48、tensorflow入门二，线性模型的拟合

import tensorflow as tf import numpy as np#生成2维的100个0-1的随机数 x_data = np.float32(np.random.rand(2,100))计算内积,x_data一共100个值,每个值都是2维的向量,用[0.1,0.2]和每一个向量计算数量积,然后加起来 x_data= [[ 0.27559635 0.35930911 0.77030689 0.71818703 0.49122271 0.43190494 0.644674 0.32…

TensorFlow 入门之手写识别(MNIST) softmax算法二

TensorFlow 入门之手写识别(MNIST) softmax算法二 MNIST Fly softmax回归 softmax回归算法 TensorFlow实现softmax softmax回归算法我们知道MNIST的每一张图片都表示一个数字,从0到9.我们希望得到给定图片代表每个数字的概率.比如说,我们的模型可能推测一张包含9的图片代表数字9的概率是80%但是判断它是8的概率是5%(因为8和9都有上半部分的小圆),然后给予它代表其他数字的概率更小的值. 这是一个使用softmax回归(s…

（转）TensorFlow 入门

TensorFlow 入门本文转自:http://www.jianshu.com/p/6766fbcd43b9 字数3303 阅读904 评论3 喜欢5 CS224d-Day 2: 在 Day 1 里,先了解了一下 NLP 和 DP 的主要概念,对它们有了一个大体的印象,用向量去表示研究对象,用神经网络去学习,用 TensorFlow 去训练模型,基本的模型和算法包括 word2vec,softmax,RNN,LSTM,GRU,CNN,大型数据的 seq2seq,还有未来比较火热的研究…

#tensorflow入门(1)

tensorflow入门(1) 关于 TensorFlow TensorFlow™ 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor).它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等.TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程…

tensorflow入门(1):构造线性回归模型

今天让我们一起来学习如何用TF实现线性回归模型.所谓线性回归模型就是y = W * x + b的形式的表达式拟合的模型. 我们先假设一条直线为 y = 0.1x + 0.3,即W = 0.1,b = 0.3,然后利用随机数在这条直线附近产生1000个随机点,然后利用tensorflow构造的线性模型去学习,最后对比模型所得的W和b与真实值的差距即可. (某天在浏览Github的时候,发现了一个好东西,Github上有一个比较好的有关tensorflow的Demo合集,有注释有源代码非常适合新手入…

TensorFlow入门：线性回归

随机.mini-batch.batch(见最后解释) 在每个 epoch 送入单个数据点.这被称为随机梯度下降(stochastic gradient descent).我们也可以在每个 epoch 送入一堆数据点,这被称为 mini-batch 梯度下降,或者甚至在一个 epoch 一次性送入所有的数据点,这被称为 batch 梯度下降. 转自:https://cloud.tencent.com/developer/article/1004866 TensorFlow基本使用 TensorFl…

TensorFlow入门（五）多层 LSTM 通俗易懂版

欢迎转载,但请务必注明原文出处及作者信息. @author: huangyongye @creat_date: 2017-03-09 前言: 根据我本人学习 TensorFlow 实现 LSTM 的经历,发现网上虽然也有不少教程,其中很多都是根据官方给出的例子,用多层 LSTM 来实现 PTBModel 语言模型,比如: tensorflow笔记:多层LSTM代码分析但是感觉这些例子还是太复杂了,所以这里写了个比较简单的版本,虽然不优雅,但是还是比较容易理解. 如果你想了解 LSTM 的原理的…

[译]TensorFlow入门

TensorFlow入门张量(tensor) Tensorflow中的主要数据单元是张量(tensor), 一个张量包含了一组基本数据,可以是列多维数据.一个张量的"等级"(rank)就是它的维度数字.下面是一些张量例子: 3 # 等级(rank)为0的张量;它是一个标量,形态是[] [1., 2., 3.] # 等级为1的张量:它是一个向量,形态是[3] [[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]] # 等级为2的张量:它是一个矩阵,形态是[2,3] [[[1., 2.…

转：TensorFlow入门（六）双端 LSTM 实现序列标注（分词）

http://blog.csdn.net/Jerr__y/article/details/70471066 欢迎转载,但请务必注明原文出处及作者信息. @author: huangyongye @creat_date: 2017-04-19 前言本例子主要介绍如何使用 TensorFlow 来一步一步构建双端 LSTM 网络(听名字就感觉好腻害的样子),并完成序列标注的问题.先声明一下,本文中采用的方法主要参考了[中文分词系列] 4. 基于双向LSTM的seq2seq字标注这篇文章.该文章用…

1 TensorFlow入门笔记之基础架构

------------------------------------ 写在开头:此文参照莫烦python教程(墙裂推荐!!!) ------------------------------------ TensorFlow入门笔记之基础架构 1 构建简单神经网络:一维线性预测 #导入相关库 import tensorflow as tf import numpy as np #用随机数生成x x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) #生…

TensorFlow 入门之手写识别CNN 三

TensorFlow 入门之手写识别CNN 三 MNIST 卷积神经网络 Fly 多层卷积网络多层卷积网络的基本理论构建一个多层卷积网络权值初始化卷积和池化第一层卷积第二层卷积密集层连接 Dropout 输出层训练和评估模型多层卷积网络多层卷积网络的基本理论卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN) 是一种前馈神经网络, 它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现.它包括卷积层(alternating…

TensorFlow 入门之手写识别(MNIST) 数据处理一

TensorFlow 入门之手写识别(MNIST) 数据处理一 MNIST Fly softmax回归准备数据解压与重构手写识别入门 MNIST手写数据集图片以及标签的数据格式处理准备数据 MNIST是在机器学习领域中的一个经典问题.该问题解决的是把28x28像素的灰度手写数字图片识别为相应的数字,其中数字的范围从0到9. from IPython.display import Image import base64 Image(data=base64.decodestrin…

TensorFlow 入门 | iBooker·ApacheCN

原文:Getting Started with TensorFlow 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译不要担心自己的形象,只关心如何实现目标.--<原则>,生活原则 2.3.c 在线阅读 ApacheCN 面试求职交流群 724187166 ApacheCN 学习资源目录 TensorFlow 入门零.前言一.TensorFlow 基本概念二.TensorFlow 数学运算三.机器学习入门四.神经网络简介五.深度学习六.TensorFlow GPU 编…

【原创】NIO框架入门(二)：服务端基于MINA2的UDP双向通信Demo演示

前言 NIO框架的流行,使得开发大并发.高性能的互联网服务端成为可能.这其中最流行的无非就是MINA和Netty了,MINA目前的主要版本是MINA2.而Netty的主要版本是Netty3和Netty4(Netty5已经被取消开发了:详见此文). 本文将演示的是一个基于MINA2的UDP服务端和一个标准UDP客户端(Java实现)双向通信的完整例子. 实际上,MINA2的官方代码里有完整的UDP通信Demo代码,但Demo里客户端是需要依赖MINA2的客户端库的,而如果简单地去掉MINA2的li…

Swift语法基础入门二(数组, 字典, 字符串)

Swift语法基础入门二(数组, 字典, 字符串) 数组(有序数据的集) *格式 : [] / Int / Array() let 不可变数组 var 可变数组注意: 不需要改变集合的时候创建不可变集合是很好的实践.如此 Swift 编译器可以优化我们创建的集合. // 声明数组 let arr1: Array<Int> // 推荐 let arr2: [Int] arr2 = [10, 20] // 先定义再初始化 //arr2 = [30, 40] var arr3: [Double]…

Thinkphp入门二 —空操作、空模块、模块分组、前置操作、后置操作、跨模块调用（46）

原文:Thinkphp入门二 -空操作.空模块.模块分组.前置操作.后置操作.跨模块调用(46) [空操作处理] 看下列图: 实际情况:我们的User控制器没有hello()这个方法一个对象去访问这个类不存在的方法,那么它会去访问”魔术方法__call()” 用户访问一个不存在的操作—>解决:给每个控制器都定义个_empty()方法来处理第二个解决方法:定义一个空操作 [空模块处理] 我们使用一个类,但是现在这个类还没有被include进来. 我们可以通过自动加载机制处理__autoloa…

DevExpress XtraReports 入门二创建 data-aware(数据感知) 报表

原文:DevExpress XtraReports 入门二创建 data-aware(数据感知) 报表本文只是为了帮助初次接触或是需要DevExpress XtraReports报表的人群使用的,为了帮助更多的人不会像我这样浪费时间才写的这篇文章,高手不想的看请路过本文内容来DevExpress XtraReports帮助文档,如看过类似的请略过. 废话少说开始正事一.创建应用程序并添加报表启动 MS Visual Studio (2005.2008.或 2010). 在 Visua…

TensorFlow 入门之手写识别(MNIST) softmax算法

TensorFlow 入门之手写识别(MNIST) softmax算法 MNIST flyu6 softmax回归 softmax回归算法 TensorFlow实现softmax softmax回归算法我们知道MNIST的每一张图片都表示一个数字,从0到9.我们希望得到给定图片代表每个数字的概率.比如说,我们的模型可能推测一张包含9的图片代表数字9的概率是80%但是判断它是8的概率是5%(因为8和9都有上半部分的小圆),然后给予它代表其他数字的概率更小的值. 这是一个使用softmax回归(s…

FaceRank，最有趣的 TensorFlow 入门实战项目

FaceRank,最有趣的 TensorFlow 入门实战项目 TensorFlow 从观望到入门! https://github.com/fendouai/FaceRank 最有趣? 机器学习是不是很无聊,用来用去都是识别字体.能不能帮我找到颜值高的妹子,顺便提高一下姿势水平. FaceRank 基于 TensorFlow CNN 模型,提供了一些图片处理的工具集,后续还会提供训练好的模型.给 FaceRank 一个妹子,他给你个分数. 从此以后筛选简历,先把头像颜值低的去掉:自动寻找女主颜值…

css入门二-常用样式

css入门二-常用样式总结基本标签样式背景色background-color 高度height; 宽度width; 边框对齐以及详细设定举例 width/*宽度*/: 80%; height/*高度*/: 48px; border/*边框*/:1px solid red; font-size/*字体大小*/: 26px; text-align/*左右居中*/: center; line-height/*根据标签高度自适应垂直居中*/: 48px; font-weight/*加粗*/: bol…

微服务（入门二）：netcore通过consul注册服务

基础准备 1.创建asp.net core Web 应用程序选择Api 2.appsettings.json 配置consul服务器地址,以及本机ip和端口号信息 { "Logging": { "LogLevel": { "Default": "Warning" } }, "Consul": { "IP": "127.0.0.1", " }, "S…

IM开发者的零基础通信技术入门(二)：通信交换技术的百年发展史(下)

1.系列文章引言 1.1 适合谁来阅读? 本系列文章尽量使用最浅显易懂的文字.图片来组织内容,力求通信技术零基础的人群也能看懂.但个人建议,至少稍微了解过网络通信方面的知识后再看,会更有收获.如果您大学学习过<计算机网络>这门课,那么一定不要错过本系列文章. 特别推荐即时通讯开发者来阅读,因为针对移动弱网的问题,确实可以找到很多有价值的答案. 友情提示:本系列文章可能涉及以下通信技术范畴,如您有兴趣,也可自行系统地学习: 1.2 本系列文章的初衷作为即时通讯(IM.消息推送等应用场景)相…

脑残式网络编程入门(二)：我们在读写Socket时，究竟在读写什么？

1.引言本文接上篇<脑残式网络编程入门(一):跟着动画来学TCP三次握手和四次挥手>,继续脑残式的网络编程知识学习 ^_^. 套接字socket是大多数程序员都非常熟悉的概念,它是计算机网络编程的基础,TCP/UDP收发消息都靠它.我们熟悉的web服务器底层依赖它,我们用到的MySQL关系数据库.Redis内存数据库底层依赖它.我们用微信和别人聊天也依赖它,我们玩网络游戏时依赖它,读者们能够阅读这篇文章也是因为有它在背后默默地支持着网络通信. 本篇文章依然尝试使用动画图片的方式,来对这个知识…

TensorFlow入门，基本介绍，基本概念，计算图，pip安装，helloworld示例，实现简单的神经网络

TensorFlow入门,基本介绍,基本概念,计算图,pip安装,helloworld示例,实现简单的神经网络…

2.Python爬虫入门二之爬虫基础了解

1.什么是爬虫爬虫,即网络爬虫,大家可以理解为在网络上爬行的一直蜘蛛,互联网就比作一张大网,而爬虫便是在这张网上爬来爬去的蜘蛛咯,如果它遇到资源,那么它就会抓取下来.想抓取什么?这个由你来控制它咯. 比如它在抓取一个网页,在这个网中他发现了一条道路,其实就是指向网页的超链接,那么它就可以爬到另一张网上来获取数据.这样,整个连在一起的大网对这之蜘蛛来说触手可及,分分钟爬下来不是事儿. 2.浏览网页的过程在用户浏览网页的过程中,我们可能会看到许多好看的图片,比如 http://image.bai…

TensorFlow入门（四） name / variable_scope 的使

name/variable_scope 的作用欢迎转载,但请务必注明原文出处及作者信息. @author: huangyongye @creat_date: 2017-03-08 refer to: Sharing Variables name / variable_scope 详细理解请看: TensorFlow入门(七) 充分理解 name / variable_scope * 起因:在运行 RNN LSTM 实例代码的时候出现 ValueError. * 在 TensorFlow 中,经…

TensorFlow入门教程集合

TensorFlow入门教程之0: BigPicture&极速入门 TensorFlow入门教程之1: 基本概念以及理解 TensorFlow入门教程之2: 安装和使用 TensorFlow入门教程之3: CNN卷积神经网络的基本定义理解 TensorFlow入门教程之4: 实现一个自创的CNN卷积神经网络 TensorFlow入门教程之5: TensorBoard面板可视化管理 TensorFlow入门教程之6: AlphaGo 的策略网络(CNN)简单的实现 TensorFlow入门教程之7…