训练代码: # coding: utf-8 from __future__ import print_function from __future__ import division import tensorflow as tf import numpy as np import argparse def dense_to_one_hot(input_data, class_num): data_num = input_data.shape[0] index_offset = np.arang…

本文转载自:https://www.cnblogs.com/lyc-seu/p/8647792.html Tensorflow Summary用法 tensorboard 作为一款可视化神器,是学习tensorflow时模型训练以及参数可视化的法宝.而在训练过程中,主要用到了tf.summary()的各类方法,能够保存训练过程以及参数分布图并在tensorboard显示. tf.summary有诸多函数: 1.tf.summary.scalar 用来显示标量信息,其格式为: tf.summary…

一 TensorFlow安装 TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理.Tsnsor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端的计算过程.TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工神经网络中进行分析和处理过程的系统. 下载和安装:https://blog.csdn.net/darlingwood2013/article/details/6032225…

训练代码: # coding: utf-8 from __future__ import print_function from __future__ import division import tensorflow as tf import numpy as np import argparse def dense_to_one_hot(input_data, class_num): data_num = input_data.shape[0] index_offset = np.arang…

综述   TensorFlow程序分为构建阶段和执行阶段.通过构建一个图.执行这个图来得到结果. 构建图   创建源op,源op不需要任何输入,例如常量constant,源op的输出被传递给其他op做运算. import tensorflow as tf # 创建一个常量 op, 产生一个 1x2 矩阵. 这个 op 被作为一个节点 matrix1 = tf.constant([[3., 3.]]) # 创建另外一个常量 op, 产生一个 2x1 矩阵. matrix2 = tf.constan…

tensorboard 作为一款可视化神器,可以说是学习tensorflow时模型训练以及参数可视化的法宝. 而在训练过程中,主要用到了tf.summary()的各类方法,能够保存训练过程以及参数分布图并在tensorboard显示. tf.summary有诸多函数: 1.tf.summary.scalar 用来显示标量信息,其格式为: tf.summary.scalar(tags, values, collections=None, name=None) 例如:tf.summary.scala…

    TensorFlow 入门 本文转自:http://www.jianshu.com/p/6766fbcd43b9 字数3303 阅读904 评论3 喜欢5 CS224d-Day 2: 在 Day 1 里,先了解了一下 NLP 和 DP 的主要概念,对它们有了一个大体的印象,用向量去表示研究对象,用神经网络去学习,用 TensorFlow 去训练模型,基本的模型和算法包括 word2vec,softmax,RNN,LSTM,GRU,CNN,大型数据的 seq2seq,还有未来比较火热的研究…

作者:桂. 时间:2017-04-21  21:11:23 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6743780.html 前言 看到最近大家都在用Tensorflow,一查才发现火的不行.想着入门看一看,Tensorflow使用手册第一篇是基于MNIST的手写数字识别的,用到softmax regression,而这个恰好与我正在看的<统计信号处理>相关.本文借此梳理一下: 1)罗杰斯特回归 2)Softmax Regression 3)基于Tenso…

本篇内容基于 Python3 TensorFlow 1.4 版本. 本节内容 本节通过最简单的示例 -- 平面拟合来说明 TensorFlow 的基本用法. 构造数据 TensorFlow 的引入方式是: ​import tensorflow as tf 接下来我们构造一些随机的三维数据,然后用 TensorFlow 找到平面去拟合它,首先我们用 Numpy 生成随机三维点,其中变量 x 代表三维点的 (x, y) 坐标,是一个 2×100 的矩阵,即 100 个 (x, y),然后变量 y 代…

Windows安装anaconda 和 TensorFlow anaconda : https://zhuanlan.zhihu.com/p/25198543        anaconda 使用与说明:http://python.jobbole.com/86236/  TensorFlow:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24055668 安装过程中,需要升级pip C:\Windows\system32>python -m pip install --upgrade…

最新DataOps平台的真正价值,只有在业务用户和应用程序能够从各种数据源来访问原始数据和聚合数据,并且及时地产生数据驱动的认识时,才能够实现.利用机器学习(Machine Learning),分析师和数据科学家可以利用历史数据,以及实时地使用类似TensorFlow(TF)这样的技术,以做出更好的数据驱动业务的线下决策. 在本文中,你将学习如何利用TensorFlow模型在StreamSets Data Collector3.5.0和StreamSets Data Collector Edge…

在第一节中我们已经介绍了一些TensorFlow的编程技巧;第一节,TensorFlow基本用法,但是内容过于偏少,对于TensorFlow的讲解并不多,这一节对之前的内容进行补充,并更加深入了解讲解TensorFlow. TesorFlow的命名来源于本身的运行原理.Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算.TensorFlow是张量从图像的一端流动到另一端的计算过程,这也是TensorFlow的编程模型. TensorFlow编程基础上主要介绍session…

TensorFlow从入门到实战资料汇总 2017-02-02 06:08 | 数据派 来源:DataCastle数据城堡 TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学**系统,其命名来源于本身的运行原理.Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从图象的一端流动到另一端计算过程.TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统. TensorFlow已经开源一年多了,…

http://blog.csdn.net/sinat_16823063/article/details/53946549 Tensorflow创建和读取17flowers数据集 标签: tensorflow 2016-12-30 21:43 1548人阅读 评论(8) 收藏 举报  分类: 深度学习(4)      近期开始学习tensorflow,看了很多视频教程以及博客,大多数前辈在介绍tensorflow的用法时都会调用官方文档里给出的数据集,但是对于我这样的小白来说,如果想训练自己的数据…

一.安装目前用了tensorflow.deeplearning4j两个深度学习框架, tensorflow 之前一直支持到python 3.5,目前以更新到3.6,故安装最新版体验使用. 慢慢长征路:安装过程如下 WIN10: anaconda3.5: PYTHON3.6: tensorflow1.4: 二.TensorFlow 基本概念与原理理解 1.TensorFlow 的工作原理 TensorFlow是用数据流图(data flow graphs)技术来进行数值计算的.数据流图是描述有向图…

原文地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27642620 如果要提出一个新的神经网络结构,首先就需要引入像循环神经网络中“时间共享”这样的先验知识,降低学习所需要的训练数据需求量. 而卷积神经网络同样也引入了这样的先验知识:“空间共享”.下面就让我们以画面识别作为切入点,看看该先验知识是如何被引入到神经网络中的. 目录 视觉感知 画面识别是什么 识别结果取决于什么 图像表达 画面识别的输入 画面不变形 前馈神经网络做画面识别的不足 卷积神经网络做画面识别 局部连接 空…

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/267 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为 斯坦福CS231n <深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看.更多资料获取方式见文末…

TensorFlow tf.app&tf.app.flags用法介绍 TensorFlow tf.app argparse  tf.app.flags 下面介绍 tf.app.flags.FLAGS的使用,主要是在用命令行执行程序时,需要传些参数,其实也就可以理解成对argparse库进行的封装,示例代码如下 #coding:utf-8  # 学习使用 tf.app.flags 使用,全局变量  # 可以再命令行中运行也是比较方便,如果只写 python app_flags.py 则代码运行时默…

一下均在ubuntu环境下: (1)方法一,使用help()函数: 比如对于tf.placeholder(),在命令行中输入import tensorflow as tf , help(tf.placeholder)即可查看用法,再按"q"即可退出…

网上找了下tensorflow中使用batch normalization的博客,发现写的都不是很好,在此总结下: 1.原理 公式如下: y=γ(x-μ)/σ+β 其中x是输入,y是输出,μ是均值,σ是方差,γ和β是缩放(scale).偏移(offset)系数. 一般来讲,这些参数都是基于channel来做的,比如输入x是一个16*32*32*128(NWHC格式)的feature map,那么上述参数都是128维的向量.其中γ和β是可有可无的,有的话,就是一个可以学习的参数(参与前向后向),没…

在计算loss的时候,最常见的一句话就是 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits ,那么它到底是怎么做的呢? 首先明确一点,loss是代价值,也就是我们要最小化的值 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None) 除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共两个参数: 第一个参数logits:就是神经网络最后一层的输出,如果有batch的话,它的大小就是[b…

tf.Session(),tf.InteractivesSession(),tf.train.Supervisor().managed_session()  用法的区别: tf.Session() 构造阶段完成后, 才能启动图. 启动图的第一步是创建一个 Session 对象, 如果无任何创建参数, 会话构造器将启动默认图. import tensorflow as tf matrix1 = tf.constant([[3., 3.]]) matrix2 = tf.constant([[2.],…

tf.nn.embedding_lookup函数的用法主要是选取一个张量里面索引对应的元素.tf.nn.embedding_lookup(tensor, id):tensor就是输入张量,id就是张量对应的索引,其他的参数不介绍. 例如: import tensorflow as tf; import numpy as np; c = np.random.random([10,1]) b = tf.nn.embedding_lookup(c, [1, 3]) with tf.Session()…

在分析Attention-over-attention源码过程中,对于tensorflow.nn.bidirectional_dynamic_rnn()函数的总结: 首先来看一下,函数: def bidirectional_dynamic_rnn( cell_fw, # 前向RNN cell_bw, # 后向RNN inputs, # 输入 sequence_length=None,# 输入序列的实际长度(可选,默认为输入序列的最大长度) initial_state_fw=None, # 前向的…

Tensorflow中reduction_indices 的用法 默认时None 压缩成一维…

作 者:marsggbo 出 处:https://www.cnblogs.com/marsggbo版权声明:署名 - 非商业性使用 - 禁止演绎,协议普通文本 | 协议法律文本. --------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Tensorflow       tf.app  &  tf.app.flags    用法介绍…

TensorFlow用法 什么是TensorFlow TensorFlow是一个开源软件库,用于使用数据流图进行数值计算.图中的节点表示数学运算,而图的边缘表示流动的多维数据数组(张量).这种灵活的体系结构可以将计算部署到台式机,服务器或移动设备中的一个或多个CPU或GPU上,而无需重写代码. TensorFlow最初由Google机器智能研究组织内Google Brain团队的研究人员和工程师开发,目的是进行机器学习和深度神经网络研究.该系统足够通用,也可以应用于其他各种领域. 运行Tenso…

TensorFlow Keras API用法 Keras 是与 TensorFlow 一起使用的更高级别的作为后端的 API.添加层就像添加一行代码一样简单.在模型架构之后,使用一行代码,可以编译和拟合模型,可以用于预测.变量声明.占位符甚至会话都由 API 管理. 具体做法 定义模型的类型.Keras 提供了两种类型的模型:序列和模型类 API.Keras 提供各种类型的神经网络层: 在 model.add() 的帮助下将层添加到模型中.依照 Keras 文档描述,Keras 提供全连接层的选…

TensorFlow优化器及用法 函数在一阶导数为零的地方达到其最大值和最小值.梯度下降算法基于相同的原理,即调整系数(权重和偏置)使损失函数的梯度下降. 在回归中,使用梯度下降来优化损失函数并获得系数.本文将介绍如何使用 TensorFlow 的梯度下降优化器及其变体. 按照损失函数的负梯度成比例地对系数(W 和 b)进行更新.根据训练样本的大小,有三种梯度下降的变体: Vanilla 梯度下降:在 Vanilla 梯度下降(也称作批梯度下降)中,在每个循环中计算整个训练集的损失函数的梯度.该…

tf.gradients 官方定义: tf.gradients( ys, xs, grad_ys=None, name='gradients', stop_gradients=None, ) Constructs symbolic derivatives of sum of ys w.r.t. x in xs. ys and xs are each a Tensor or a list of tensors. grad_ys is a list of Tensor, holding the gr…