TensorFlow基础（二）实现神经网络

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TensorFlow基础二（Shape）

首先说明tf中tensor有两种shape,分别为static (inferred) shape和dynamic (true) shape,其中static shape用于构建图,由创建这个tensor的op推断(inferred)得来,故又称inferred shape.在实际运行中,常常出现图中tensor的具体维数不确定而用placeholder代替的情况,因此static shape未必是已知的.tensor在训练过程中的实际维数被称为dynamic shape,而dynamic sha…

TensorFlow学习笔记——深层神经网络的整理

维基百科对深度学习的精确定义为“一类通过多层非线性变换对高复杂性数据建模算法的合集”.因为深层神经网络是实现“多层非线性变换”最常用的一种方法,所以在实际中可以认为深度学习就是深度神经网络的代名词.从维基百科给出的定义可以看出,深度学习有两个非常重要的特性——多层和非线性.那么为什么要强调这两个性质呢?下面我们开始学习. 1,线性模型的局限性在线性模型中,模型的输出为输入的加权和.假设一个模型的输出 y 和输入 xi 满足以下关系,那么这个模型就是一个线性模型: 其中,wi , b € R…

TensorFlow基础剖析

TensorFlow基础剖析一．概述 TensorFlow 是一个使用数据流图 (Dataflow Graph) 表达数值计算的开源软件库.它使用节点表示抽象的数学计算,并使用 OP 表达计算的逻辑:而边表示节点间传递的数据流, 并使用 Tensor 表达数据的表示.数据流图是一种有向无环图 (DAG),当图中的 OP 按照特定的拓扑排序依次被执行时,Tensor 在图中流动形成数据流,TensorFlow 因此而得名. 在分布式运行时,数据流图的被分裂为多个子图,并被有效地部署到集群中的…

TensorFlow基础

TensorFlow基础 SkySeraph 2017 Email:skyseraph00#163.com 更多精彩请直接访问SkySeraph个人站点:www.skyseraph.com Overview TensorFlow 最初由Google Brain团队开发, Google 2015年11月9日发布的开源的AI系统(Apache 2.0),前任(身)为DistBelief, 2017年2月11日发布1.0.0版,同时支持Linux.macOS和Windows以及移动平台,包括Andr…

机器学习与Tensorflow（2）——神经网络及Tensorflow实现

神经网络算法以及Tensorflow的实现一.多层向前神经网络(Multilayer Feed-Forward Neural Network) 多层向前神经网络由三部分组成:输入层(input layer), 隐藏层 (hidden layers), 输入层 (output layers) 每层由单元(units)组成输入层(input layer)是由训练集的实例特征向量传入经过连接结点的权重(weight)传入下一层,上一层的输出是下一层的输入隐藏层的个数可以是任意的,输入层有一层,…

NO.2：自学tensorflow之路------BP神经网络编程

引言在上一篇博客中,介绍了各种Python的第三方库的安装,本周将要使用Tensorflow完成第一个神经网络,BP神经网络的编写.由于之前已经介绍过了BP神经网络的内部结构,本文将直接介绍Tensorflow编程常用的一些方法. 正文神经网络的内容一般,一个神经网络程序包含以下几部分内容. 1.数据表达和特征提取.对于一个非深度学习神经网络,主要影响其模型准确度的因素就是数据表达和特征提取.同样的一组数据,在欧式空间和非欧空间,就会有着不同的分布.有时候换一种思考问题的思路就会使得问题变…

深入浅出TensorFlow（二）：TensorFlow解决MNIST问题入门

2017年2月16日,Google正式对外发布Google TensorFlow 1.0版本,并保证本次的发布版本API接口完全满足生产环境稳定性要求.这是TensorFlow的一个重要里程碑,标志着它可以正式在生产环境放心使用.在国内,从InfoQ的判断来看,TensorFlow仍处于创新传播曲线的创新者使用阶段,大部分人对于TensorFlow还缺乏了解,社区也缺少帮助落地和使用的中文资料.InfoQ期望通过深入浅出TensorFlow系列文章能够推动Tensorflow在国内的发展.欢迎加…