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…

目录 认识Tensorflow Tensorflow特点 下载以及安装 Tensorflow初体验 Tensorflow进阶 图 op 会话 Feed操作 张量 变量 可视化学习Tensorboard 认识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…

AlphaGo,每个实验1000个节点,每个节点4个GPU,4000 GPU.Siri,每个实验2个节点,8个GPU.AI研究,依赖海量数据计算,离性能计算资源.更大集群运行模型,把周级训练时间缩短到天级小时级.Kubernetes,应用最广泛容器集群管理工具,分布式TensorFlow监控.调度生命周期管理.容器集群自动化部署.扩容.运维开源平台,提供任务调度.监控.失败重启.TensorFlow.Kubernetes都是谷歌公司开源.https://kubernetes.io/ .谷歌云平台…

"TensorFlow is an Open Source Software Library for Machine INtenlligence" 本笔记参考tensorflow.org的教程,翻译并记录作者的学习过程,仅供参考,如有不当之处,请及时指出并多多包涵. TensorFlow是一款开源的数学计算软件,使用data flow graphs的形式进行计算.这种灵活的架构允许我们使用相同的API在单或多CPUs或GPU,servers设置移动设备上进行计算. Data Flow…

系统架构.自底向上,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.API层.应用层.核心层,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.最下层是网络通信层和设备管理层.网络通信层包括gRPC(google Remote Procedure Call Protocol)和远程直接数据存取(Remote Direct Memory Access,RDMA),分布式计算需要.设备管理层包手包括TensorFlow分别在CPU.GPU.FPGA等设备上的实现.对上层提供统一接口,上层只需处理卷积等逻辑,不需要关心硬件…

TensorFlow目录结构. ACKNOWLEDGMENTS #TensorFlow版本声明 ADOPTERS.md #使用TensorFlow的人员或组织列表 AUTHORS #TensorFlow作者的官方列表 BUILD CONTRIBUTING.md #TensorFlow贡献指导 ISSUE_TEMPLATE.md #提ISSUE的模板 LICENSE #版权许可 README.md RELEASE.md #每次发版的change log WORKSPACE #配置移动端开发环境 b…

TensorFlow实现Softmax Regression(回归)识别手写数字.MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology database),简单机器视觉数据集,28X28像素手写数字,只有灰度值信息,空白部分为0,笔迹根据颜色深浅取[0, 1], 784维,丢弃二维空间信息,目标分0~9共10类.数据加载,data.read_data_sets, 55000个样本,测试集10000样本,验证集5000样本.样本标注信…

tensorflow基于图结构深度学习框架,内部通过session实现图和计算内核交互. tensorflow基本数学运算用法. import tensorflow as tf sess = tf.Session() a = tf.placeholder("float") b = tf.placeholder("float") c = tf.constant(6.0) d = tf.mul(a, b) y = tf.mul(d, c) print sess.run(…

TensorFlow Serving https://tensorflow.github.io/serving/ . 生产环境灵活.高性能机器学习模型服务系统.适合基于实际数据大规模运行,产生多个模型训练过程.可用于开发环境.生产环境. 模型生命周期管理.模型先数据训练,逐步产生初步模型,优化模型.模型多重算法试验,生成模型管理.客户端(Client)向TensorFlow Severing请求模型,TensorFlow Severing返回适当模型给客户端.TensorFlow Serving…

XLA(Accelerated Linear Algebra),线性代数领域专用编译器(demain-specific compiler),优化TensorFlow计算.即时(just-in-time,JIT)编译或提前(ahead-of-time,AOT)编译实现XLA,有助于硬件加速.XLA还在试验阶段.https://www.tensorflow.org/versions/master/experimental/xla/ . XLA优势.线性代数领域专用编译器,优化TensorFlow计算…

MNIST 卷积神经网络.https://github.com/nlintz/TensorFlow-Tutorials/blob/master/05_convolutional_net.py .TensorFlow搭建卷积神经网络(CNN)模型,训练MNIST数据集. 构建模型. 定义输入数据,预处理数据.读取数据MNIST,得到训练集图片.标记矩阵,测试集图片标记矩阵.trX.trY.teX.teY 数据矩阵表现.trX.teX形状变为[-1,28,28,1],-1 不考虑输入图片数量,28x…

MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology)http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ ,入门级计算机视觉数据集,美国中学生手写数字.训练集6万张图片,测试集1万张图片.数字经过预处理.格式化,大小调整并居中,图片尺寸固定28x28.数据集小,训练速度快,收敛效果好. MNIST数据集,NIST数据集子集.4个文件.train-label-idx1-ubyte.gz 训练集标记文件(28881字节)…

TensorFlow运行方式.加载数据.定义超参数,构建网络,训练模型,评估模型.预测. 构造一个满足一元二次函数y=ax^2+b原始数据,构建最简单神经网络,包含输入层.隐藏层.输出层.TensorFlow学习隐藏层.输出层weights.biases.观察训练次数增加,损失值变化. 生成.加载数据.方程y=x^2-0.5.构造满足方程的x.y.加入不满足方程噪声点. import tensor flow as tf import bumpy as np # 构造满中一元二次方程的函数 x_d…

TensorFlow https://www.tensorflow.org/ An open source machine learning framework for everyone TensorFlow™ is an open source software library for high performance numerical computation. Its flexible architecture allows easy deployment of computation a…

生成检查点文件(chekpoint file),扩展名.ckpt,tf.train.Saver对象调用Saver.save()生成.包含权重和其他程序定义变量,不包含图结构.另一程序使用,需要重新创建图形结构,告诉TensorFlow如何处理权重.生成图协议文件(graph proto file),二进制文件,扩展名.pb,tf.tran.write_graph()保存,只包含图形结构,不包含权重,tf.import_graph_def加载图形. 模型存储,建立一个tf.train.Saver(…

1. tf.Graph().as_default() 的作用 首先看官网上的解释: 再看博主 Joanna-In-Hdu&Hust 对此比较通俗易懂的解释(https://www.cnblogs.com/studylyn/p/9105818.html) tf.Graph() 表示实例化一个类,用于 TensorFlow  计算和表示用的数据流图,通俗讲就是在代码中添加的操作(画中的结点)和数据(画中的线条)都是画在纸上的“画”,而图就是呈现这些画的纸,你可以利用很多线程生成多张图,但默认图只有一…

目录 图像基本概念 图像基本操作 图像基本操作API 图像读取API 狗图片读取 CIFAR-10二进制数据读取 TFRecords TFRecords存储 TFRecords读取方法 图像基本概念 在图像数字化表示当中,分为黑白和彩色两种.在数字化表示图片的时候,有三个因素.分别是图片的长.图片的宽.图片的颜色通道数.那么黑白图片的颜色通道数为1,它只需要一个数字就可以表示一个像素位:而彩色照片就不一样了,它有三个颜色通道,分别为RGB,通过三个数字表示一个像素位.TensorFlow支持JP…

目录 文件读取 文件队列构造 文件阅读器 文件内容解码器 开启线程操作 管道读端批处理 CSV文件读取案例 先看下文件读取以及读取数据处理成张量结果的过程: 一般数据文件格式有文本.excel和图片数据.那么TensorFlow都有对应的解析函数,除了这几种.还有TensorFlow指定的文件格式. TensorFlow还提供了一种内置文件格式TFRecord,二进制数据和训练类别标签数据存储在同一文件.模型训练前图像等文本信息转换为TFRecord格式.TFRecord文件是protobuf格…

目录 Tensorflow队列 同步执行队列 队列管理器 异步执行队列 线程协调器 在使用TensorFlow进行异步计算时,队列是一种强大的机制. 为了感受一下队列,让我们来看一个简单的例子.我们先创建一个"先入先出"的队列(FIFOQueue),并将其内部所有元素初始化为某些值.然后,我们构建一个TensorFlow图,它从队列前端取走一个元素,加上1之后,放回队列的后端.慢慢地,队列的元素的值就会增加. TensorFlow提供了两个类来帮助多线程的实现:tf.Coordinat…

目录 准备知识 Tensorflow运算API 梯度下降API 简单的线性回归的实现 建立事件文件 变量作用域 增加变量显示 模型的保存与加载 自定义命令行参数 准备知识 Tensorflow运算API 矩阵运算:tf.matmul(x, w) 平方:tf.square(error) 均值:tf.reduce_mean(error) 梯度下降API tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate):梯度下降优化 learning_rate:学习率…

神经网络.<Make Your Own Neural Network>,用非常通俗易懂描述讲解人工神经网络原理用代码实现,试验效果非常好. 循环神经网络和LSTM.Christopher Olah http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ . seq2seq模型基于循环神经网络序列到序列模型,语言翻译.自动问答等序列到序列场景,都可用seq2seq模型,用seq2seq实现聊天机器人的原理 http://suriyade…

TensorFlow对Android.iOS.树莓派都提供移动端支持. 移动端应用原理.移动端.嵌入式设备应用深度学习方式,一模型运行在云端服务器,向服务器发送请求,接收服务器响应:二在本地运行模型,PC训练模型,放到移动端预测.向服务端请求数据可行性差,移动端资源稀缺.本地运行实时性更好.加速计算,内存空间和速度优化.精简模型,节省内存空间,加快计算速度.加快框架执行速度,优化模型复杂度和每步计算速度.精简模型,用更低权得精度,量化(quantization).权重剪枝(weight prun…

TensorFlow Debugger(tfdbg),TensorFlow专用调试器.用断点.计算机图形化展现实时数据流,可视化运行TensorFlow图形内部结构.状态.有助训练推理调试模型错误.https://www.tensorflow.org/programmers_guide/debugger . 常见错误类型,非数字(nan).无限值(inf).tfdbg命令行界面(command line interface,CLI). Debugger示例.错误运行MNIST训练,通过Tenso…

导读 喵喵的,一个大坑.本文分为吐槽和干货两部分. 一.吐槽 大周末的,被导师扣下加班,嗨气,谁叫本狗子太弱鸡呢,看起来很简单的任务倒腾了两天还没完,不扣你扣谁? 自己刚接到微调Inception-v3的任务时,也是觉得小意思不是,不就下载预训练模型然后finetune? 当然,本狗子是不可能自己写代码的,毕竟弱鸡自己造轮胎从来都漏气.打开网页,眼花缭乱,选定了个看起来算比较简单的博客开始动手,嗯就这个. 事实证明,该博客的方法不仅该说的没说不该说的瞎说还最后有巨坑. 此处截出来进行diss,博…

2016年11月30日,tensorflow(https://www.tensorflow.org/)更新了0.12版本,这标志着我们终于可以在windows下使用tensorflow了(但是还是推荐在linux上使用tensorflow...)! 目前tensorflow不仅支持Python3.5,而且还支持Python3.6~ 安装方式: 下载anaconda(https://www.anaconda.com/download/).打开anaconda prompt,输入 anaconda…

回到目录 redis的客户端有很多,这次用它的pub/sub发布与订阅我选择了StackExchange.Redis,发布与订阅大家应该很清楚了,首先一个订阅者,订阅一个服务,服务执行一些处理程序(可能是写个日志,插入个数据,发个email)然后当另一个项目的某个业务发布这个服务后,被订阅的程序将会被执行,这个听起来很有意思,redis有好的实现了这个pub/sub功能. 看一下结构图…

核心类: 消息消费到达主服务器后需要将消息同步到从服务器,如果主服务器Broker宕机后,消息消费者可以从从服务器拉取消息. HAService:RocketMQ主从同步核心实现类 HAService$AcceptSocketService:HAMaster端监听客户端连接实现类 HAService$GroupTransferService:主从同步通知实现类 HAService$HAClient:HA Client端实现类 HAConnection:HA Master服务端HA链接对象的封装,…

1,自编码器简介 传统机器学习任务很大程度上依赖于好的特征工程,比如对数值型,日期时间型,种类型等特征的提取.特征工程往往是非常耗时耗力的,在图像,语音和视频中提取到有效的特征就更难了,工程师必须在这些领域有非常深入的理解,并且使用专业算法提取这些数据的特征.深度学习则可以解决人工难以提取有效特征的问题,它可以大大缓解机器学习模型对特征工程的依赖.深度学习在早期一度被认为是一种无监督的特征学习(Unsuperbised Feature Learning),模仿了人脑的对特征逐层抽象提取的过程.这…

回到占占推荐博客索引 百度百科 redis是一个key-value存储系统.和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串).list(链表).set(集合).zset(sorted set --有序集合)和hashs(哈希类型).这些数据类型都 支持push/pop.add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的.在此基础上,redis支持各种不同方式的排 序.与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中.…