本教程转载至:TensorFlow练习7: 基于RNN生成古诗词 使用的数据集是全唐诗,首先提供一下数据集的下载链接:https://pan.baidu.com/s/13pNWfffr5HSN79WNb3Y0_w              提取码:koss RNN不像传统的神经网络-它们的输出输出是固定的,而RNN允许我们输入输出向量序列.RNN是为了对序列数据进行建模而产生的.本帖代码移植自char-rnn,它是基于Torch的洋文模型,稍加修改即可应用于中文.char-rnn使用文本文件做为…

整个工程使用的是Windows版pyCharm和tensorflow. 源码地址:https://github.com/Irvinglove/tensorflow_poems/tree/master 代码与上篇唐诗生成基本一致,不做过多解释.详细解释,请看:Tensorflow生成唐诗和歌词(上) 歌词生成 一.读取歌词的数据集(lyrics.py) import collections import os import sys import numpy as np from utils.cle…

整个工程使用的是Windows版pyCharm和tensorflow. 源码地址:https://github.com/Irvinglove/tensorflow_poems/tree/master 唐诗生成 一.读取诗的数据集(poems.py) import collections import os import sys import numpy as np import codecs start_token = 'G' end_token = 'E' def process_poems(…

  http://blog.topspeedsnail.com/archives/10542 主题 TensorFlow RNN不像传统的神经网络-它们的输出输出是固定的,而RNN允许我们输入输出向量序列.RNN是为了对序列数据进行建模而产生的. 样本序列性:样本间存在顺序关系,每个样本和它之前的样本存在关联.比如说,在文本中,一个词和它前面的词是有关联的:在气象数据中,一天的气温和前几天的气温是有关联的. 例如本帖要使用RNN生成古诗,你给它输入一堆古诗词,它会学着生成和前面相关联的字词.如果…

稍微有一定复杂性的系统,多级菜单都是一个必备组件. 本篇专题讲述如何生成动态多级菜单的通用做法. 我们不用任何第三方的组件,完全自己构建灵活通用的多级菜单. 需要达成的效果:容易复用,可以根据model动态产生. 文章提纲 概述要点 && 理论基础 详细步骤 一.分析多级目录的html结构 二.根据html结构构建data model 三.根据data model动态生成树形结构 四.解析树形结构成html 总结 概述要点 && 理论基础 要实现动态菜单,只要解决两个问题:…

一.介绍 内容 使用 RNN 进行序列预测 今天我们就从一个基本的使用 RNN 生成简单序列的例子中,来窥探神经网络生成符号序列的秘密. 我们首先让神经网络模型学习形如 0^n 1^n 形式的上下文无关语法.然后再让模型尝试去生成这样的字符串.在流程中将演示 RNN 及 LSTM 相关函数的使用方法. 实验知识点 什么是上下文无关文法 使用 RNN 或 LSTM 模型生成简单序列的方法 探究 RNN 记忆功能的内部原理 二.什么是上下文无关语法 上下文无关语法 首先让我们观察以下序列: 01 0…

前言 本系列教程为pytorch官网文档翻译.本文对应官网地址:https://pytorch.org/tutorials/intermediate/char_rnn_generation_tutorial.html 系列教程总目录传送门:我是一个传送门 本系列教程对应的 jupyter notebook 可以在我的Github仓库下载: 下载地址:https://github.com/Holy-Shine/Pytorch-notebook 我们仍然使用手工搭建的包含几个线性层的小型RNN.与之…

tf.contrib.rnn.DropoutWrapper Defined in tensorflow/python/ops/rnn_cell_impl.py. def __init__(self, cell, input_keep_prob=1.0, output_keep_prob=1.0, state_keep_prob=1.0, variational_recurrent=False, input_size=None, dtype=None, seed=None): Args: cell…

首先是生成tfrecords格式的数据,具体代码如下: #coding:utf-8 import os import tensorflow as tf from PIL import Image cwd = os.getcwd() ''' 此处我加载的数据目录如下: bt -- 14018.jpg 14019.jpg 14020.jpg nbt -- 1_ddd.jpg 1_dsdfs.jpg 1_dfd.jpg 这里的bt nbt 就是类别,也就是代码中的classes ''' writer…

https://blog.csdn.net/heisejiuhuche/article/details/73010638 这篇文章不涉及RNN的基本原理,只是从选择数据集开始,到最后生成文本,展示一个RNN使用实例的过程. 对于深度学习的应用者,最应该关注的除了算法和模型,还应该关注如何预处理好自己的数据,合理降噪,以及如何在数据量不同的情况下选择合理的超参,来达到最理想的训练结果. 在经过近三个月的学习之后,我打算使用Tensorflow,创建一个LSTM RNN模型,使用中文小说作为数据源,…

https://medium.com/towards-data-science/lstm-by-example-using-tensorflow-feb0c1968537 在深度学习中,循环神经网络(RNN)是一系列善于从序列数据中学习的神经网络.由于对长期依赖问题的鲁棒性,长短期记忆(LSTM)是一类已经有实际应用的循环神经网络.现在已有大量关于 LSTM 的文章和文献,其中推荐如下两篇: Goodfellow et.al.<深度学习>一书第十章:http://www.deeplearnin…

背景介绍 最简单的 Tensorflow 的安装方法是在 pip 一键式安装官方预编译好的包 pip install tensorflow 通常这种预编译的包的编译参数选择是为了最大兼容性而不是为了最优性能,导致在使用过程中,每次运行代码都会输出一大堆的 warning 信息.例如在安装了谷歌官方的 Tensorflow 1.3.0 包后,运行以下测试代码时 import tensorflow as tf   hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') s…

1.tf.constant tf.constant用来定义一个常量,所谓常量,广义上讲就是“不变化的量”.我们先看下官方api是如何对constant函数来定义的: tf.constant( value, dtype=None, shape=None, name='Const', verify_shape=False ) 其中包括5个输入值: value(必填):常量的值,可以是一个数,也可以是一个向量或矩阵. dtype(非):用来指定数据类型,例如tf.float32类型或tf.float6…

本章课程描述了vs2015的三个特点,其中主要将描述在vs2015下面,使用命令自动生成增删改查界面,具体如下: 1.web.config文件不在存在,用config.json替代,以适应支撑vs的插件化. 即config.json可以在项目中不存在,你可以用xml文件或其他方式创建数据库连接. 2.获取nuget包更便捷 打开project.json,在dependencies节点输入“Newtonsoft.json”,并选择好相应版本,保存后,vs的引用就会自动从nuget上下载newton…

这是我在自己的笔记本电脑上用Anaconda3安装TensorFlow的教程 1. 安装好Anaconda3版本 (1) 注:可以发现最新版本是Anaconda5了(没关系,下载就是了) (2) 注意安装anaconda时一定要把环境变量加入windows环境中.要没有勾选,安装完后还有手动加入.而且注意3.4版本是默认不加入anaconda的文件路径到环境变量的. (3) 安装好了后,运行开始菜单->Anaconda3->Anaconda Prompt conda list 可以看到已经安装…

Tensorflow和其他数字计算库(如numpy)之间最明显的区别在于Tensorflow中的操作是符号. 这是一个强大的概念,允许Tensorflow进行所有类型的事情(例如自动区分),这些命令式的库(例如numpy)是不可能的. 但它也是以更难掌握为代价的. 我们在这里的尝试揭示了Tensorflow,并为更有效地使用Tensorflow提供了一些指导方针和最佳实践. The most striking difference between Tensorflow and other num…

注意: 1.目前Anaconda 更新原命令activate tensorflow 改为 conda activate tensorflow 2. 目前windows with anaconda 可以使用python 3.6,需要注意,如使用3.6,则需注意在创建conda环境时需使python=3.6 3.官网更新为CUDA9和cuDNN6,实测CUDA9和cuDNN7完美运行,CUDA9和cuDNN6大家可以试一下 TensorFlow 1.5.0 现已公开,如果您在Windows或Linu…

https://blog.csdn.net/guolindonggld/article/details/79044574 Bi-LSTM 使用TensorFlow构建Bi-LSTM时经常是下面的代码: cell_fw = tf.contrib.rnn.LSTMCell(num_units=100) cell_bw = tf.contrib.rnn.LSTMCell(num_units=100) (outputs, output_states) = tf.nn.bidirectional_dyna…

对抗网络是14年Goodfellow Ian在论文Generative Adversarial Nets中提出来的. 原理方面,对抗网络可以简单归纳为一个生成器(generator)和一个判断器(discriminator)之间博弈的过程.整个网络训练的过程中, 两个模块的分工 判断网络,直观来看就是一个简单的神经网络结构,输入就是一副图像,输出就是一个概率值,用于判断真假使用(概率值大于0.5那就是真,小于0.5那就是假) 生成网络,同样也可以看成是一个神经网络模型,输入是一组随机数Z,输出是…

昨天配置了tensorflow的gpu版本,今天开始简单的使用一下 主要是看了一下tensorflow的tutorial 里面的 IMDB 电影评论二分类这个教程 教程里面主要包括了一下几个内容:下载IMDB数据集,显示数据(将数组转换回评论文本),准备数据,建立模型(隐层设置,优化器和损失函数的配置),建立一个验证集,训练模型,评估模型,显示训练精度和损失图. 代码我已经完全上传到我的github中去了  https://github.com/OnesAlone/deepLearning/bl…

转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/30716595?utm_medium=social&utm_source=qq [为什么要做自动化工具] 工具类的创建是为了解决实际问题或者优化既有流程,我们来先看看一些项目里面经常遇到的问题. 程序代码有很多时候类是相似的,因此新建一个功能的时候你会直接复制了之前"相似"的代码块,然后删除掉无用的逻辑功能,但是有时候会出现漏网之鱼. 开完会,策划发过来一个功能案子,UI相关的界面非常的多,你费劲拼完了UI,写…

中文社区 tensorflow笔记:流程,概念和简单代码注释 TensorFlow入门教程集合 tensorboard教程:2017 TensorFlow 开发者峰会 TensorBoard轻松实践   文字教程 这里下载MNIST数据集 http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/tutorials/mnist_download.html 文件 内容 train-images-idx3-ubyte.gz 训练集图片 - 55000 张 训…

这篇博客不是一篇讲解原理的博客,这篇博客主要讲解tnesorlfow的RNN代码结构,通过代码来学习RNN,以及讲解time_steps,如果这篇博客没有让你明白time_steps,欢迎博客下面评论交流. 我曾翻阅各大网站,各大博客,他们的对RNN中time_steps的讲解,都没有一个让人醍醐灌顶的答案,甚至让人越看模糊.有的博主在博客中讲的看似他懂了,一问他自己他答不上来.在这里,我向全中国还迷糊在time_step的学者答疑,立此博文. 学习RNNCell要重点关注三个地方: 类方法ca…

Tensorflow 简介 1.1 科普: 人工神经网络 VS 生物神经网络 1.2 什么是神经网络 (Neural Network) 1.3 神经网络 梯度下降 1.4 科普: 神经网络的黑盒不黑 1.5 为什么选 Tensorflow? 1.6 Tensorflow 安装 1.7 神经网络在干嘛 Tensorflow 基础构架 2.1 处理结构 2.2 例子2 2.3 Session 会话控制 2.4 Variable 变量 2.5 Placeholder 传入值 2.6 什么是激励函数 (…

什么是TensorFlow?  TensorFlow是Google开发的一款神经网络的Python外部的结构包, 也是一个采用数据流图来进行数值计算的开源软件库.TensorFlow 让我们可以先绘制计算结构图, 也可以称是一系列可人机交互的计算操作, 然后把编辑好的Python文件 转换成 更高效的C++, 并在后端进行计算. 为什么要使用TensorFlow? TensorFlow 无可厚非地能被认定为 神经网络中最好用的库之一. 它擅长的任务就是训练深度神经网络.通过使用TensorFlo…

Tensorflow = Tensor(张量) + flow(数据流图) 1.张量 张量可不是“麻辣烫”!张量是一个很抽象的概念,直观的来说,张量在tensorflow中就像一个杯子,起到保存数据的作用,我们也可以把张量看成一个不同维度的数组. 0阶的张量是一个标量,就是一个数值: 1阶的张量是一个向量: 2阶的张量是一个矩阵: 3阶的张量是一个三维矩阵. 以此类推... #定义0阶张量 a = tf.constant(2.,name="a") #定义1阶张量 b = tf.const…

Character level language model - Dinosaurus land 为了构建字符级语言模型来生成新的名称,你的模型将学习不同的名字,并随机生成新的名字. 任务清单: 如何存储文本数据,以便使用RNN进行处理. 如何合成数据,通过采样在每个time step预测,并通过下一个RNN-cell unit. 如何构建字符级文本,生成循环神经网络(RNN). 为什么梯度修剪(clipping the gradients)很重要? import numpy as np imp…

这个功能类似于Heat.exe,指定文件夹,生成对应的WIX标签.Winform做的,代码简单,生成的标签需要粘贴到对应的目录才能使用,并不是一步到位. 需要设定两个参数,一个是文件夹路径,一个是文件夹对应的变量. 会根据文件夹的目录生成Directory目录.DirectoryRef目录(包含file和Component)以及ComponentRef目录.需要复制下来后粘贴到对应的部分.GUID都是自动生成,Id是根据文件或者文件夹的名称得来.id不能以数字开头,所以File带了file前缀,…

上篇文章我们完成了 动态生成多级菜单 这个实用组件. 本篇文章我们要开发另一个实用组件:面包屑导航. 面包屑导航(BreadcrumbNavigation)这个概念来自童话故事"汉赛尔和格莱特",当汉赛尔和格莱特穿过森林时,不小心迷路了,但是他们发现在沿途走过的地方都撒下了面包屑,让这些面包屑来帮助他们找到回家的路.所以,面包屑导航的作用是告诉访问者他们目前在网站中的位置以及如何返回.(摘自百度百科) 要实现面包屑导航,也可以直接从nuget搜一些sitemap组件直接使用. 当然,和…

安装成功之后,再修改设置.让Cython可以找到vcarsall.bat.此处有两种方案.(我采用方案1,亲测可用.方案2未测试,看似可用.) 方案1:修改Python安装目录的文件设置 windows平台使用Microsoft Visual C++ Compiler for Python 2.7编译python扩展 安装Cython 可以使用pip命令安装Cython. pip install cython 处理vcvarsall.bat 若不处理,可能会出现“Unable to find v…