主要是四个文件 mnist_train.py #coding: utf-8 import os import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import mnist_inference BATCH_SIZE = 100 LEARNING_RATE_BASE = 0.8 LEARNING_RATE_DECAY = 0.99 REGULARAZTION_RATE = 0.0001…

转载http://blog.csdn.net/jerr__y/article/details/60877873 1. 首先看看比较简单的 tf.name_scope(‘scope_name’). tf.name_scope 主要结合 tf.Variable() 来使用,方便参数命名管理. ''' Signature: tf.name_scope(*args, **kwds) Docstring: Returns a context manager for use when defining a…

1 官方文档 https://www.tensorflow.org/api_docs/ 2 极客学院中文文档 http://www.tensorfly.cn/tfdoc/api_docs/python/array_ops.html 3 TensorFlow基础笔记(2) minist分类学习…

TensorFlow基础笔记(3) cifar10 分类学习 CIFAR-10 is a common benchmark in machine learning for image recognition. http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html Code in this directory demonstrates how to use TensorFlow to train and evaluate a convolutional neural…

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习心得,这次是第13章 - 利用PCA来简化数据. 这里介绍,机器学习中的降维技术,可简化样品数据. 降维技术的用途 使得数据集更易使用: 降低很多算法的计算开销: 去除噪声: 使得结果易懂. 基本概念 降维(dimensionality reduction). 如果样本数据的特征维度很大,会使得难以分析和理解.我们可以通过降维技术减少维度. 降维技术并不是将影响少的特征去掉,而是将样本数据集转换成一个低维度…

在之前的TensorFlow学习笔记——图像识别与卷积神经网络(链接:请点击我)中了解了一下经典的卷积神经网络模型LeNet模型.那其实之前学习了别人的代码实现了LeNet网络对MNIST数据集的训练.而这篇文章是想自己完成LeNet网络来训练自己的数据集.LeNet主要用来进行手写字符的识别与分类,下面记录一下自己学习的过程. 我的学习步骤分为以下四步: 1,温习LeNet-5的网络层 2,使用LeNet-5训练MNIST数据集 3,使用LeNet-5训练TFRecord格式的MNIST数据集…

学习深度学习,首先从深度学习的入门MNIST入手.通过这个例子,了解Tensorflow的工作流程和机器学习的基本概念. 一  MNIST数据集 MNIST是入门级的计算机视觉数据集,包含了各种手写数字的图片.在这个例子中就是通过机器学习训练一个模型,以识别图片中的数字. MNIST数据集来自 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ Tensorflow提供了一份python代码用于自动下载安装数据集.Tensorflow官方文档中的url打不开,在CSDN上找到了一…

(1) 最简单的神经网络分类器 # encoding: UTF-8 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data as mnist_data print("Tensorflow version " + tf.__version__) print(tf.__path__) tf.set_random_seed(0) # 输入mnist数据 mnist = mnist_d…

本篇做一个没有实用价值的mnist rpc服务,重点记录我在调试整合tensorflow和opencv时遇到的问题: 准备模型 mnist的基础模型结构就使用tensorflow tutorial给的例子,卷积-池化-卷积-池化-全连接-dropout-softmax,然后走常规的优化训练,得到一个错误率2.0%的结果: 然后准备一个单张图片的输入,一个(1, 28, 28, 1)的tensor,输入到模型里,得到一个单条的输出,给它们定好名字: 将模型保存下来: 加载模型 用c++写一个thr…

http://blog.csdn.net/huachao1001/article/details/78502910 http://blog.csdn.net/u014432647/article/details/75276718 https://zhuanlan.zhihu.com/p/32887066 #coding:utf-8 #http://blog.csdn.net/zhuiqiuk/article/details/53376283 #http://blog.csdn.net/gan_p…