老版本为 init = tf.initialize_all_variables() 新版本为 init = tf.global_variables_initializer()…

TensorFlow Hub 模型复用 TF Hub 网站 打开主页 https://tfhub.dev/ ,在左侧有 Text.Image.Video 和 Publishers 等选项,可以选取关注的类别,然后在顶部的搜索框输入关键字可以搜索模型. TF Hub 安装 是单独的一个库,需要单独安装,安装命令如下: pip install tensorflow-hub TF Hub 模型使用样例 import tensorflow_hub as hub hub_handle = 'https:/…

一.安装目前用了tensorflow.deeplearning4j两个深度学习框架, tensorflow 之前一直支持到python 3.5,目前以更新到3.6,故安装最新版体验使用. 慢慢长征路:安装过程如下 WIN10: anaconda3.5: PYTHON3.6: tensorflow1.4: 二.TensorFlow 基本概念与原理理解 1.TensorFlow 的工作原理 TensorFlow是用数据流图(data flow graphs)技术来进行数值计算的.数据流图是描述有向图…

tf.global_variables_initializer() 此函数是初始化模型的参数 with tf.Session() as sess: tf.global_variables_initializer().run() 当我们训练自己的神经网络的时候,无一例外的就是都会加上这一句 tf.global_variables_initializer().run() 或者 sess.run(tf.global_variables_initializer())…

当我们训练自己的神经网络的时候,无一例外的就是都会加上一句 sess.run(tf.global_variables_initializer()) ,这行代码的官方解释是 初始化模型的参数.那么,它到底做了些什么? 一步步看源代码:(代码在后面) global_variables_initializer 返回一个用来初始化 计算图中 所有global variable的 op. 这个op 到底是啥,还不清楚.函数中调用了 variable_initializer() 和 global_varia…

TensorFlow用张量这种数据结构来表示所有的数据.用一阶张量来表示向量,如:v = [1.2, 2.3, 3.5] ,如二阶张量表示矩阵,如:m = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],可以看成是方括号嵌套的层数. 1.编辑器 编写tensorflow代码,实际上就是编写py文件,最好找一个好用的编辑器,如果你用vim或gedit比较顺手,那也可以的啦.我们既然已经安装了anaconda,那么它里面自带一个还算不错的编辑器,名叫spyder,用起来和matl…

验证码是根据随机字符生成一幅图片,然后在图片中加入干扰象素,用户必须手动填入,防止有人利用机器人自动批量注册.灌水.发垃圾广告等等 . 验证码的作用是验证用户是真人还是机器人:设计理念是对人友好,对机器难. 上图是常见的字符验证码,还有一些验证码使用提问的方式. 我们先来看看破解验证码的几种方式: 人力打码(基本上,打码任务都是大型网站的验证码,用于自动化注册等等) 找到能过验证码的漏洞 最后一种是字符识别,这是本帖的关注点 我上网查了查,用Tesseract OCR.OpenCV等等其它方法都…

[1]最近领导天天在群里发一些机器学习的链接,搞得好像我们真的要搞机器学习似的,吃瓜群众感觉好神奇呀. 第一步 其实也是最后一步,就是网上百度一下,Docker Toolbox,下载下来,下载,安装之后会有三个图标,这里给大家截一下图 不过,这三个图标首先我们都不需要去点击他们.为什么呢?看来这么多片博文,感觉最靠谱的就是这一篇了http://www.linuxidc.com/Linux/2016-07/133506.htm 需要先去点击Git Bash这个图标,然后,输入 notepad .b…

代码: #!usr/bin/env python# coding:utf-8"""这个代码的作用是 通过 tensorflow 来计算 y = 0.3x + 0.1 的线性方程 通过随机数,, 然后传递值到 训练模型中开始计算 并在 运行结束后, 将变量保存起来, 在下次运行的时候直接读取."""import tensorflow as tfimport numpy as npimport os# 建立方程组:# 使用 np 获取一个 1---1…

3:用tensorflow搭个神经网络出来 为什么用tensorflow呢,应为谷歌是亲爹啊,虽然有些人说caffe更适合图像啊mxnet效率更高等等,但爸爸就是爸爸,Android都能那么火,一个道理嘛.其实这些个框架一通百通,就是语法不一样了些.从tensorflow开始吧. 关于tf的安装详见另一篇博文,此处tensorflow的学习基本来自Udacity中google的深度学习课程. 1:tensorflow的计算图 在tensorflow中编写代码可以分成两个部分,首先是要定义一个计算…

import tensorflow as tf import numpy as np#生成2维的100个0-1的随机数 x_data = np.float32(np.random.rand(2,100))计算内积,x_data一共100个值,每个值都是2维的向量,用[0.1,0.2]和每一个向量计算数量积,然后加起来 x_data= [[ 0.27559635 0.35930911 0.77030689 0.71818703 0.49122271 0.43190494 0.644674 0.32…

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…

作者:桂. 时间:2017-04-21  21:11:23 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6743780.html 前言 看到最近大家都在用Tensorflow,一查才发现火的不行.想着入门看一看,Tensorflow使用手册第一篇是基于MNIST的手写数字识别的,用到softmax regression,而这个恰好与我正在看的<统计信号处理>相关.本文借此梳理一下: 1)罗杰斯特回归 2)Softmax Regression 3)基于Tenso…

训练一个神经网络 能让她认得我 阅读原文 这段时间正在学习tensorflow的卷积神经网络部分,为了对卷积神经网络能够有一个更深的了解,自己动手实现一个例程是比较好的方式,所以就选了一个这样比较有点意思的项目. 项目的github地址:github 喜欢的话就给个Star吧. 想要她认得我,就需要给她一些我的照片,让她记住我的人脸特征,为了让她区分我和其他人,还需要给她一些其他人的照片做参照,所以就需要两组数据集来让她学习,如果想让她多认识几个人,那多给她几组图片集学习就可以了.下面就开始让我…

前言 本文假设大家对CNN.softmax原理已经比较熟悉,着重点在于使用Tensorflow对CNN的简单实践上.所以不会对算法进行详细介绍,主要针对代码中所使用的一些函数定义与用法进行解释,并给出最终运行代码.如果对Tensorflow的一些基本操作不熟悉的话,推荐先看下极客学院的这篇文章再回来看本文. 数据集 数据集是MNIST,一个入门级的计算机视觉数据集,它包含各种手写数字图片: 每张图片包含28X28个像素点,标签即为图片中的数字. 问题 使用MNIST数据集进行训练,识别图片中的手…

TensorFlowSharp入门使用C#编写TensorFlow人工智能应用学习. TensorFlow简单介绍 TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统,按照谷歌所说,在某些基准测试中,TensorFlow的表现比第一代的DistBelief快了2倍. TensorFlow 内建深度学习的扩展支持,任何能够用计算流图形来表达的计算,都可以使用TensorFlow.任何基于梯度的机器学习算法都能够受益于TensorFlow的自动分化(auto-differentiation).通过灵活…

TensorFlow实现Softmax Regression(回归)识别手写数字.MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology database),简单机器视觉数据集,28X28像素手写数字,只有灰度值信息,空白部分为0,笔迹根据颜色深浅取[0, 1], 784维,丢弃二维空间信息,目标分0~9共10类.数据加载,data.read_data_sets, 55000个样本,测试集10000样本,验证集5000样本.样本标注信…

首先我们要试验的是 人体脂肪fat和年龄age以及体重weight之间的关系,我们的目标就是得到一个最优化的平面来表示三者之间的关系: TensorFlow的程序如下: import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt W = tf.Variable(tf.zeros([2, 1], name="weight_age")) b = tf.Variable(0.0, name="…

1.dropout dropout 是指在深度学习网络的训练过程中,按照一定的概率将一部分神经网络单元暂时从网络中丢弃,相当于从原始的网络中找到一个更瘦的网络,这篇博客中讲的非常详细   2.tensorflow实现   用dropout: import tensorflow as tf import numpy as np x_data=np.linspace(-1.,1.,300)[:, np.newaxis] noise=np.random.normal(0,0.05,x_data.sha…

tf.nn.conv2d是TensorFlow里面实现卷积的函数,参考文档对它的介绍并不是很详细,实际上这是搭建卷积神经网络比较核心的一个方法,非常重要 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) 除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共五个参数: 第一个参数input:指需要做卷积的输入图像,它要求是一个Tensor,具有[batch, in_height, i…

0. 小试牛刀 首先,激活tensorflow环境( source activate tensorflow ),随后在ipython里: import tensorflow as tf sess = tf.Session() 创建常量格式如下: tf.constant(value, dtype=None, shape=None, name='Const', verify_shape=False) 例1: node1 = tf.constant(3.0, dtype=tf.float32) nod…

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…

生成检查点文件(chekpoint file),扩展名.ckpt,tf.train.Saver对象调用Saver.save()生成.包含权重和其他程序定义变量,不包含图结构.另一程序使用,需要重新创建图形结构,告诉TensorFlow如何处理权重.生成图协议文件(graph proto file),二进制文件,扩展名.pb,tf.tran.write_graph()保存,只包含图形结构,不包含权重,tf.import_graph_def加载图形. 模型存储,建立一个tf.train.Saver(…

tensorflow笔记(二)之构造一个简单的神经网络 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/7425200.html 前言 这篇博客将一步步构建一个tensorflow的神经网络去拟合曲线,并将误差和结果可视化.博客的末尾会放本篇博客的jupyter notebook,可以下载自己调试调试. 实践--构造神经网络 本次构造的神经网络是要拟合一个二次曲线,神经网络的输入层是一个特征,即只有一个神经元,隐藏层有10个特…

tensorflow笔记(三)之 tensorboard的使用 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/7429344.html 前言 这篇博客将介绍tensorflow当中一个非常有用的可视化工具tensorboard的使用,它将对我们分析训练效果,理解训练框架和优化算法有很大的帮助. 还记得我的第一篇tensorflow博客上的的例子吗?这篇博客会以第一篇tensorflow博客的tensorboard图为例进行展…

tensorflow笔记(四)之MNIST手写识别系列一 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/7436310.html 前言 这篇博客将利用神经网络去训练MNIST数据集,通过学习到的模型去分类手写数字. 我会将本篇博客的jupyter notebook放在最后,方便你下载在线调试!推荐结合官方的tensorflow教程来看这个notebook! 1. MNIST数据集的导入 这里介绍一下MNIST,MNIST是在…

1. Getting Start 1.1 import TensorFlow应用程序需要引入编程架包,才能访问TensorFlow的类.方法和符号.如下所示的方法: import tensorflow as tf 2. Tensor TensorFlow用Tensor这种数据结构来表示所有的数据.可以把一个Tensor想象成一个n维的数组或列表.Tensor有一个静态的类型和动态的维数.Tensor可以在图中的节点之间流通. 2.1 秩(Rank) Tensor对象由原始数据组成的多维的数组,T…

为了更方便 TensorFlow 程序的理解.调试与优化,TensorFlow发布了一套叫做 TensorBoard 的可视化工具.你可以用 TensorBoard 来展现你的 TensorFlow 图像,绘制图像生成的定量指标图以及附加数据. TensorBoard工具通过读取TensorFlow产生的事件(events)文件来进行图像绘制,其中这个事件文件是在运行TensorFlow时产生的summary数据.简单地说,可以将TensorBoard的使用分为两步:数据序列化和启动Tensor…

tensorflow笔记(五)之MNIST手写识别系列二 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/7455233.html 前言 这篇博客将用tensorflow实现CNN卷积神经网络去训练MNIST数据集,并测试一下MNIST的测试集,算出精确度. 由于这一篇博客需要要有一定的基础,基础部分请看前面的tensorflow笔记,起码MNIST手写识别系列一和CNN初探要看一下,对于已经讲过的东西,不会再仔细复述,可能会…

1. Getting Start 1.1 import TensorFlow应用程序需要引入编程架包,才能访问TensorFlow的类.方法和符号.如下所示的方法: import tensorflow as tf 2. Tensor TensorFlow用Tensor这种数据结构来表示所有的数据.可以把一个Tensor想象成一个n维的数组或列表.Tensor有一个静态的类型和动态的维数.Tensor可以在图中的节点之间流通. 2.1 秩(Rank) Tensor对象由原始数据组成的多维的数组,T…