Tensorflow简单实践系列（二）：张量

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Tensorflow简单实践系列（二）：张量

在上一节中,我们安装 TensorFlow 并运行了最简单的应用,这节我们熟悉 TensorFlow 中的张量. 张量是 TensorFlow 的核心数据类型.数学里面也有张量的概念,但是 TensorFlow 的张量其实不一样,更像是一个 n 维数组. 不能在常规 Python 例程中访问张量,因此 TensorFlow API 提供了很多张量的操作函数. 张量的创建张量是一个 n 维数组.当 $n=0$ 时它就是标量:当 $n=1$ 时它就是向量:当 $n=2$ 时它就是矩阵. 所有的张量…

Tensorflow简单实践系列（一）：安装和运行

TensorFlow 是谷歌开发的机器学习框架. 安装 TensorFlow 直接使用 pip 安装即可,添加豆瓣镜像可以加快速度: pip install tensorflow -i https://pypi.douban.com/simple 如果有 GPU 可以充分利用,安装: pip install tensorflow-gpu -i https://pypi.douban.com/simple 目前我使用的 TensorFlow 版本是 tensorflow== ,目前 Tensor…

Tensorflow简单实践系列（三）：图和会话

当执行一个 TensorFlow 函数的时候,并不会马上执行运算,而是把运算存储到一个称为“图”(graph)的数据结构里面. 图存储的各种运算,只有在会话(session)里执行图,才会真正地执行. 图的构建对于 c = tf.add(a, b) e = tf.multiply(c, d) 它们所形成的图就是: TensorFlow 用 Graph 这个容器数据结构来表示图.图的方法可以分为两类: 访问图中的数据创建 GraphDef 访问图中的数据有这么一些访问图数据的方法: get_…

【原创深度学习与TensorFlow 动手实践系列 - 4】第四课：卷积神经网络 - 高级篇

[原创深度学习与TensorFlow 动手实践系列 - 4]第四课:卷积神经网络 - 高级篇提纲: 1. AlexNet:现代神经网络起源 2. VGG:AlexNet增强版 3. GoogleNet:多维度识别 4. ResNet:机器超越人类识别 5. DeepFace:结构化图片的特殊处理 6. U-Net:图片生成网络 7. 实例:剖析VGG,用模型进行模型参数可视化,特征提取,目标预测期待目标: 1. 掌握AlexNet结构特点,神经网络各层之间特征传导关系,模型参数总数计算 2…

【原创深度学习与TensorFlow 动手实践系列 - 3】第三课：卷积神经网络 - 基础篇

[原创深度学习与TensorFlow 动手实践系列 - 3]第三课:卷积神经网络 - 基础篇提纲: 1. 链式反向梯度传到 2. 卷积神经网络 - 卷积层 3. 卷积神经网络 - 功能层 4. 实例:卷积神经网络MNIST分类期待目标: 1. 清楚神经网络优化原理,掌握反向传播计算. 2. 掌握卷积神经网络卷积层的结构特点,关键参数,层间的连接方式. 3. 了解不同卷积神经网络功能层的作用,会进行简单的卷积神经网络结构设计. 4. 能够运行TensorFlow卷积神经网络 MNIST. …

[ 搭建Redis本地服务器实践系列二 ] ：图解CentOS7配置Redis

上一章 [ 搭建Redis本地服务器实践系列一 ] :图解CentOS7安装Redis 详细的介绍了Redis的安装步骤,那么只是安装完成,此时的Redis服务器还无法正常运作,我们需要对其进行一些配置,这个章节我们重点来讲解下如何对Redis配置文件进行配置才能顺利的启动Redis服务. 要了解Reids的配置项,我们需要先来认识一个脚本文件redis_init_script,从名字我们就能看出来,他就是Redis的初始化脚本,那么这个脚本文件长什么样子,里面有什么内容,又该怎么找到他呢?哈哈…