1. 生成tensor tf.zeros(shape, dtype=tf.float32, name=None) tf.zeros_like(tensor, dtype=None, name=None) tf.constant(value, dtype=None, shape=None, name='Const') tf.fill(dims, value, name=None) tf.ones_like(tensor, dtype=None, name=None) tf.ones(shape,…

InteractiveSession 大家有时候在阅读代码时会看见InteractiveSession而不是熟悉的Session,这是什么东东呢? 其实,它们只有一点不同..... InteractiveSession是默认的session,这就意味着你可以在不声明session的条件下直接使用run(),eval() .这在interactive shells 和 IPython notebooks 中非常方便! 上例子: sess = tf.InteractiveSession() a =…

tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据(1) 一:神经网络知识点整理 1.1,多层:使用多层权重,例如多层全连接方式 以下定义了三个隐藏层的全连接方式的神经网络样例代码: import tensorflow as tf l1 = tf.matmul(x, w1) l2 = tf.matmul(l1, w2) y = tf.matmul(l2,w3) 1.2,激活层:引入激活函数,让每一层去线性化 激活函数有多种,例如常用的 tf.nn.relu  tf.nn.…

续集请点击我:tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据(2) 本节开始学习使用tensorflow教程,当然从最简单的MNIST开始.这怎么说呢,就好比编程入门有Hello World,机器学习入门有MNIST.在此节,我将训练一个机器学习模型用于预测图片里面的数字. 开始先普及一下基础知识,我们所说的图片是通过像素来定义的,即每个像素点的颜色不同,其对应的颜色值不同,例如黑白图片的颜色值为0到255,手写体字符,白色的地方为0,黑色为1,如下图. MNIST…

卷积网络 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)专门处理具有类似网格结构的数据的神经网络.如: 时间序列数据(在时间轴上有规律地采样形成的一维网格): 图像数据(二维的像素网格): 卷积网络是指至少在网络的一层中使用卷积运算来替代一般的矩阵乘法运算的神经网络. 卷积 前面讲过卷积, 相关算法这里直接使用. 卷积公式为:\(s(t)=\int_{-\infty}^{t}x(\tau)w(t-\tau)d\tau\),记作\(s(t)=(x*w)(t)\).…

TensorFlow学习笔记1-入门 作者: YunYuan *** 写在前面 本笔记是我学习TensorFlow官方文档中文版的读书笔记,由于尚未搭建好Github的个人博客的评论功能,故尚不方便与各位交流.如有问题,可邮箱联系. TensorFlow运算的本质是有状态的数据流式图.TensorFlow的直译是"流动的张量". 特点:计算模型简洁灵活,计算性能显著提升,支持更多的异构计算系统. 一些概念: 有向图(计算图):由节点(node)和边(edge)组成.节点表示运算操作,节…

[TensorFlow API](https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/how_tos/variable_scope/index.html) TensorFlow是目前最火的深度学习框架. TensorFlow的环境搭建官网和其他博客都有较多例子,这里不再重复. 本机实验环境macOS Sierra 10.12.3tensorflow 1.0.0 CPU版本Python 3.6.0 TensorFlow测试样例 首先TensorFlow支持C.C++…

简介 上一篇笔记:Tensorflow学习笔记1:Get Started 我们谈到Tensorflow是基于图(Graph)的计算系统.而图的节点则是由操作(Operation)来构成的,而图的各个节点之间则是由张量(Tensor)作为边来连接在一起的.所以Tensorflow的计算过程就是一个Tensor流图.Tensorflow的图则是必须在一个Session中来计算.这篇笔记来大致介绍一下Session.Graph.Operation和Tensor. Session Session提供了O…

tensorflow学习笔记2 edit by Strangewx 2019.01.04 4.1 机器学习基础 4.1.1 一般结构: 初始化模型参数:通常随机赋值,简单模型赋值0 训练数据:一般打乱.random.shuffle() 在训练数据上推断模型:得到输出 计算损失:loss(X, Y)多种损失函数 调整模型参数:最小化损失 SGD等优化方法. 评估:70%:30% 分训练集和校验集 代码框架: 首先模型参数初始化, 然后为每个训练闭环中的运算定义一个方法:读取训练数据input,计算…

tensorflow学习笔记: 3.2 Tensorflow中定义数据流图 张量知识矩阵的一个超集. 超集:如果一个集合S2中的每一个元素都在集合S1中,且集合S1中可能包含S2中没有的元素,则集合S1就是S2的一个超集,反过来,S2是S1的子集. 张量形状: 固定长度: [],() 0阶次:[3],(2,3) 1/2阶次 不定长度:[None] 表示任意长度的向量,(None,3) 表示行数任意,3列的矩阵 获取Op:tf.shape(tensor, name="tensor_shape&qu…