机器学习之路：初识tensorflow 第一个程序

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机器学习之路：初识tensorflow 第一个程序

计算图 tensorflow是一个通过计算图的形式来表示计算的编程系统tensorflow中每一个计算都是计算图上的一个节点节点之间的边描述了计算之间的依赖关系张量 tensor张量可以简单理解成多维数组零阶张量为标量 scala 也就是一个数n阶张量可以理解为n维数组张量没有保存真正的数字而是保存一个结果运算过程的引用并不会执行加法运算获得一个张量使用tf.constant(value, name, shape, dtype)dtype为数值类型,不同类型之间不能进行操作会话 s…

机器学习之路： tensorflow 自定义损失函数

git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning/tree/master/07_tensorflow/ import tensorflow as tf from numpy.random import RandomState ''' 模拟一个回归案例自定义一个损失函数为: 当真实值y_更大的时候 loss = a(y_ - y) 当预测值y更大的时候 loss = b(y - y_) loss_less = 10 loss_more = 1 l…

机器学习之路：tensorflow 深度学习中分类问题的损失函数交叉熵

经典的损失函数----交叉熵 1 交叉熵: 分类问题中使用比较广泛的一种损失函数, 它刻画两个概率分布之间的距离给定两个概率分布p和q, 交叉熵为: H(p, q) = -∑ p(x) log q(x) 当事件总数是一定的时候, 概率函数满足: 任意x p(X = x) ∈[0, 1] 且 Σ p(X=x) = 1 也就是说所有时间发生的概率都是0到1 之间 , 且总有一个时间会发生,概率的和就为1. 2 tensorflow中softmax: softmax回归可以作为学习算法来优化…

机器学习之路： tensorflow 一个最简单的神经网络

git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning/tree/master/07_tensorflow/ import tensorflow as tf # 利用numpy生成数据模拟数据集 from numpy.random import RandomState # 定义一个训练数据batch的大小 batch_size = 8 # 定义神经网络的参数 w1 = tf.Variable(tf.random_normal([2, 3], stdde…

【tensorflow】tensorflow学习记录——安装、第一个程序篇

机器学习,人工智能往后肯定是一个趋势,现阶段有必要研究一两个人工智能的工具,以免自己技术落伍,其中tensorflow就是一个很不错的项目,有谷歌开发后开源,下面开始学习安装和使用安装篇: 很不幸,源代码和pip的源都是在谷歌托管,连tensorflow官网都是,所以国内访问不了,很悲剧.但是通过docker可以轻松安装,又不用FQ. docker pull tensorflow/tensorflow 下载tensorflow镜像. docker run -dit -p 8888:8888 -…

我的QT5学习之路（二）——第一个程序

一.前言 “工欲善其事,必先利其器”,上一节,我介绍了Qt的安装和配置方法,搭建了基本的开发平台.这一节,来通过一个简单的例子来了解Qt的编程样式和规范,开始喽~~~ 二.第一个程序——Hello World 首先,我们可以按照上一节的方法建立一个新的工程,工程的名字可以就叫做Hello,随你的便.在创建工程的过程中,有一个选择是否创建视图界面的选项,这个可以先不选择,因为我们现在只是了解Qt的机制,不需要Qt帮我们做太多的事情,创建完成后,打开main.cpp. 我做的工作主要就是: 1.屏蔽…