一.安装目前用了tensorflow.deeplearning4j两个深度学习框架, tensorflow 之前一直支持到python 3.5,目前以更新到3.6,故安装最新版体验使用. 慢慢长征路:安装过程如下 WIN10: anaconda3.5: PYTHON3.6: tensorflow1.4: 二.TensorFlow 基本概念与原理理解 1.TensorFlow 的工作原理 TensorFlow是用数据流图(data flow graphs)技术来进行数值计算的.数据流图是描述有向图…

当我们训练自己的神经网络的时候,无一例外的就是都会加上一句 sess.run(tf.global_variables_initializer()) ,这行代码的官方解释是 初始化模型的参数.那么,它到底做了些什么? 一步步看源代码:(代码在后面) global_variables_initializer 返回一个用来初始化 计算图中 所有global variable的 op. 这个op 到底是啥,还不清楚.函数中调用了 variable_initializer() 和 global_varia…

tf.global_variables_initializer() 此函数是初始化模型的参数 with tf.Session() as sess: tf.global_variables_initializer().run() 当我们训练自己的神经网络的时候,无一例外的就是都会加上这一句 tf.global_variables_initializer().run() 或者 sess.run(tf.global_variables_initializer())…

当我们训练自己的神经网络的时候,无一例外的就是都会加上一句 sess.run(tf.global_variables_initializer()) ,这行代码的官方解释是 初始化模型的参数.那么,它到底做了些什么? global_variables_initializer 返回一个用来初始化 计算图中 所有global variable的 op. 这个op 到底是啥,还不清楚.函数中调用了 variable_initializer() 和 global_variables()global_var…

tensorflow数据读取机制 tensorflow中为了充分利用GPU,减少GPU等待数据的空闲时间,使用了两个线程分别执行数据读入和数据计算. 具体来说就是使用一个线程源源不断的将硬盘中的图片数据读入到一个内存队列中,另一个线程负责计算任务,所需数据直接从内存队列中获取. tf在内存队列之前,还设立了一个文件名队列,文件名队列存放的是参与训练的文件名,要训练 N个epoch,则文件名队列中就含有N个批次的所有文件名. 示例图如下: 图片来至于 https://zhuanlan.zhihu.…

Tensorflow函数——tf.variable_scope()详解 https://blog.csdn.net/yuan0061/article/details/80576703 2018年06月05日 09:38:25 yuan0061 阅读数:2567   tf.variable_scope(name_or_scope,default_name=None,values=None,initializer=None,regularizer=None,caching_device=None,p…

转载:https://www.cnblogs.com/yuzhuwei/p/6986171.html 1.概述 在深度学习里研究的物体的关系,都是比较复杂的.比如一个图片32X32大小的,它的像素信息就有1024个点,如果考虑RGB三种颜色,就是1024X3了.对于目前还没有办法构造140亿个神经元的计算机来说,只能干一件事情,就是简化,化繁为简.为了简化,就需要使用算法来进行,在数学上最简单的处理,就是求平均值.这个道理非常简单,如果10个数,只要把它们相加,再除以10即可.对于0维数字,可以…

tensorflow数据读取机制 tensorflow中为了充分利用GPU,减少GPU等待数据的空闲时间,使用了两个线程分别执行数据读入和数据计算. 具体来说就是使用一个线程源源不断的将硬盘中的图片数据读入到一个内存队列中,另一个线程负责计算任务,所需数据直接从内存队列中获取. tf在内存队列之前,还设立了一个文件名队列,文件名队列存放的是参与训练的文件名,要训练 N个epoch,则文件名队列中就含有N个批次的所有文件名. 示例图如下: 图片来至于 https://zhuanlan.zhihu.…

一:适用范围: tf.nn.dropout是TensorFlow里面为了防止或减轻过拟合而使用的函数,它一般用在全连接层 二:原理: dropout就是在不同的训练过程中随机扔掉一部分神经元.也就是让某个神经元的激活值以一定的概率p,让其停止工作,这次训练过程中不更新权值,也不参加神经网络的计算.但是它的权重得保留下来(只是暂时不更新而已),因为下次样本输入时它可能又得工作了 三:函数介绍: tf.nn.drop(x,  keep_prob, noise_shape=None, seed=Non…

tf.nn.conv2d是TensorFlow里面实现卷积的函数,参考文档对它的介绍并不是很详细,实际上这是搭建卷积神经网络比较核心的一个方法,非常重要 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) 除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共五个参数: 第一个参数input:指需要做卷积的输入图像,它要求是一个Tensor,具有[batch, in_height, i…