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吴裕雄 python 神经网络——TensorFlow 多线程队列操作

import tensorflow as tf queue = tf.FIFOQueue(100,"float") enqueue_op = queue.enqueue([tf.random_normal([1])]) qr = tf.train.QueueRunner(queue, [enqueue_op] * 5) tf.train.add_queue_runner(qr) out_tensor = queue.dequeue() with tf.Session() as sess…

吴裕雄 python 神经网络——TensorFlow 数据集高层操作

import tempfile import tensorflow as tf train_files = tf.train.match_filenames_once("E:\\output.tfrecords") test_files = tf.train.match_filenames_once("E:\\output_test.tfrecords") # 解析一个TFRecord的方法. def parser(record): features = tf.pa…

吴裕雄 python 神经网络——TensorFlow 输入文件队列

import tensorflow as tf def _int64_feature(value): return tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[value])) num_shards = 2 instances_per_shard = 2 for i in range(num_shards): filename = ('E:\\temp\\data.tfrecords-%.5d-of-%.5d' % (i, num_…

吴裕雄 python 神经网络——TensorFlow 队列操作

import tensorflow as tf q = tf.FIFOQueue(2, "int32") init = q.enqueue_many(([0, 10],)) x = q.dequeue() y = x + 1 q_inc = q.enqueue([y]) with tf.Session() as sess: init.run() for _ in range(5): v, _ = sess.run([x, q_inc]) print(v) import time imp…

吴裕雄 python 神经网络——TensorFlow 使用卷积神经网络训练和预测MNIST手写数据集

import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #设置输入参数 batch_size = 128 test_size = 256 # 初始化权值与定义网络结构,建构一个3个卷积层和3个池化层,一个全连接层和一个输出层的卷积神经网络 # 首先定义初始化权重函数 def init_weights(shape): return tf.Variabl…

吴裕雄 python 神经网络——TensorFlow 训练过程的可视化 TensorBoard的应用

#训练过程的可视化 ,TensorBoard的应用 #导入模块并下载数据集 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #设置超参数 max_step=1000 learning_rate=0.001 dropout=0.9 # 用logdir明确标明日志文件储存路径 #训练过程中的数据储存在E:\\MNIST_data\\目录中,通过这个路径指定--log_dir data…

吴裕雄 python 神经网络TensorFlow实现LeNet模型处理手写数字识别MNIST数据集

import tensorflow as tf tf.reset_default_graph() # 配置神经网络的参数 INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 IMAGE_SIZE = 28 NUM_CHANNELS = 1 NUM_LABELS = 10 # 第一层卷积层的尺寸和深度 CONV1_DEEP = 32 CONV1_SIZE = 5 # 第二层卷积层的尺寸和深度 CONV2_DEEP = 64 CONV2_SIZE = 5 # 全连接层的节点个数 FC…

吴裕雄 python 神经网络——TensorFlow 循环神经网络处理MNIST手写数字数据集

#加载TF并导入数据集 import tensorflow as tf from tensorflow.contrib import rnn from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("E:\\MNIST_data\\", one_hot=True) #设置训练的超参数,学习率 训练迭代最大次数,输入数据的个数 learning_rate= 0…

吴裕雄 python 神经网络——TensorFlow实现回归模型训练预测MNIST手写数据集

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("E:\\MNIST_data\\", one_hot=True) #构建回归模型,输入原始真实值(group truth),采用sotfmax函数拟合,并定义损失函数和优化器 #定义回归模型 x = tf.placeholder(tf.float32,…

吴裕雄 python 神经网络——TensorFlow实现搭建基础神经网络

import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function = None): #构建权重: in_sizeXout_size大小的矩阵 weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size]))#生成随机数 #构建偏置: 1X…