tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据（1）

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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.…

tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据（1）

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…

TensorFlow学习笔记（三）MNIST数字识别问题

一.MNSIT数据处理 MNSIT是一个非常有名的手写体数字识别数据集.包含60000张训练图片,10000张测试图片.每张图片是28X28的数字. TonserFlow提供了一个类来处理 MNSIT数据.这个类会自动下载并转化数据结构. import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist_data = input_data.read_data_sets("mnist_s…

TensorFlow学习笔记（二）-- MNIST机器学习入门程序学习

此程序被称为TF的 Hello World,19行代码,给人感觉很简单.第一遍看的时候,不到半个小时,就把程序看完了.感觉有点囫囵吞枣的意思,没理解透彻.现在回过头来看,感觉还可以从中学到更多东西. # -*- coding:utf- -*- import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("E:/testdat…

Google TensorFlow 学习笔记一 —— TensorFlow简介

"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…

TensorFlow学习笔记（一）：数据操作指南

扩充 TensorFlow tf.tile 对数据进行扩充操作 import tensorflow as tf temp = tf.tile([1,2,3],[2]) temp2 = tf.tile([[1,2],[3,4],[5,6]],[2,3]) with tf.Session() as sess: print(sess.run(temp)) print(sess.run(temp2)) [1 2 3 1 2 3] [[1 2 1 2 1 2] [3 4 3 4 3 4] [5 6 5 6…