# 该版本的最终识别准确率达到98%以上 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 载入数据集 mnist=input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True) # 每个批次的大小 batch_size=100 # 计算一共有多少个批次 n_batch=mnist.train.num_examples//batch_s…

一.单机编程框架 单机程序是指启动和运行都在一台机器的一个进程中完成,因为没有网络开销,非常适合参数不多.计算量小的模型. 步骤,创建单机数据流图,创建并运行单机会话. saver = tf.train.Saver() sess = tf.InteractiveSession() tf.global_variables_initializer().run() for i in range(1000): batch_xs,batch_ys = mnist.train.next_batch(100)…

前言 实话说,在自己亲手捣鼓了一下午加一晚上后,本人深深地感受到了对于"Anaconda安装+虚拟环境Tensorflow安装"里面的坑点之多,再加上目前一些博主的资料有点久远,尤其是目前有的教程还在教大家创Python3.5的虚拟环境,而目前的PyCharm已经不支持Python3.5的解释器了!!!当时我看到那一行提示字的时候,险些崩溃...在终于弄好后,写下这篇博客记录安装过程,以及踩到的大大小小的坑点,既是记录,也希望对大家有所帮助. Anaconda安装 一.首先介绍本人的A…

目录 一. 搭建一套自己的深度学习平台 二. 安装系统 三. 安装NVIDA组件 四. 安装深度学习框架 TensorFlow 五. 配置远程访问 六. 验收 七. 福利(救命稻草…

tensorflow笔记(五)之MNIST手写识别系列二 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7455233.html 前言 这篇博客将用tensorflow实现CNN卷积神经网络去训练MNIST数据集,并测试一下MNIST的测试集,算出精确度. 由于这一篇博客需要要有一定的基础,基础部分请看前面的tensorflow笔记,起码MNIST手写识别系列一和CNN初探要看一下,对于已经讲过的东西,不会再仔细复述,可能会…

一.上下文管理器(context manager) 上下文管理器是实现了上下文协议的对象,主要用于资源的获取与释放.上下文协议包括__enter__.__exit__,简单说就是,具备__enter__()和__exit__()方法的类就可以实现上下文管理,做到文件的自动关闭,这样的类实例化的对象就是上下文管理器. 典型的例子就是读写文件的操作.使用open()函数打开文件,操作之后再用close()函数关闭文件.如果使用上下文管理器的的话就会简洁方便些,因为File()类内部包含有__ente…

原文作者:aircraft 原文地址:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/8954892.html 参考博客:https://blog.csdn.net/u012871279/article/details/78037984 https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77284921 目前人工智能神经网络已经成为非常火的一门技术,今天就用tensorflow来实现神经网络的第一块敲门砖. 首先先分模块解释代码.…

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…

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…

有了数据,有了网络结构,下面我们就来写 cifar10 的代码. 首先处理输入,在 /home/your_name/TensorFlow/cifar10/ 下建立 cifar10_input.py,输入如下代码: from __future__ import absolute_import # 绝对导入 from __future__ import division # 精确除法,/是精确除,//是取整除 from __future__ import print_function # 打印函数…