TensorFlow入门——MNIST初探

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TensorFlow入门——MNIST初探

import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data import tensorflow as tf mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True) x = tf.placeholder(tf.float32,[None, 784]) W = tf.Variable(tf.zeros([784,10])) b = tf.Varia…

TensorFlow入门——MNIST深入

#load MNIST data import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True) #start tensorflow interactiveSession import tensorflow as tf sess = tf.InteractiveSession() #weigh…

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…

基于tensorflow的MNIST手写数字识别（二）--入门篇

http://www.jianshu.com/p/4195577585e6 基于tensorflow的MNIST手写字识别(一)--白话卷积神经网络模型基于tensorflow的MNIST手写数字识别(二)--入门篇基于tensorflow的MNIST手写数字识别(三)--神经网络篇一.本文的意义因为谷歌官方其实已经写了MNIST入门和深入两篇教程了,那我写这些文章又是为什么呢,只是抄袭?那倒并不是,更准确的说应该是笔记吧,然后用更通俗的语言来解释,并且补充更多,官方文章中没有详细展开的…

TensorFlow入门之MNIST最佳实践

在上一篇<TensorFlow入门之MNIST样例代码分析>中,我们讲解了如果来用一个三层全连接网络实现手写数字识别.但是在实际运用中我们需要更有效率,更加灵活的代码.在TensorFlow实战这本书中给出了更好的实现,他将程序分为三个模块,分别是前向传播过程模块,训练模块和验证检测模块.并且在这个版本中添加了模型持久化功能,我们可以将模型保存下来,方便之后的模型检验,并且我们可以一边训练新的模型,一边来检验模型,代码更加的灵活高效. 前向传播模块首先将前向传播过程抽象出来,作为一个可以作为…

TensorFlow入门之MNIST最佳实践-深度学习

在上一篇<TensorFlow入门之MNIST样例代码分析>中,我们讲解了如果来用一个三层全连接网络实现手写数字识别.但是在实际运用中我们需要更有效率,更加灵活的代码.在TensorFlow实战这本书中给出了更好的实现,他将程序分为三个模块,分别是前向传播过程模块,训练模块和验证检测模块.并且在这个版本中添加了模型持久化功能,我们可以将模型保存下来,方便之后的模型检验,并且我们可以一边训练新的模型,一边来检验模型,代码更加的灵活高效. 前向传播模块首先将前向传播过程抽象出来,作为一个可以作为…

深入浅出TensorFlow（二）：TensorFlow解决MNIST问题入门

2017年2月16日,Google正式对外发布Google TensorFlow 1.0版本,并保证本次的发布版本API接口完全满足生产环境稳定性要求.这是TensorFlow的一个重要里程碑,标志着它可以正式在生产环境放心使用.在国内,从InfoQ的判断来看,TensorFlow仍处于创新传播曲线的创新者使用阶段,大部分人对于TensorFlow还缺乏了解,社区也缺少帮助落地和使用的中文资料.InfoQ期望通过深入浅出TensorFlow系列文章能够推动Tensorflow在国内的发展.欢迎加…