TensorFlow 是一个用于机器学习应用程序的开源库.它是谷歌大脑的第二代系统,在取代了近源的 DistBelief 之后,被谷歌用于研究和生产应用.TensorFlow 提供了很多种语言接口,包括 Python.C++.Go.Java 和 C 等等.考虑到普遍性和易学性,本文将采用 Python 版本,并且会简单介绍下 TensorFlow 的安装和它的一些低阶 API,以及从头开始构建基于真实数据集的前馈神经网络. 在更为复杂的应用场景下,神经网络的训练时长往往是一种特别需要克服的因素.…

干货|这篇TensorFlow实例教程文章告诉你GANs为何引爆机器学习?(附源码) 该博客来源自:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4NzE1NzYyMw==&mid=2247492203&idx=5&sn=3020c3a43bd4dd678782d8aa24996745&chksm=903f1c73a74895652ee688d070fd807771e3fe6a8947f77f3a15a44a65557da0313ac5ad592c…

版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/lusing/article/details/79965160 去年买了几本讲tensorflow的书,结果今年看的时候发现有些样例代码所用的API已经过时了.看来自己维护一个保持更新的Tensorflow的教程还是有意义的.这是写这一系列的初心. 快餐教程系列希望能够尽可能降低门槛,少讲,讲透. 为了让大家在一开始就看到一个美好的场景,而不…

Tensorflow学习教程------过拟合   回归:过拟合情况 / 分类过拟合 防止过拟合的方法有三种: 1 增加数据集 2 添加正则项 3 Dropout,意思就是训练的时候隐层神经元每次随机抽取部分参与训练.部分不参与 最后对之前普通神经网络分类mnist数据集的代码进行优化,初始化权重参数的时候采用截断正态分布,偏置项加常数,采用dropout防止过拟合,加三层隐层神经元,最后的准确率达到97%以上.代码如下 # coding: utf-8 # 微信公众号:深度学习与神经网络 # G…

https://blog.csdn.net/heros_never_die/article/details/79760616 最近开始学习深度学习的相关知识,准备实战一下,看了一些关于tensorflow安装的博客,绕了一些弯,因此来填一下坑(多余安装的或者非windows),主要围绕使用pycharm时需要用到tensorflow的安装过程. 环境:windows10专业版.只是想简单跑一下tensorflow的话,安装过程真的很简单. 如果你有“安装IDE并关联编译器"的经验,不想看复杂的安…

1.准备好Anaconda环境 tensorflow是属于很高层的应用.高层应用的一个比较大的麻烦就是需要依赖的底层的东西很多,如果底层依赖没有弄好的话,高层应用是没法玩转的. 在极客学院有关tensorflow的教程中,提到了这样几种安装方式:Pip, Docker, Virtualenv, Anaconda 或 源码编译的方法安装 TensorFlow.在这里,我强烈推荐大家使用Anaconda的方式安装!因为采用这种方式安装的时候,相当于将所有的底层依赖细节全部已经打包给封装好了!并且,A…

TensorFlow DeepLab教程初稿-tensorflow gpu安装教程 商务合作,科技咨询,版权转让:向日葵,135-4855__4328,xiexiaokui#qq.com Summary: DeepLab需要1.10以上版本. 本日志详细记录在两台不同笔记本电脑安装/更新 TensorFlow-GPU的具体过程 这是本人第3次,4次安装tf,这两次是gpu版. 第一次是安装cpu版,第二次是在python2.7 arcpy环境下安装32位 tf,但不能运行.第三次安装成功,但电脑…

云栖社区 Tensorflow快餐教程(1) - 30行代码搞定手写识别:https://yq.aliyun.com/articles/582122云栖社区 Tensorflow快餐教程(2) - 标量运算:https://yq.aliyun.com/articles/582490云栖社区 Tensorflow快餐教程(3) - 向量:https://yq.aliyun.com/articles/584202云栖社区 Tensorflow快餐教程(4) - 矩阵:https://yq.aliyu…

Tensorflow学习教程------代价函数   二次代价函数(quadratic cost): 其中,C表示代价函数,x表示样本,y表示实际值,a表示输出值,n表示样本的总数.为简单起见,使用一个样本为例进行说明,此时二次代价函数为: 假如我们使用梯度下降法(Gradient descent)来调整权值参数的大小,权值w和偏置b的梯度推导如下: 其中,z表示神经元的输入,σ表示激活函数.w和b的梯度跟激活函数的梯度成正比,激活函数的梯度越大,w和b的大小调整得越快,训练收敛得就越快.假设我…

紧接上篇Tensorflow学习教程------tfrecords数据格式生成与读取,本篇将数据读取.建立网络以及模型训练整理成一个小样例,完整代码如下. #coding:utf-8 import tensorflow as tf import os def read_and_decode(filename): #根据文件名生成一个队列 filename_queue = tf.train.string_input_producer([filename]) reader = tf.TFRecord…