tf.logging.set_verbosity (tf.logging.INFO) 作用:将 TensorFlow 日志信息输出到屏幕…

一.TensorFlow高层次机器学习API (tf.contrib.learn) 1.tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv_with_header 加载csv格式数据 2.tf.contrib.learn.DNNClassifier 建立DNN模型(classifier) 3.classifer.fit 训练模型 4.classifier.evaluate 评价模型 5.classifier.predict 预测新样本 完整代码: from __fut…

TensorFlow用五个不同级别的日志信息.为了升序的严重性,他们是调试DEBUG,信息INFO,警告WARN,错误ERROR和致命FATAL的.当你配置日志记录在任何级别,TensorFlow将输出对应于更高程度的严重性和所有级别的日志信息.例如,如果设置错误的日志记录级别,将得到包含错误和致命消息的日志输出,并且如果设置了调试级别,则将从所有五个级别获取日志消息. 默认情况下,TensorFlow配置在日志记录级别的WARN,但当跟踪模型的训练,你会想要调整水平到INFO,这将提供额外的反…

1. Iris data set Iris数据集是常用的分类实验数据集,由Fisher, 1936收集整理.Iris也称鸢尾花卉数据集,是一类多重变量分析的数据集.数据集包含150个数据集,分为3类,每类50个数据,每个数据包含4个属性.可通过花萼长度,花萼宽度,花瓣长度,花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于(Setosa,Versicolour,Virginica)三个种类中的哪一类. 该数据集包含了5个属性: Sepal.Length(花萼长度),单位是cm; Sepal.Width(花萼宽度)…

斯坦福大学人工智能实验室李飞飞教授,实现人工智能3要素:语法(syntax).语义(semantics).推理(inference).语言.视觉.通过语法(语言语法解析.视觉三维结构解析)和语义(语言语义.视觉特体动作含义)作模型输入训练数据,实现推理能力,训练学习能力应用到工作,从新数据推断结论.<The Syntax,Semantics and Inference Mechanism in Natureal Language> http://www.aaai.org/Papers/Symp…

[写在前面] 用Tensorflow(TF)已实现好的卷积神经网络(CNN)模型来训练自己的数据集,验证目前较成熟模型在不同数据集上的准确度,如Inception_V3, VGG16,Inception_resnet_v2等模型.本文验证Inception_resnet_v2基于菜场实拍数据的准确性,测试数据为芹菜.鸡毛菜.青菜,各类别样本约600张,多个菜场拍摄,不同数据源. 补充:自己当初的计划是用别人预训练好的模型来再训练自己的数据集已使可以完成新的分类任务,但必须要修改代码改网络结构,并…

Python 实现文件复制.删除  转载至:http://www.cnblogs.com/sld666666/archive/2011/01/05/1926282.html 用python实现了一个小型的自动发版本的工具.这个"自动发版本"有点虚, 只是简单地把debug 目录下的配置文件复制到指定目录,把Release下的生成文件复制到同一指定,过滤掉不需要的文件夹(.svn),然后再往这个指定目录添加几个特定的文件. 这个是我的第一个python小程序. 下面就来看其代码的实现.…

分类与回归 分类(Classification)与回归(Regression)的区别在于输出变量的类型.通俗理解,定量输出称为回归,或者说是连续变量预测:定性输出称为分类,或者说是离散变量预测. 回归问题的预测结果是连续的,通常是用来预测一个值,如预测房价.未来的天气情况等等.一个比较常见的回归算法是线性回归算法(LR,Linear Regression).回归分析用在神经网络上,其最上层不需要加上softmax函数,而是直接对前一层累加即可.回归是对真实值的一种逼近预测. 分类问题的预测结果是…

我自己对mnist官方例程进行了部分注解,希望分享出来有助于入门选手更好理解tensorflow的运行机制,可以拷贝到IDE再调试看看,看看具体数据流向还有一部分tensorflow里面用到的库.我用的是pip安装的tensorflow-GPU-1.13,这段源码原始位置在https://github.com/tensorflow/models/blob/master/official/mnist/mnist.py 代码: from __future__ import absolute_impo…

翻译自Build a Convolutional Neural Network using Estimators TensorFlow的layer模块提供了一个轻松构建神经网络的高端API,它提供了创建稠密(全连接)层和卷积层,添加激活函数,应用dropout regularization的方法.本教程将介绍如何使用layer来构建卷积神经网络来识别MNIST数据集中的手写数字. MNIST数据集由60,000训练样例和10,000测试样例组成,全部都是0-9的手写数字,每个样例由28x28大小…