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…

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…

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.…

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…

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…

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…

续集请点击我:tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据(2) 本节开始学习使用tensorflow教程,当然从最简单的MNIST开始.这怎么说呢,就好比编程入门有Hello World,机器学习入门有MNIST.在此节,我将训练一个机器学习模型用于预测图片里面的数字. 开始先普及一下基础知识,我们所说的图片是通过像素来定义的,即每个像素点的颜色不同,其对应的颜色值不同,例如黑白图片的颜色值为0到255,手写体字符,白色的地方为0,黑色为1,如下图. MNIST…

TensorFlow学习笔记0-安装TensorFlow环境 作者: YunYuan 转载请注明来源,谢谢! 写在前面 系统: Windows Enterprise 10 x64 CPU:Intel(R) Core(TM) i7-8700 CPU @ 3.20GHz GPU: NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti 所以本笔记记录Win10 64位系统下,TensorFlow的GPU版开发环境的搭建. TensorFlow-GPU环境安装 首先下载安装Anaconda,版本不受限制…

卷积网络 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)专门处理具有类似网格结构的数据的神经网络.如: 时间序列数据(在时间轴上有规律地采样形成的一维网格): 图像数据(二维的像素网格): 卷积网络是指至少在网络的一层中使用卷积运算来替代一般的矩阵乘法运算的神经网络. 卷积 前面讲过卷积, 相关算法这里直接使用. 卷积公式为:\(s(t)=\int_{-\infty}^{t}x(\tau)w(t-\tau)d\tau\),记作\(s(t)=(x*w)(t)\).…

TensorFlow学习笔记5-概率与信息论 本笔记内容为"概率与信息论的基础知识".内容主要参考<Deep Learning>中文版. \(X\)表示训练集的设计矩阵,其大小为m行n列,m表示训练集的大小(size),n表示特征的个数: \(W\)表示权重矩阵,其大小是n行k列,n为输入特征的个数,k为输出(特征)的个数: \(\boldsymbol{y}\)表示训练集对应标签,其大小为m行,m表示训练集的大小(size): \(\boldsymbol{y'}\)表示将测…

tf.data卷积神经网络综合应用实例 使用tf.data建立自己的数据集,并使用CNN卷积神经网络实现对卫星图像的二分类问题. 数据下载链接:https://pan.baidu.com/s/141zi1BvDU6rHsq5VKgRl4Q  提取码:2kbc 1.使用tf.data建立数据集 使用tf.data将已有的图片打上标签,并将数据分为训练集与测试集用于训练神经网络. 下面将逐步介绍如何建立数据集. 1.1读取windows下的文件路径 首先,头文件走一波(python中应该叫导入模块)…

使用CNN卷积神经网络(2) 使用Tensorflow搭建简单的CNN卷积神经网络对fashion_mnist数据集进行分类 不了解是那么是CNN卷积神经网络的小伙伴可以参考上一篇博客(Tensorflow学习笔记No.4.1) 2.Tensorflow卷积神经网络相关API简介 2.1.keras.layers.Conv2D()二维卷积层 例如: model.add(keras.layers.Conv2D(128, (3, 3), activation = 'relu', padding =…

使用CNN卷积神经网络(1) 简单介绍CNN卷积神经网络的概念和原理. 已经了解的小伙伴可以跳转到Tensorflow学习笔记No.4.2学习如和用Tensorflow实现简单的卷积神经网络. 1.CNN简介(概念简介) 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现. 卷积神经网络通常包含以下几种层: 卷积层(Convolutional layer),卷积神经网路中…

简介 上一篇笔记:Tensorflow学习笔记1:Get Started 我们谈到Tensorflow是基于图(Graph)的计算系统.而图的节点则是由操作(Operation)来构成的,而图的各个节点之间则是由张量(Tensor)作为边来连接在一起的.所以Tensorflow的计算过程就是一个Tensor流图.Tensorflow的图则是必须在一个Session中来计算.这篇笔记来大致介绍一下Session.Graph.Operation和Tensor. Session Session提供了O…

原文: http://www.cnblogs.com/pasoraku/archive/2012/10/25/2738428.htmlWPF的Binding学习笔记(二) 上次学了点点Binding的皮毛, 然后就做别的事去了, 等回头再来看WPF的时候, 哈忘记了~ 于是写个例子补一下, 在继续学习Binding. 1, 首先准备好一个类 public class Hero { public Hero(int id, string name, string skill, bool hasM)…

AJax 学习笔记二(onreadystatechange的作用) 当发送一个请求后,客户端无法确定什么时候会完成这个请求,所以需要用事件机制来捕获请求的状态XMLHttpRequest对象提供了onreadyStateChange事件实现这一功能.这类似于回调函数的做法.onreadyStateChange事件可指定一个事件处理函数来处理XMLHttpRequest对象的执行结果,如: 复制代码 代码如下: ajaxObj=createAjaxObject(); var url="/MyTod…

源地址:http://bbs.9miao.com/thread-44603-1-1.html 在此补充一下Socket的验证机制:socket登陆验证.会采用session会话超时的机制做心跳接口验证保持一个长连接也为推送消息提供 ======这段是一个以前同事给我的JAVA Socket验证机制的例子===========socket通信一般是找不到头这些的,要自定义封装通信消息类如开源框架netty,消息进出都有自定义加密和选择性压缩的socket不想http一样能找到某个方法,他就监听ip…

Notification通知,也可理解为消息,有通知,必然有发送通知的广播,JMX这里采用了一种订阅的方式,类似于观察者模式,注册一个观察者到广播里,当有通知时,广播通过调用观察者,逐一通知. 这里写一个简单的Server配置例子, 首先定义我们的MBean接口: 接着,我们会想第一节那样,去实现这个MBean接口,并且继承NotificationBroadcasterSupport,来提供广播服务: package com.dxz.mbean; import java.util.concurr…

java的class只在需要的时候才内转载入内存,并由java虚拟机的执行引擎来执行,而执行引擎从总的来说主要的执行方式分为四种, 第一种,一次性解释代码,也就是当字节码转载到内存后,每次需要都会重新的解析一次, 第二种,即时解析,也就是转载到内存的字节码会被解析成本地机器码,并缓存起来以提高重用性,但是比较耗内存, 第三种,自适应优化解析,即将java将使用最贫乏的代码编译成本地机器码,而使用不贫乏的则保持字节码不变,一个自适应的优化器可以使得java虚拟机在80%-90%的时间里执行优化过的…

Java IO学习笔记二 流的概念 在程序中所有的数据都是以流的方式进行传输或保存的,程序需要数据的时候要使用输入流读取数据,而当程序需要将一些数据保存起来的时候,就要使用输出流完成. 程序中的输入输出都是以流的形式保存的,流中保存的实际上全都是字节文件. 字节流和字符流 实际上字节流在操作时本身不会用到缓冲区(内存),是文件本身直接操作的,而字符流在操作时使用了缓冲区,通过缓冲区再操作文件 在java.io包中操作文件内容的主要有两大类:字节流.字符流,两类都分为输入和输出操作.在字节流中输出…

<SQL必知必会>学习笔记(二) 咱们接着上一篇的内容继续.这一篇主要回顾子查询,联合查询,复制表这三类内容. 上一部分基本上都是简单的Select查询,即从单个数据库表中检索数据的单条语句,但是实际应用中的业务逻辑往往会非常复杂,所以会用到一些比较复杂的查询,如子查询,联合查询. 1.子查询 当一个查询是另一个查询的条件时,称为子查询.但是说到子查询又不的不说它与嵌套查询两者的区别,下面一张图来说明 下面再用一条sql语句来说明他们的关系. 其中在查询中又分为嵌套子查询和相关子查询,他们之间…

NumPy学习笔记 二 <NumPy学习笔记>系列将记录学习NumPy过程中的动手笔记,前期的参考书是<Python数据分析基础教程 NumPy学习指南>第二版.<数学分析>第四版(华东师范大学数学系).<概率论与数理统计>(陈希孺,中科大出版).<概率论与数理统计>第二版(茆诗松.程依明等编).<组合最优化:理论与方法>(现代数学译丛23).笔记二主要记录数据获取,沪深证券市场的A股股票数据. 获取的股票数据周期包括5分钟.15分钟…

中文译著已经出版,详情请参考:http://blog.csdn.net/ZhangRelay/article/category/6506865 Learning ROS for Robotics Programming Second Edition学习笔记(二) indigo tools 笔记一记录了一些常用的基本命令(cmd),笔记二介绍一些可视化的编译调试工具(tool). --roscore --roslaunch chapter2_tutorials chapter2.launch --…

Redis学习笔记二 一.BitMap是什么 就是通过一个bit位来表示某个元素对应的值或者状态,其中的key就是对应元素本身.我们知道8个bit可以组成一个Byte,所以bitmap本身会极大的节省储存空间. 二.BitMap算法基本描述 BitMap 是使用 bit位来标记某个元素对应的value,而key 即是该元素,因此对于之前位数存储换成bit位存储数据能大大的节省存储空间. 三.BitMap的实现思想 假设我们要对于0-7内的5个元素(4,7,2,5,3)进行排序(假设元素没有重复)…

Django学习笔记二 模型类,字段,选项,查询,关联,聚合函数,管理器, 一 字段属性和选项 1.1 模型类属性命名限制 1)不能是python的保留关键字. 2)不允许使用连续的下划线,这是由django的查询方式决定的. 3)定义属性时需要指定字段类型,通过字段类型的参数指定选项,语法如下: 属性名=models.字段类型(选项) 1.2 字段的类型 使用时需要引入django.db.models包,字段类型如下: 类型 描述 AutoField 自动增长的IntegerField,通常不…

tensorflow学习笔记2 edit by Strangewx 2019.01.04 4.1 机器学习基础 4.1.1 一般结构: 初始化模型参数:通常随机赋值,简单模型赋值0 训练数据:一般打乱.random.shuffle() 在训练数据上推断模型:得到输出 计算损失:loss(X, Y)多种损失函数 调整模型参数:最小化损失 SGD等优化方法. 评估:70%:30% 分训练集和校验集 代码框架: 首先模型参数初始化, 然后为每个训练闭环中的运算定义一个方法:读取训练数据input,计算…

tensorflow学习笔记: 3.2 Tensorflow中定义数据流图 张量知识矩阵的一个超集. 超集:如果一个集合S2中的每一个元素都在集合S1中,且集合S1中可能包含S2中没有的元素,则集合S1就是S2的一个超集,反过来,S2是S1的子集. 张量形状: 固定长度: [],() 0阶次:[3],(2,3) 1/2阶次 不定长度:[None] 表示任意长度的向量,(None,3) 表示行数任意,3列的矩阵 获取Op:tf.shape(tensor, name="tensor_shape&qu…

I optimizer.minimize(loss, var_list) 我们都知道,TensorFlow为我们提供了丰富的优化函数,例如GradientDescentOptimizer.这个方法会自动根据loss计算对应variable的导数.示例如下: loss = ... opt = tf.tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.1) train_op = opt.minimize(loss) init = tf.initiali…