环境Anaconda 废话不多说,关键看代码 import tensorflow as tf import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2' tf.app.flags.DEFINE_integer("max_step", 300, "训练模型的步数") FLAGS = tf.app.flags.FLAGS def linear_regression(): ''' 自实现线性回归 :return: ''' #1.准备1…

欢迎大家关注腾讯云技术社区-博客园官方主页,我们将持续在博客园为大家推荐技术精品文章哦~ 作者 :董超 上一篇文章我们介绍了 MxNet 的安装,但 MxNet 有个缺点,那就是文档不太全,用起来可能是要看源代码才能理解某个方法的含义,所以今天我们就介绍一下 TensorFlow,这个由谷歌爸爸出品的深度学习框架,文档比较全-以后的我们也都使用这个框架- 0x00 概要 TensorFlow是谷歌爸爸出的一个开源机器学习框架,目前已被广泛应用,谷歌爸爸出品即使性能不是最强的(其实性能也不错),但…

雷锋网按:本文作者陆池,原文载于作者个人博客,雷锋网已获授权. 引言 学习一段时间的tensor flow之后,想找个项目试试手,然后想起了之前在看Theano教程中的一个文本分类的实例,这个星期就用tensorflow实现了一下,感觉和之前使用的theano还是有很大的区别,有必要总结mark一下. 模型说明 这个分类的模型其实也是很简单,主要就是一个单层的LSTM模型,当然也可以实现多层的模型,多层的模型使用Tensorflow尤其简单,下面是这个模型的图 简单解释一下这个图,每个word经…

这篇薄荷主要是讲了如何用tensorflow去训练好一个模型,然后生成相应的pb文件.最后会将如何重新加载这个pb文件. 首先先放出PO主的github: https://github.com/ppplinday/tensorflow-vgg16-train-and-test 其中的pitcute文件是狗和猫的图片分别15张一共30(别吐槽,只是为了练手学习的233333), train那个就是训练的文件,test这个就是测试的文件. 接着PO主会慢慢讲解相应的步骤. !!!ps:由于PO主也是…

从原理到代码:大牛教你如何用 TensorFlow 亲手搭建一套图像识别模块 | AI 研习社 PPT链接: https://pan.baidu.com/s/1i5Jrr1N 视频链接: https://v.qq.com/x/page/n0386utnrb0.html?start=492…

内容:包含tensorflow变量作用域.tensorboard收集.模型保存与加载.自定义命令行参数 1.知识点 """ 1.训练过程: 1.准备好特征和目标值 2.建立模型,随机初始化权重和偏置; 模型的参数必须要使用变量 3.求损失函数,误差为均方误差 4.梯度下降去优化损失过程,指定学习率 2.Tensorflow运算API: 1.矩阵运算:tf.matmul(x,w) 2.平方:tf.square(error) 3.均值:tf.reduce_mean(error)…

TensorFlow简单线性回归 将针对波士顿房价数据集的房间数量(RM)采用简单线性回归,目标是预测在最后一列(MEDV)给出的房价. 波士顿房价数据集可从http://lib.stat.cmu.edu/datasets/boston处获取. 直接从 TensorFlow contrib 数据集加载数据.使用随机梯度下降优化器优化单个训练样本的系数. 实现简单线性回归的具体做法 导入需要的所有软件包:                                               …

准备数据: import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pylot as plt # 随机生成1000个点,围绕在y=0.1x+0.3的直线周围 num_points = 1000 vectors_set = [] for i in range(num_points): x1 = np.random.normal(0.0, 0.55) y1 = x1 * 0.1 + 0.3 + np.random.normal(0.0…

1.知识点 """ 模拟一个y = 0.7x+0.8的案例 报警: 1.initialize_all_variables (from tensorflow.python.ops.variables) is deprecated and will be removed after 2017-03-02 解决方法:由于使用了tf.initialize_all_variables() 初始化变量,该方法已过时,使用tf.global_variables_initializer()就…

多元线性回归的具体实现 导入需要的所有软件包:   因为各特征的数据范围不同,需要归一化特征数据.为此定义一个归一化函数.另外,这里添加一个额外的固定输入值将权重和偏置结合起来.为此定义函数 append_bias_reshape().该技巧有时可有效简化编程:   现在使用 TensorFlow contrib 数据集加载波士顿房价数据集,并将其划分为 X_train 和 Y_train.注意到 X_train 包含所需要的特征.可以选择在这里对数据进行归一化处理,也可以添加偏置并对网络数据重…

模型构建 1.示例代码linear_regression_model.py #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -* import tensorflow as tf import numpy as np class linearRegressionModel: def __init__(self,x_dimen): self.x_dimen = x_dimen self._index_in_epoch = 0 self.constructModel() s…

学习TensorFlow,在MNIST数据集上建立softmax回归模型并测试 一.代码 <span style="font-size:18px;">from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist =input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) import tensorflow astf sess =tf.InteractiveS…

. 首先 Numpy: Numpy是Python的科学计算库,提供矩阵运算. 想想list已经提供了矩阵的形式,为啥要用Numpy,因为numpy提供了更多的函数. 使用numpy,首先要导入numpy: import numpy as np 使用numpy创建数组以list 或tuple作为参数: np.array([,,,]) np.array((,,)) 使用numpy可以指定数据类型: numpy.int32, numpy.int16, numpy.float64 np.array((,…

1.生成高斯分布的随机数 导入numpy模块,通过numpy模块内的方法生成一组在方程 y = 2 * x + 3 周围小幅波动的随机坐标.代码如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plot def getRandomPoints(count): xList = [] yList = [] for i in range(count): x = np.random.normal(0, 0.5) y = 2 * x + 3 + np.r…

废话不多说,直接开始 1.首先,导入所需的模块: import numpy as np import os import tensorflow as tf 关闭tensorflow输出的一大堆硬件信息 os.environ[' 2.写一个函数generate_data(),用来生成我们所需要的数据,这里使用的线性函数是y = 0.1*x + 0.3,具体解释见注释 def generate_data():#随机生成测试数据 num_points = 1000 vector_set = [] fo…

tensorflow安装 tensorflow安装过程不是很顺利,在这里记录一下 环境:Ubuntu 安装 sudo pip install tensorflow 如果出现错误 Could not findany downloads that satisfy the requirement tensorflow 执行 sudo pip install --upgrade pip sudo pip install tensorflow 如果出现错误 Cannot uninstall 'six'.I…

from __future__ import print_function import tensorflow as tf import numpy import matplotlib.pyplot as plt rng = numpy.random # Parameters # 模型的超参数 # 学习率 learning_rate = 0.01 # 训练迭代次数 training_epochs = 1000 display_step = 50 # 模拟生成的一段训练数据 # Training…

第一步,读一读这篇博客 https://www.jb51.net/article/138932.htm (浅谈Tensorflow模型的保存与恢复加载) 第二步: 参考博客: https://blog.csdn.net/u011734144/article/details/82107610 按照上述教程配置好相关文件之后(模型是下面tensorflow-serving中产生的,直接移到textcnnrnn中的)然后再执行下面命令: 首先启动: ljj@debian:~$ docker run -…

源码 #> tutorial:https://www.cnblogs.com/xianhan/p/9090426.html # 步骤一:构建模型 # 1.TensorFlow 中的线性模型 ## 占位符(Placeholder):表示执行梯度下降时将实际数据值输入到模型中的一个入口点.例如房子面积 (x) 和房价 (y_). x = tf.placeholder(tf.float32,[None,1]); # X占位一条 Nx1维的向量 ## 变量:表示我们试图寻找的能够使成本函数降到最小的「g…

import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #使用numpy生成200个随机点 x_data=np.linspace(-0.5,0.5,200)[:,np.newaxis] noise=np.random.normal(0,0.02,x_data.shape) y_data=np.square(x_data)+noise #定义两个placeholder存放输入数据 x=tf.placeho…

1数据读取 1.1数据集解读 1.2引入包 %matplotlib notebook import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd from sklearn.utils import shuffle 1.2.1pandas介绍 1.2.2TensorFlow下安装pandas 1.激活tensorflow: Activate tensorflow 2.安…

import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import tensorflow as tf def linearregression(): X = tf.random_normal([100,1],mean=0.0,stddev=1.0) y_true = tf.matmul(X,[[0.8]]) + [[0.7]] weights = tf.Variable(initial_value=tf.random_normal([1,1]))…

今天让我们一起来学习如何用TF实现线性回归模型.所谓线性回归模型就是y = W * x + b的形式的表达式拟合的模型. 我们先假设一条直线为 y = 0.1x + 0.3,即W = 0.1,b = 0.3,然后利用随机数在这条直线附近产生1000个随机点,然后利用tensorflow构造的线性模型去学习,最后对比模型所得的W和b与真实值的差距即可. (某天在浏览Github的时候,发现了一个好东西,Github上有一个比较好的有关tensorflow的Demo合集,有注释有源代码非常适合新手入…

随机.mini-batch.batch(见最后解释) 在每个 epoch 送入单个数据点.这被称为随机梯度下降(stochastic gradient descent).我们也可以在每个 epoch 送入一堆数据点,这被称为 mini-batch 梯度下降,或者甚至在一个 epoch 一次性送入所有的数据点,这被称为 batch 梯度下降. 转自:https://cloud.tencent.com/developer/article/1004866 TensorFlow基本使用 TensorFl…

本文主要探索如何使用深度学习框架 MXNet 或 TensorFlow 实现线性回归模型?并且以 Kaggle 上数据集 USA_Housing 做线性回归任务来预测房价. 回归任务,scikit-learn 亦可以实现,具体操作可以查看 线性回归模型的原理与 scikit-learn 实现. 载入数据 import pandas as pd import numpy as np name = '../dataset/USA_Housing.csv' dataset = pd.read_csv(…

TensorFlow是谷歌推出的深度学习平台,目前在各大深度学习平台中使用的最广泛. 一.安装命令 pip3 install -U tensorflow --default-timeout=1800 -i https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple 上面是不支持GPU的版本,支持GPU版本的安装命令如下 pip3 install -U tensorflow-gpu --default-timeout=1800 -i https://mirrors.us…

#————————————————————————本文禁止转载,禁止用于各类讲座及ppt中,违者必究————————————————————————# 前几天看到一个有意思的分享,大意是讲如何用Tensorflow教神经网络自动创造音乐.听起来好好玩有木有!作为一个Coldplay死忠粉,第一想法就是自动生成一个类似Coldplay曲风的音乐,于是,开始跟着Github上的教程(项目的名称:Project Magenta)一步一步做,弄了三天,最后的生成的音乐在这里(如果有人能告诉我怎么在博客里…

Tensorflow让神经网络自动创造音乐 前几天看到一个有意思的分享,大意是讲如何用Tensorflow教神经网络自动创造音乐.听起来好好玩有木有!作为一个Coldplay死忠粉,第一想法就是自动生成一个类似Coldplay曲风的音乐,于是,开始跟着Github上的教程(项目的名称:Project Magenta)一步一步做,弄了三天,最后的生成的音乐在这里(如果有人能告诉我怎么在博客里插入音乐请赶快联系我!谢谢!) 第一首:Magenta Melody Result1.mp3 http://…

tensorflow笔记(一)之基础知识 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7399701.html 前言 这篇notebook将一步步构建一个tensorflow的线性回归的例子,并讲述其中的一些基础知识.我会把notebook文件放在结尾的百度云链接. 首先第一步,要安装tensorflow,这个网上的教程很多,我安装的版本是ubuntu下1.2.1的tensorflow,推荐用pip(一步就好)这里附上一个…

感谢中国人民大学胡鹤老师,课讲得非常好~ 首先,何谓tensor?即高维向量,例如矩阵是二维,tensor是更广义意义上的n维向量(有type+shape) TensorFlow执行过程为定义图,其中定义子节点,计算时只计算所需节点所依赖的节点,是一种高效且适应大规模的数据计算,方便分布式设计,对于复杂神经网络的计算,可将其拆开到其他核中同时计算. Theano--torch---caffe(尤其是图像处理)--deeplearning5j--H20--MXNet,TensorFlow 运行环境…