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tensorflow学习之路-----简单卷积神经网路

import tensorflow as tf#取数据,目的是辨别数字from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data'''手动添加数据集:先把4个数据包放进当前目录的文件夹里面'''MNIST_data_folder="C:\\Users\\悟悔\\MNIST_data"#路径mnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True)de…

tensorflow学习之路---简单的代码

import numpyimport tensorflow as tf #自己创建的数据x_data = numpy.random.rand(100).astype(numpy.float32)#创建具有100个元素的数组y_data = x_data*0.1+0.3#具有自动遍历的功能 ##设置神经网络的结构###Weights = tf.Variable(tf.random_uniform([1],-1,1))basiss = tf.Variable(tf.zeros([1]))#模拟我们之…

tensorflow学习2-线性拟合和神经网路拟合

线性拟合的思路: 线性拟合代码: import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #%%图形绘制 def data_show(x,y,w,b): plt.figure() plt.scatter(x,y,marker='.') plt.scatter(x,(w*x+b),marker='.') plt.show() #%%生成数据 x_data=np.random.rand(100).astyp…

tensorflow学习笔记——图像识别与卷积神经网络

无论是之前学习的MNIST数据集还是Cifar数据集,相比真实环境下的图像识别问题,有两个最大的问题,一是现实生活中的图片分辨率要远高于32*32,而且图像的分辨率也不会是固定的.二是现实生活中的物体类别很多,无论是10种还是100种都远远不够,而且一张图片中不会只出现一个种类的物体.为了更加贴近真实环境下的图像识别问题,由李飞飞教授带头整理的ImageNet很大程度上解决了这个问题. ImageNet是一个基于WordNet的大型图像数据库,在ImageNet中,将近1500万图片被关联到了W…

tensorflow学习之路-----卷积神经网络个人总结

卷积神经网络大总结(个人理解) 神经网络 1.概念:从功能他们模仿真实数据 2.结构:输入层.隐藏层.输出层.其中隐藏层要有的参数:权重.偏置.激励函数.过拟合 3.功能:能通过模仿,从而学到事件 其中过拟合:电脑太过于自信,想把所有的数据都模拟下来.但是这并不符合我们的实际的需求 激励函数:激活某一些参数 卷积神经网络: 1.一般的结构:输入数据.卷积层.池化层.卷积层.池化层.全连接层.全连接层.误差分析.参数优化.显示精确度 2.每一个层的要求: 输入数据:类型:[-1(表示能接受任意张图…

Tensorflow学习：（三）神经网络优化

一.完善常用概念和细节 1.神经元模型: 之前的神经元结构都采用线上的权重w直接乘以输入数据x,用数学表达式即,但这样的结构不够完善. 完善的结构需要加上偏置,并加上激励函数.用数学公式表示为:.其中f为激励函数. 神经网络就是由以这样的神经元为基本单位构成的. 2.激活函数 引入非线性激活因素,提高模型的表达力. 常用的激活函数有: (1)relu函数,用 tf.nn.relu()表示 (2)sigmoid函数,用 tf.nn.sigmoid()表示 (3)tanh函数,用 tf.nn.tan…

java学习之路--简单基础的面试题

1.面向对象的特征有哪些方面? 答:面向对象的特征主要有以下几个方面: 1)抽象:抽象是将一类对象的共同特征总结出来构造类的过程,包括数据抽象和行为抽象两方面.抽象只关注对象有哪些属性和行为,并不关注这些行为的细节是什么. 2)继承:继承是从已有类得到继承信息创建新类的过程.提供继承信息的类被称为父类(超类.基类):得到继承信息的类被称为子类(派生类). 3)封装:通常认为封装是把过程和数据包围起来,对数据的访问只能通过已定义的界面.面向对象的本质就是将现实世界描绘成一系列完全自治.封闭的对象.…

tensorflow学习之路-----MNIST数据

''' 神经网络的过程:1.准备相应的数据库 2.定义输入成 3.定义输出层 4.定义隐藏层 5.训练(根据误差进行训练) 6.对结果进行精确度评估 ''' import tensorflow as tf #首先准备数据库from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) '''这里面的数据不仅仅有图像的像素,…

html学习之路--简单图片轮播

一个简单的图片轮播效果 photo.html页面代码,基本的HTML结构,在main中显示图片,此处图片依次命名为1.jpg.2.jpg.3.jpg.4.jpg. <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>简单图片轮播</title> <link rel="stylesheet"href="css/ph…

TensorFlow学习之路1-TensorFlow介绍

TensorFlow是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数据计算的开源软件库. 什么是数据流图? TensorFlow的数据流图是由“节点”(nodes)和“线”(edges)组成的有向无环图来描述数学计算.“节点”一般用来表示施加的数学操作,但也可以表示数据输入(feed in)的起点/输出(push out)的终点,或者是读取/写入持久变量(persistent variable)的终点.“线”表示“节点”之间的输入/输出关系.这些数据“线”可以输运多维数据数组,即“…