用tensorflow2.0 版回顾了一下mnist的学习 代码如下,感觉这个版本下的mnist学习更简洁,更方便 关于tensorflow的基础知识,这里就不更新了,用到什么就到网上取搜索相关的知识 # encoding: utf-8 import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt #加载下载好的mnist数据库 60000张训练 10000张测试 每一张维度(28,28) path = r'…

虽说是按<TensorFlow深度学习>这本书来学习的,但是总会碰到新的问题!记录下这些问题,有利于巩固知新. 之前学过一些tensorflow1.0的知识,到RNN这章节,后面没有再继续下去,这里又重新开始学习tensorflow2.0,想必会有豁然开朗的感觉. 环境搭建:Anaconda+CUDA+cuDNN+PyCharm+tensorflow Windows的cmd环境安装 下一次更新线性numpy拟合的例子和tensorflow基础理论部分.…

站长资讯平台:今天学习一下Tensorflow2.0 的基础 核心库,@tf.function ,可以方便的将动态图的语言,变成静态图,在某种程度上进行计算加速 TensorFlow Lite TensorFlow.JS TensorFlow Extended 构成了TensorFlow 的生态系统 优势: 1.GPU加速 体现在大数据量运算的时候,的运算时间.如果使用CPU进行运算,那么计算是通过串行模式完成 GPU则会加速运算,并行操作,快速运行. 2.自动求导 自带自动求导工具,方便快速求…

今天我们开始学习tensorflow2.0,用一种简单和循循渐进的方式,带领大家亲身体验深度学习.学习的目录如下图所示: 1.简单的神经网络学习过程 1.1张量生成 1.2常用函数 1.3鸢尾花数据读入 1.4神经网络实现鸢尾花分类 1.5简单神经网络实现过程全览…

线性回归问题 # encoding: utf-8 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data = [] for i in range(100): x = np.random.uniform(-10., 10.) #均匀分布产生x eps = np.random.normal(0., 0.01) #高斯分布产生一个误差值 y = 1.477*x + 0.089 +eps #计算得到y值 data.append([x, y]) #保…

一.简单的神经网络实现过程 1.1张量的生成 # 创建一个张量 #tf.constant(张量内容,dtpye=数据类型(可选)) import tensorflow as tf import numpy as np a = tf.constant([1,5],dtype = tf.int64) print(a) print(a.shape) print(a.dtype) tf.Tensor([1 5], shape=(2,), dtype=int64) (2,) <dtype: 'int64'…

1.2常用函数 本节目标:掌握在建立和操作神经网络过程中常用的函数 # 常用函数 import tensorflow as tf import numpy as np # 强制Tensor的数据类型转换 x1 = tf.constant([1,2,3],dtype = tf.float64) print(x1) x2 = tf.cast(x1,tf.int32) print(x2) # 计算张量中最小的元素 print(tf.reduce_min(x2)) # 计算张量中最大的元素 print(…

1.3鸢尾花数据读入 # 从sklearn包datasets读入数据 from sklearn import datasets from pandas import DataFrame import pandas as pd x_data = datasets.load_iris().data # 加载特征 y_data = datasets.load_iris().target # 加载标签 print('x_data from datasets:\n',x_data) print('y_da…

1.4神经网络实现鸢尾花分类 import tensorflow as tf from sklearn import datasets import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 数据的读入 x_data = datasets.load_iris().data # 读入特征 y_data = datasets.load_iris().target # 读入输出 print(x_data.shap…

2.4损失函数损失函数(loss):预测值(y)与已知答案(y_)的差距 nn优化目标:loss最小->-mse -自定义 -ce(cross entropy)均方误差mse:MSE(y_,y)=E^n~i=1(y-y_)^2/n loss_mse = tf.reduce_mean(tf.square(y_-y)) import tensorflow as tf import numpy as np SEED = 23455 rdm = np.random.RandomState(seed=SE…