import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data def initWeights(shape): return tf.Variable(tf.random_normal(shape, stddev = 0.1)) def initBiases(shape): return tf.Variable(tf.random_normal(shape,…

转载自http://blog.csdn.net/u012759136/article/details/52232266 原文作者github地址 概述 关于Tensorflow读取数据,官网给出了三种方法: 供给数据(Feeding): 在TensorFlow程序运行的每一步, 让Python代码来供给数据. 从文件读取数据: 在TensorFlow图的起始, 让一个输入管线从文件中读取数据. 预加载数据: 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况).…

Tensorflow是目前非常流行的deeplearning框架,学习Tensorflow最好的方法是github上的tf项目https://github.com/tensorflow/tensorflow 或者阅读极客学院主导翻译的中文教程http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/how_tos/reading_data.html . 此处对tensorflow的基本语法不予赘述,直接贴上源码: import numpy as np i…

x = tf.placeholder(tf.float32) y = tf.placeholder(tf.float32) w = tf.Variable(tf.zeros([1, 1], dtype=tf.float32)) b = tf.Variable(tf.ones([1, 1], dtype=tf.float32)) y_hat = tf.add(b, tf.matmul(x, w)) ...more setup for optimization and what not... sav…

前馈神经网络的弊端 前一篇文章介绍过MNIST,是采用的前馈神经网络的结构,这种结构有一个很大的弊端,就是提供的样本必须面面俱到,否则就容易出现预测失败.如下图: 同样是在一个图片中找圆形,如果左边为训练样本,右边为测试样本,如果只训练了左边的情况,右边的一定会预测错误,然而在我们人眼看来,这两个圆形的特征其实是一样的,不过是移动了一个位置而已,但是因为前馈网络结构的原因,导致在做权重分配的时候,把更多的权重分配给了左上角,右下角分配的较少,所以在做最终预测,便会出现较大的误差.所以,我们需要在…

背景 [作者:DeepLearningStack,阿里巴巴算法工程师,开源TensorFlow Contributor] 在TensorFlow源码中我们经常能看到一个奇怪的词——Rendezvous.如果从仔细统计该单词出现的频率和模块,你会发现无论在单机还是分布式,无论在core目录还是contrib目录都存在它的身影,所涉及的模块非常多.Rendezvous是一个法语单词,发音也比较特殊,一般直译为“约会.相会.会和”,而在TensorFlow中,Rendezvous是用来完成消息传输的通…

#!/usr/local/bin/python3 ##ljj [2] ##logic classify model import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np data_set = pd.read_csv('LogiReg_data.txt',sep=',') #data_set.describe() w = tf.Variable(tf.random…

http://www.leiphone.com/news/201702/n0uj58iHaNpW9RJG.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 摘要 2015年11月9日,Google发布深度学习框架TensorFlow并宣布开源,并迅速得到广泛关注,在图形分类.音频处理.推荐系统和自然语言处理等场景下都被大面积推广.TensorFlow系统更新快速,官方文档教程齐全,上手快速且简单易用,支持Python和C++接口.本文依据对Tensorflo…

欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. 这个双十一,人工智能市场火爆,从智能音箱到智能分拣机器人,人工智能已逐渐渗透到我们的生活的方方面面.网易云社区联合博文视点为大家带来人工智能热门图书专场,这些书籍将引领我们一起去解密人工智能,了解这位即将走进我们生活的"朋友". 知乎活动的帖子:https://zhuanlan.zhihu.com/p/50078535 参与规则:在知乎帖子评论回复以下你最想看的一本书名称即可.注意是知乎帖子回复,不是本帖回复哦 以下为奖品图书简介:…

从实战角度系统讲解TensorFlow基本概念及各种应用实践.真实的应用场景和数据,丰富的代码实例,详尽的操作步骤,带你由浅入深系统掌握TensorFlow机器学习算法及其实现. <TensorFlow机器学习实战指南>共11章,第1章介绍TensorFlow的基本概念:第2章介绍如何在计算图中连接算法组件,创建一个简单的分类器:第3章重点介绍如何使用TensorFlow实现各种线性回归算法:第4章介绍支持向量机(SVM)算法:第5章介绍如何使用数值度量.文本度量和归一化距离函数实现最近邻域算…