tensorflow学习之（五）构造简单神经网络并展示拟合过程

# def 添加层如何构造神经网络并展示拟合过程 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 若没有 pip install matplotlib # 定义一个神经层 def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None): #add one more layer and return the output…

tensorflow学习笔记五：mnist实例--卷积神经网络(CNN）

mnist的卷积神经网络例子和上一篇博文中的神经网络例子大部分是相同的.但是CNN层数要多一些,网络模型需要自己来构建. 程序比较复杂,我就分成几个部分来叙述. 首先,下载并加载数据: import tensorflow as tf import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=Tru…

tensorflow学习之搭建最简单的神经网络

这几天在B站看莫烦的视频,学习一波,给出视频地址:https://www.bilibili.com/video/av16001891/?p=22 先放出代码 #####搭建神经网络测试 def add_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=None): Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size],dtype=np.float32)) biases = tf.Va…

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学习笔记五----------逻辑回归

在逻辑回归中使用mnist数据集.导入相应的包以及数据集. import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('data/', one_hot=True) trainimg = mnist.train.images…

tensorflow学习之（七）使用tensorboard 展示神经网络的graph/histogram/scalar

# 创建神经网络, 使用tensorboard 展示graph/histogram/scalar import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 若没有 pip install matplotlib # 定义一个神经层 def add_layer(inputs, in_size, out_size,n_layer, activation_function=None): #add one mo…

tensorflow学习之（六）使用tensorboard展示神经网络的graph

# 创建神经网络, 使用tensorboard 展示graph import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 若没有 pip install matplotlib # 定义一个神经层 def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None): #add one more layer and return the o…

tensorflow学习笔记四----------构造线性回归模型

首先通过构造随机数,模拟数据. import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt # 随机生成1000个点,围绕在y=0.3x+0.1的直线周围 num_points = 1000 vectors_set = [] for i in range(num_points): x1 = np.random.normal(0.0, 0.55) y1 = x1 * 0.3 + 0.1 + np.random…

swift学习笔记(五)构造过程

构造过程是为了使用某个类.结构体或枚举类型的实例而进行的准备过程.在构造过程中,对每一个属性进行了初始值预设和其它必要的准备和初始化工作. 与OC相比,swift的构造函数.不须要返回值.同一时候,在类和结构体的构造过程中,必须对全部的存储类型属性,包括继承自父类的属性.赋予合适的初始值.存储类型值不能处于一个未知状态. 在对属性进行初始化过程中,有两种方法,第一:使用构造方法,第二:在定义属性时,直接赋予默认值. 当使用构造方法对属性赋值时,不会触发不论什么的属性观測器. 当一个属性总是使用同…

Tensorflow学习笔记3：卷积神经网络实现手写字符识别

# -*- coding:utf-8 -*- import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import os import argparse import sys DATA_DIR = os.path.join('.', 'mnist_link') # ======================================= # COMMON OPERATIONS #…

05-python 学习第五天-简单验证码

通过python 随机数可以制作简单的验证码. 1.0版本来了,这验证码,只有一个码,功能虽然达不到,逻辑还是准确的,目前还不能算是验证码,但是我们会继续完善的. import random # 导入随机数函数random checkcode = '' #设定一个空变量,作为验证码 for i in range(4): #循环0到4之间的数字 checkcode +=str(i) #每次的数字变成字符串 print(checkcode) #输出出来运行结果:0123(每次都是这个固定数字)呵呵…

TensorFlow 学习（五）—— Session

A Session object encapsulates the environment in which Tensor objects are evaluated. 一个会话对象(session object)封装了 Tensor 对象待评估(evaluate)的环境信息. >> a = tf.constant(5.) >> b = tf.constant(6.) >> c = a*b >> with tf.Session() as sess: prin…

vue学习(十五) 过滤器简单实用

vue过滤器: 概念:vue.js允许你自定义过滤器可被用作一些常见文本的格式化.过滤器可以用在两个地方:插值表达式 v-bind表达式由管道符指示 //过滤器调用时候的格式 {{ name | 处理的函数名 }} //可以通过Vue.filter来自定义过滤器 data就是管道符" | " 前面的内容,也就是name Vue.filter('过滤器名称',function(data){ return data+'hahahaha' }) //该过滤器就是为插值表达式的name…

TensorFlow学习笔记——LeNet-5（训练自己的数据集）

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…

TensorFlow 2.0 深度学习实战 —— 浅谈卷积神经网络 CNN

前言上一章为大家介绍过深度学习的基础和多层感知机 MLP 的应用,本章开始将深入讲解卷积神经网络的实用场景.卷积神经网络 CNN(Convolutional Neural Networks,ConvNet)是一种特殊的深度学习神经网络,近年来在物体识别.图像重绘.视频分析等多个层面得到了广泛的应用.本文将以VGG16预训练模型为例子,从人脸识别.预训练模型.图片风格迁移.滤波分析.热力图等多过领域介绍 CNN 的应用. 目录一.卷积神经网络的原理二.构建第一个 CNN 对 MNIST 数字…

TensorFlow学习笔记（六）循环神经网络

一.循环神经网络简介循环神经网络的主要用途是处理和预测序列数据.循环神经网络刻画了一个序列当前的输出与之前信息的关系.从网络结构上,循环神经网络会记忆之前的信息,并利用之前的信息影响后面节点的输出. 下图展示了一个典型的循环神经网络. 循环神经网络的一个重要的概念就是时刻.上图中循环神经网络的主体结构A的输入除了来自输入层的Xt,还有一个自身当前时刻的状态St. 在每一个时刻,A会读取t时刻的输入Xt,并且得到一个输出Ht.同时还会得到一个当前时刻的状态St,传递给下一时刻t+1. 因此,循环…

深度学习笔记 (二) 在TensorFlow上训练一个多层卷积神经网络

上一篇笔记主要介绍了卷积神经网络相关的基础知识.在本篇笔记中,将参考TensorFlow官方文档使用mnist数据集,在TensorFlow上训练一个多层卷积神经网络. 下载并导入mnist数据集首先,利用input_data.py来下载并导入mnist数据集.在这个过程中,数据集会被下载并存储到名为"MNIST_data"的目录中. import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=T…

javaweb学习总结(二十五)——jsp简单标签开发(一)

一.简单标签(SimpleTag) 由于传统标签使用三个标签接口来完成不同的功能,显得过于繁琐,不利于标签技术的推广, SUN公司为降低标签技术的学习难度,在JSP 2.0中定义了一个更为简单.便于编写和调用的SimpleTag接口来实现标签的功能. 实现SimpleTag接口的标签通常称为简单标签.简单标签共定义了5个方法: setJspContext方法 setParent和getParent方法 setJspBody方法 doTag方法(非常重要),简单标签使用这个方法就可以完成所有的业务…