http://www.cnblogs.com/denny402/p/5852083.html tensorflow学习笔记二:入门基础   TensorFlow用张量这种数据结构来表示所有的数据.用一阶张量来表示向量,如:v = [1.2, 2.3, 3.5] ,如二阶张量表示矩阵,如:m = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],可以看成是方括号嵌套的层数. 1.编辑器 编写tensorflow代码,实际上就是编写py文件,最好找一个好用的编辑器,如果你用vim或…

import tensorflow as tf import numpy as np #input就是输入数据,输入矩阵,in_size就是输入矩阵的列数(数据属性数量),out_size输出矩阵列数#activation_function就是激活函数 def add_layer(input,in_size,out_size,activation_function): Weight=tf.Variable(tf.random_normal([in_size,out_size])) biases=…

卷积神经网络比神经网络稍微复杂一些,因为其多了一个卷积层(convolutional layer)和池化层(pooling layer). 使用mnist数据集,n个数据,每个数据的像素为28*28*1=784.先让这些数据通过第一个卷积层,在这个卷积上指定一个3*3*1的feature,这个feature的个数设为64.接着经过一个池化层,让这个池化层的窗口为2*2.然后在经过一个卷积层,在这个卷积上指定一个3*3*64的feature,这个featurn的个数设置为128,.接着经过一个池化…

TensorFlow用张量这种数据结构来表示所有的数据.用一阶张量来表示向量,如:v = [1.2, 2.3, 3.5] ,如二阶张量表示矩阵,如:m = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],可以看成是方括号嵌套的层数. 1.编辑器 编写tensorflow代码,实际上就是编写py文件,最好找一个好用的编辑器,如果你用vim或gedit比较顺手,那也可以的啦.我们既然已经安装了anaconda,那么它里面自带一个还算不错的编辑器,名叫spyder,用起来和matl…

现在来开始安装Tensorflow吧 Tensorflow有两种模式, 一种GPU支持, 另外一种仅CPU支持 虚拟机仅有CPU支持, 那就第一种模式吧 有4种途径去安装 virtualenv "native" pip Docker Anacond 那选择pip安装吧, 开始了 pip是python的组件, 那先得安装Python 3.5.2或者 Python 2.7吧 我是用CentOS7, 需要安装PIP,  怎么安装,参照https://www.liquidweb.com/kb/…

tensorflow里面的变量表示,需要使用特定的语法进行.如果想构造一个行(列)向量,需要调用Variable函数进行.对两个变量进行操作,也要调用相应的函数. import tensorflow as tf w = tf.Variable([[0.5,1.0]]) x = tf.Variable([[2.0],[1.0]]) #w*x y = tf.matmul(w,x) 以上是构造一个行向量,一个列向量,并让两者相乘.y的结果: Tensor("MatMul_2:0", shap…

1,自编码器简介 传统机器学习任务很大程度上依赖于好的特征工程,比如对数值型,日期时间型,种类型等特征的提取.特征工程往往是非常耗时耗力的,在图像,语音和视频中提取到有效的特征就更难了,工程师必须在这些领域有非常深入的理解,并且使用专业算法提取这些数据的特征.深度学习则可以解决人工难以提取有效特征的问题,它可以大大缓解机器学习模型对特征工程的依赖.深度学习在早期一度被认为是一种无监督的特征学习(Unsuperbised Feature Learning),模仿了人脑的对特征逐层抽象提取的过程.这…

2014年,牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)和 Google DeepMind 公司的研究员一起研发了新的深度卷积神经网络:VGGNet ,并取得了ILSVRC2014比赛分类项目的第二名(第一名是GoogLeNet,也是同年提出的)和定位项目的第一名. VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能直接的关系,通过反复堆叠 3*3 的小型卷积核和 2*2 的最大池化层,VGGNet成功的构筑了16~19层深的卷积神经网络.VGGNet相比之前的 state-of…

tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据(1) 一:神经网络知识点整理 1.1,多层:使用多层权重,例如多层全连接方式 以下定义了三个隐藏层的全连接方式的神经网络样例代码: import tensorflow as tf l1 = tf.matmul(x, w1) l2 = tf.matmul(l1, w2) y = tf.matmul(l2,w3) 1.2,激活层:引入激活函数,让每一层去线性化 激活函数有多种,例如常用的 tf.nn.relu  tf.nn.…

在之前的TensorFlow学习笔记——图像识别与卷积神经网络(链接:请点击我)中了解了一下经典的卷积神经网络模型LeNet模型.那其实之前学习了别人的代码实现了LeNet网络对MNIST数据集的训练.而这篇文章是想自己完成LeNet网络来训练自己的数据集.LeNet主要用来进行手写字符的识别与分类,下面记录一下自己学习的过程. 我的学习步骤分为以下四步: 1,温习LeNet-5的网络层 2,使用LeNet-5训练MNIST数据集 3,使用LeNet-5训练TFRecord格式的MNIST数据集…