具体的一些信息可以在书中5.2节查看.在下面的代码中有些注释是作者的,当然我也在一些地方添加了自己的理解,在博文最后我会做一个总结. # -*…

github地址:https://github.com/tensorflow/models.git 本文分析tutorial/image/cifar10教程项目的cifar10_input.py代码. 给外部调用的方法是: distorted_inputs()和inputs()cifar10.py文件调用了此文件中定义的方法. """Routine for decoding the CIFAR-10 binary file format."""…

在上一篇<TensorFlow入门之MNIST样例代码分析>中,我们讲解了如果来用一个三层全连接网络实现手写数字识别.但是在实际运用中我们需要更有效率,更加灵活的代码.在TensorFlow实战这本书中给出了更好的实现,他将程序分为三个模块,分别是前向传播过程模块,训练模块和验证检测模块.并且在这个版本中添加了模型持久化功能,我们可以将模型保存下来,方便之后的模型检验,并且我们可以一边训练新的模型,一边来检验模型,代码更加的灵活高效. 前向传播模块 首先将前向传播过程抽象出来,作为一个可以作为…

在上一篇<TensorFlow入门之MNIST样例代码分析>中,我们讲解了如果来用一个三层全连接网络实现手写数字识别.但是在实际运用中我们需要更有效率,更加灵活的代码.在TensorFlow实战这本书中给出了更好的实现,他将程序分为三个模块,分别是前向传播过程模块,训练模块和验证检测模块.并且在这个版本中添加了模型持久化功能,我们可以将模型保存下来,方便之后的模型检验,并且我们可以一边训练新的模型,一边来检验模型,代码更加的灵活高效. 前向传播模块 首先将前向传播过程抽象出来,作为一个可以作为…

前言:                                                                                                                                   由于业务需求,最近部门开始全员学习机器学习,为了进一步更加透彻得了解机器学习和深度学习,开始学习tensorflow.众所周知,tensorflow是Google分布式机器学习框架,不仅本身集成好了很多机器学习算法的接口,也为机器学…

amaze样例页面分析(一) 一.总结 1.从审查(inspect)中是很清楚的可以弄清楚这些part之间的结构关系的 2.一者在于弄清楚他们之间的结构关系,二者在于知道结构的每一部分是干嘛的 3.inspect弄清结构:在inspect中把结构弄清楚这些东西就清楚了,而小块我是懂的 4.是按div分块,而板块位置不是代码顺序:所有的part都是一块块的,比如说那个返回顶端的右下角的那个,其实代码就是在开头,而且也是直接套div的,和别的板块div也都是这样一一分开的 5.写板块:估计就是ama…

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/ClamReason/article/details/23971805 首先重点推荐介绍otl介绍及使用方法的文章:http://blog.csdn.net/rain_qingtian/article/details/12749177 (1)首先安装MySql数据库服务: 下载:http://pan.baidu.com/s/1i3rCnQH 安装步骤:http://write.blog.csdn.n…

分类: C/C++ 使用ffmpeg实现转码样例(代码实现) 使用ffmpeg转码主要工作如下: Demux -> Decoding -> Encoding -> Muxing 其中接口调用如下: 点击(此处)折叠或打开 av_register_all(); avformat_open_input avformat_find_stream_info open_codec_context av_image_alloc avcodec_alloc_frame avformat_alloc_o…

java 线程.线程池基本应用演示样例代码回想 package org.rui.thread; /** * 定义任务 * * @author lenovo * */ public class LiftOff implements Runnable { protected int countDown=10; private static int taskCount=0; private final int id=taskCount++; public LiftOff(){} public Lift…

一.从Echarts官网上下载最新版本组件 Echarts是百度开发的开源Web图表组件,界面美观,使用简单.组件下载地址:http://echarts.baidu.com/echarts2/doc/example.html. 在eclipse中新建一个Dynamic Web Project项目,拷贝Echarts组件包下面build文件夹中的内容到WebContent下面. 二.新建index.jsp编写样例代码 调用Echarts组件接口的代码都是百度官方的样例代码,这块没有什么好讲的.总结…