我们使用的VGG模型是别人已经训练好的一个19层的参数所做的一个模型 第一步:定义卷积分部操作函数 mport scipy.io import numpy as np import os import scipy.misc import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf # 进行卷积操作 def _conv_layer(input, weights, bias): conv = tf.nn.conv2d(input, tf.cons…

save =  tf.train.Saver() 通过save. save() 实现数据的加载 通过save.restore() 实现数据的导出 第一步: 数据的载入 import tensorflow as tf #创建变量 v1 = tf.Variable(tf.random_normal([1, 2], name='v1')) v2 = tf.Variable(tf.random_normal([2, 3], name='v2')) #初始化变量 init_op = tf.global_v…

神经网络主要是存在一个前向传播的过程,我们的目的也是使得代价函数值最小化 采用的数据是minist数据,训练集为50000*28*28 测试集为10000*28*28 lable 为50000*10, 10分类, 每一个结果对应一个label值 第一步: 导入数据 import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist i…

tensorflow每个变量封装了一个程序,需要通过sess.run 进行调用 接下来我们使用一下使用mnist数据,这是一个手写图像的数据,训练集是55000*28*28, 测试集10000* 28*28 第一步:导入数据 import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data# 导入…

TensorFlow™ 是一个开放源代码软件库,用于进行高性能数值计算.借助其灵活的架构,用户可以轻松地将计算工作部署到多种平台(CPU.GPU.TPU)和设备(桌面设备.服务器集群.移动设备.边缘设备等).TensorFlow™ 最初是由 Google Brain 团队(隶属于 Google 的 AI 部门)中的研究人员和工程师开发的,可为机器学习和深度学习提供强力支持,并且其灵活的数值计算核心广泛应用于许多其他科学领域 接下来我们通过一个线性拟合的简单实例来说明一下 第一步,通过np.ran…

使用captcha.image.Image 生成随机验证码,随机生成的验证码为0到9的数字,验证码有4位数字组成,这是一个自己生成验证码,自己不断训练的模型 使用三层卷积层,三层池化层,二层全连接层来进行组合 第一步:定义生成随机验证码图片 number = ['] # alphabet = ['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j','k','l','m','n','o','p','q','r','s','t','u','v','w','x','y','z…

对一张图片实现rnn操作,主要是通过先得到一个整体,然后进行切分,得到的最后input结果输出*_w[‘out’] + _b['out']  = 最终输出结果 第一步: 数据载入 import tensorflow as tf from tensorflow.contrib import rnn from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import numpy as np import matplotlib.pyplo…

这里的话就不多说明了,因为上上一个博客已经说明了 import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('data/', one_hot=True) # 构造初始化参数, 方差为0.1 n_input = 784 n_…

我们采用的卷积神经网络是两层卷积层,两层池化层和两层全连接层 我们使用的数据是mnist数据,数据训练集的数据是50000*28*28*1 因为是黑白照片,所以通道数是1 第一次卷积采用64个filter, 第二次卷积采用128个filter,池化层的大小为2*2,我们采用的是两次全连接 第一步:导入数据 import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examp…

一步步教你轻松学朴素贝叶斯深度篇3(白宁超   2018年9月4日14:18:14) 导读:朴素贝叶斯模型是机器学习常用的模型算法之一,其在文本分类方面简单易行,且取得不错的分类效果.所以很受欢迎,对于朴素贝叶斯的学习,本文首先介绍理论知识即朴素贝叶斯相关概念和公式推导,为了加深理解,采用一个维基百科上面性别分类例子进行形式化描述.然后通过编程实现朴素贝叶斯分类算法,并在屏蔽社区言论.垃圾邮件.个人广告中获取区域倾向等几个方面进行应用,包括创建数据集.数据预处理.词集模型和词袋模型.朴素贝叶斯模…

在用PMML实现机器学习模型的跨平台上线中,我们讨论了使用PMML文件来实现跨平台模型上线的方法,这个方法当然也适用于tensorflow生成的模型,但是由于tensorflow模型往往较大,使用无法优化的PMML文件大多数时候很笨拙,因此本文我们专门讨论下tensorflow机器学习模型的跨平台上线的方法. 1. tensorflow模型的跨平台上线的备选方案 tensorflow模型的跨平台上线的备选方案一般有三种:即PMML方式,tensorflow serving方式,以及跨语言API方…

在这一篇博客中大概讲一下用tensorflow如何实现一个简单的线性回归模型,其中就可能涉及到一些tensorflow的基本概念和操作,然后因为我只是入门了点tensorflow,所以我只能对部分代码给出相关的tensorflow的概念. 线性回归模型的表达式如下: 其中,是权重,是偏置,和则是输入数据和对应的模型预测值. 在tensorflow中,是用图来表示计算的形式的,图中的每个节点称为一个op(即operation),每个operation获得相关张量(Tensor)后进行数值计算,每个…

机器学习模型常用Docker部署,而如何对Docker部署的模型进行管理呢?工业界的解决方案是使用Kubernetes来管理.编排容器.Kubernetes的理论知识不是本文讨论的重点,这里不再赘述,有关Kubernetes的优点读者可自行Google.笔者整理的Kubernetes入门系列重点是如何实操,前三节介绍了Kubernets的安装.Dashboard的安装,以及如何在Kubernetes中部署一个无状态的应用,本节将讨论如何在Kubernetes中部署一个可对外服务的Tensorfl…

1.信息检索中的重要发明TF-IDF TF-IDF是一种统计方法,TF-IDF的主要思想是,如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高,并且在其他文章中很少出现,则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力,适合用来分类.TF词频(Term Frequency)指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数.IDF反文档频率(Inverse Document Frequency)的主要思想是:如果包含词条的文档越少,IDF越大,则说明词条具有很好的类别区分能力. 1.1TF Term frequenc…

1164: 零起点学算法71——C语言合法标识符 Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 64 MB   64bit IO Format: %lldSubmitted: 1080  Accepted: 484[Submit][Status][Web Board] Description 输入一个字符串,判断其是否是C的合法标识符. Input 输入数据包含多个测试实例,数据的第一行是一个整数n,表示测试实例的个数,然后是n行输入数据,每行是一个长度不超过50的字符串.…

1163: 零起点学算法70--Yes,I can! Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 64 MB   64bit IO Format: %lldSubmitted: 938  Accepted: 714[Submit][Status][Web Board] Description Boys and girls: Good evening. Welcome to take the select contest. I wish you can be an ACMer…

1147: 零起点学算法54--Fibonacc Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 64 MB   64bit IO Format: %lldSubmitted: 2097  Accepted: 863[Submit][Status][Web Board] Description Fibonacci数列定义为(1,1,2,3,5,8,.....),即每个元素是前两个元素的和.如果一个Fibonacci数与所有小于它的Fibonacci数互质,那么称之为Fibona…

1145: 零起点学算法52--数组中删数II Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 64 MB   64bit IO Format: %lldSubmitted: 2935  Accepted: 793[Submit][Status][Web Board] Description 在给定的数组中删除数 Input 多组测试,每组第一行输入1个整数n(n<20),然后是n个整数 第二行输入1个整数m Output 删除在第一行的n个整数中的数字m(多个的话都要删除),…

1137: 零起点学算法44--多组测试数据输出II Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 64 MB   64bit IO Format: %lldSubmitted: 1513  Accepted: 1007[Submit][Status][Web Board] Description 对于每一组数据输入后先处理然后输出结果,再输入第2组数据, 输出数据之间要求有一个空行 int main() { int a,b,c,t=0; while(scanf("%d%d&…

1136: 零起点学算法43--多组测试数据输出I Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 128 MB   64bit IO Format: %lldSubmitted: 1541  Accepted: 1139[Submit][Status][Web Board] Description 掌握了输入之后,我们看下多组测试数据输出的情况. 一般情况下,对于每一组数据输入后先处理然后输出结果,再输入第2组数据,输出仅仅是换行而已 int main() { int a,b…

1135: 零起点学算法42--多组测试数据(求和)IV Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 64 MB   64bit IO Format: %lldSubmitted: 2439  Accepted: 1277[Submit][Status][Web Board] Description 还有一些输入是以上几种情况的组合,具体根据题目对前面几种情况进行组合 比如题目要求是多组测试数据 每组测试数据首先输入一个整数n(如果n=0就表示结束) 然后再输入n个整数 这…

1134: 零起点学算法41--多组测试数据(a+b)III Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 64 MB   64bit IO Format: %lldSubmitted: 1585  Accepted: 1174[Submit][Status][Web Board] Description 对于多组测试数据,还有一些是没有明确告诉你多少组,但会告诉你输入什么样的数据就结束,如每组输入2个整数,但如果输入的是0 0就结束,这类题目的处理方法是 int main(…

1133: 零起点学算法40--多组测试数据(a+b)II Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 64 MB   64bit IO Format: %lldSubmitted: 1928  Accepted: 1374[Submit][Status][Web Board] Description 同样是计算a+b 同样是多组测试数据,但有的题目要求先输入一个整数n表示测试数据个数,然后是n组测试数据.对于这类题目大家可以采用下面的形式,不需要再用EOF: int ma…

1132: 零起点学算法39--多组测试数据(a+b) Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 64 MB   64bit IO Format: %lldSubmitted: 1790  Accepted: 1222[Submit][Status][Web Board] Description 计算a+b.很多的题目测试数据会有很多组的,一般我们的在线系统没写具体要求的时候,输入是以EOF为结束的.这题的基本框架如下: int main(){ int a,b; whil…

1129: 零起点学算法36--3n+1问题 Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 64 MB   64bit IO Format: %lldSubmitted: 4541  Accepted: 1235[Submit][Status][Web Board] Description 任给一个正整数n,如果n为偶数,就将它变为n/2,如果为奇数,则将它乘3加1(即3n+1).不断重复这样的运算,经过有限步后,一定可以得到1 . Input 输入1个正整数n(n <= 1…

1113: 零起点学算法20--输出特殊值II Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 64 MB   64bit IO Format: %lldSubmitted: 2078  Accepted: 1622[Submit][Status][Web Board] Description 输出\n Input 无 Output 输出\n(换行) Sample Output \n Source 零起点学算法   #include<stdio.h> int main(){…

1102: 零起点学算法09--继续练习简单的输入和计算(a-b) Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 520 MB   64bit IO Format: %lldSubmitted: 2810  Accepted: 2161[Submit][Status][Web Board] Description 简单吧,不用多说了 Input 输入2个整数a,b,用空格隔开 Output 输出a-b的值 Sample Input   10 5 Sample Output 5…

1101: 零起点学算法08--简单的输入和计算(a+b) Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 128 MB   64bit IO Format: %lldSubmitted: 3669  Accepted: 1997[Submit][Status][Web Board] Description 前面7道题做下来,对输出和计算有点感觉了吧? 不过很可惜的是前面的做法,好像太死了,写了一个计算3+4的程序,计算5+6又得改程序,计算机真的只能这么实现,那么我们比计算机…

ChatGirl 一个基于 TensorFlow Seq2Seq 模型的聊天机器人[中文文档] 简介 简单地说就是该有的都有了,但是总体跑起来效果还不好. 还在开发中,它工作的效果还不好.但是你可以直接训练,并且运行. 包含预处理过的 twitter 英文数据集,训练,运行,工具代码,可以运行但是效果有待提高. 数据集 Twitter 数据集: https://github.com/suriyadeepan/datasets 训练 你需要新建一个 model 文件夹来保存训练完的模型 运行这个文…

简介 TensorFlow-Bitcoin-Robot:一个基于 TensorFlow LSTM 模型的 Bitcoin 价格预测机器人. 文章包括一下几个部分: 1.为什么要尝试做这个项目? 2.为什么选取了这个模型? 3.模型的数据从哪里来? 4.模型的优化过程? 5.项目可以进一步提升的方向. 对于以比特币为首的数字货币近期的表现,只能用疯狂来形容.来自比特币交易平台的最新价格行情显示,就在此前一天,比特币盘中最高价格达到29838.5元,距离3万元大关仅有咫尺之遥.比特币最近火热的行情,…