TensorFlow神经网络集成方案 创造张力流create_tensorflow_neuropod 将TensorFlow模型打包为neuropod包. create_tensorflow_neuropod( neuropod_path, model_name, node_name_mapping, input_spec, output_spec, frozen_graph_path = None, graph_def = None, init_op_names = [], input_ten…

原文链接:http://www.cnblogs.com/learn-to-rock/p/5677458.html 偶然在网上看到了一个让我很感兴趣的项目 Magenta,用Tensorflow让神经网络自动创造音乐. 白话就是:可以用一些音乐的风格来制作模型,然后用训练出的模型对新的音乐进行加工从而创造出新的音乐. 花了半天时间捣鼓终于有了成果,挺开心的,同时也把这半天的经验拿来分享,能让大家节约一些时间也算是我对社会做出的一点贡献吧. 再次感受 Google 的黑科技 希望大家能喜欢我的Chi…

Tensorflow让神经网络自动创造音乐 前几天看到一个有意思的分享,大意是讲如何用Tensorflow教神经网络自动创造音乐.听起来好好玩有木有!作为一个Coldplay死忠粉,第一想法就是自动生成一个类似Coldplay曲风的音乐,于是,开始跟着Github上的教程(项目的名称:Project Magenta)一步一步做,弄了三天,最后的生成的音乐在这里(如果有人能告诉我怎么在博客里插入音乐请赶快联系我!谢谢!) 第一首:Magenta Melody Result1.mp3 http://…

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 激活函数 激活操作提供用于神经网络的不同类型的非线性.这些包括平滑的非线性(sigmoid,tanh,elu,softplus,和softsign),连续的,但不是到处可微函数(relu,relu6,crelu和relu_x),和随机正规化(dropout). 所有激活操作应用于分量,并产生与输入张量相同形状的张量. tf.nn.relu tf.nn.relu6 tf.nn.crelu tf.nn.elu tf.nn.softplus tf.nn.softsign tf.n…

TensorFlow 是一个用于机器学习应用程序的开源库.它是谷歌大脑的第二代系统,在取代了近源的 DistBelief 之后,被谷歌用于研究和生产应用.TensorFlow 提供了很多种语言接口,包括 Python.C++.Go.Java 和 C 等等.考虑到普遍性和易学性,本文将采用 Python 版本,并且会简单介绍下 TensorFlow 的安装和它的一些低阶 API,以及从头开始构建基于真实数据集的前馈神经网络. 在更为复杂的应用场景下,神经网络的训练时长往往是一种特别需要克服的因素.…

本实验通过建立一个含有两个隐含层的BP神经网络,拟合具有二次函数非线性关系的方程,并通过可视化展现学习到的拟合曲线,同时随机给定输入值,输出预测值,最后给出一些关键的提示. 源代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plotdata = { "batchsize":[], "loss":[] } d…

激活函数是人工神经网络的一个极其重要的特征.它决定一个神经元是否应该被激活,激活代表神经元接收的信息与给定的信息有关. 激活函数对输入信息进行非线性变换. 然后将变换后的输出信息作为输入信息传给下一层神经元. 激活函数的作用 当我们不用激活函数时,权重和偏差只会进行线性变换.线性方程很简单,但解决复杂问题的能力有限.没有激活函数的神经网络实质上只是一个线性回归模型.激活函数对输入进行非线性变换,使其能够学习和执行更复杂的任务.我们希望我们的神经网络能够处理复杂任务,如语言翻译和图像分类等.线性变…

使用Tensorflow中的神经网络来拟合函数(y = x ^ 3 + 0.7) # -*- coding:utf-8 -*-import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #训练数据 x_data = np.linspace(-6.0,6.0,30)[:,np.newaxis] y_data = np.power(x_data,3) + 0.7 #验证数据 t_data = np.linspa…

为了参加今年的软件杯设计大赛,这几个月学习了很多新知识.现在大赛的第二轮作品优化已经提交,开始对这四个月所学知识做一些总结与记录. 用TensorFlow搭建神经网络.TensorFlow将神经网络的进行封装,使得深度学习变得简单已用,即使是不懂的深度学习算法原理的人都可以很容易的搭建各种神经网络的模型.我为了搭建神经网络更加方便,对TensorFlow做了自己的封装. 神经网络的封装代码: class NN: ''' shape:训练集数据的维度,shape[0]表示输入数据维度,shape[…

运行 TensorFlow打开一个 python 终端: $ python >>> import tensorflow as tf >>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') >>> sess = tf.Session() >>> print sess.run(hello) Hello, TensorFlow! >>> a = tf.constant(10) >&…

1.知识点 """ 1.基础知识: 1.神经网络结构:1.输入层 2.隐含层 3.全连接层(类别个数=全连接层神经元个数)+softmax函数 4.输出层 2.逻辑回归:只能解决二分类问题 3.线性回归:只能用于预测 4.softmax:有多少类别,就会有多少个输出 5.信息熵:信息熵越大,不确定性越大,信息熵越小,则不确定小,属于的类别也更加清晰 6.softmax公式: Si = e^i / (e^1+....+e^j) ,用于计算概率值. 特点:所有类别概率值相加等于1…

Training Data Eval: Num examples: 55000 Num correct: 52015 Precision @ 1: 0.9457Validation Data Eval: Num examples: 5000 Num correct: 4740 Precision @ 1: 0.9480Test Data Eval: Num examples: 10000 Num correct: 9456 Precision @ 1: 0.9456 import tensorf…

先读几篇文章: Interpretation of Association Signals and Identification of Causal Variants from Genome-wide Association Studies GWAS have been successful in identifying disease susceptibility loci, but it remains a challenge to pinpoint the causal variants…

learnrate 太大容易跑飞,设置激活函数 可以一定程度上增加learnrate,不跑飞 self.saver = tf.train.Saver() 和 self.init_variable = tf.global_variables_initializer()   self.sess.run(self.init_variable)一定要写在所有变量的最后 GradientDescentOptimizer优化器可以继续训练 AdadeltaOptimizer优化器的训练结果,反之则不行 #…

卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经网络, 在计算机视觉等领域被广泛应用. 本文将简单介绍其原理并分析Tensorflow官方提供的示例. 关于神经网络与误差反向传播的原理可以参考作者的另一篇博文BP神经网络与Python实现. 工作原理 卷积是图像处理中一种基本方法. 卷积核是一个nxn的矩阵通常n取奇数, 这样矩阵就有了中心点和半径的概念. 对图像中每个点取以其为中心的n阶方阵, 将该方阵与卷积核中对应位置的值相乘, 并用它们的和作…

Tensorflow卷积神经网络 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经网络, 在计算机视觉等领域被广泛应用. 本文将简单介绍其原理并分析Tensorflow官方提供的示例. 关于神经网络与误差反向传播的原理可以参考作者的另一篇博文BP神经网络与Python实现. 工作原理 卷积是图像处理中一种基本方法. 卷积核是一个nxn的矩阵通常n取奇数, 这样矩阵就有了中心点和半径的概念. 对图像中每个点取以其为中心的n阶方阵, 将该方阵与卷积核中…

因为实训课要用LSTM+attention机制在钢材领域做一个关系抽取.作为仅仅只学过一点深度学习网络的小白在b站上学习了RNN,LSTM的一些理论知识. 但只懂得一些理论知识是无法完成关系抽取的任务的.于是从图书馆借来<tensoflow实战-----深度学习框架>,在此开始记录我的tensorflow神经网络编程! 首先先介绍一下tensorflow的运作机制,对一个具体的计算而言,一般可以分为两个阶段,第一个阶段用来定义计算图中的计算,第二个阶段用来执行计算. 有了这个概念之后,就会发现…

来源 | 悦动智能(公众号ID:aibbtcom) 本篇文章将为大家总结TensorFlow纯干货学习资源,非常适合新手学习,建议大家收藏. ▌一 .TensorFlow教程资源 1)适合初学者的TensorFlow教程和代码示例: https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples 该教程不光提供了一些经典的数据集,更是从实现最简单的"Hello World"开始,到机器学习的经典算法,再到神经网络的常用模型,一步步带你从入门到精…

函数:tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,labels=None,logits=None,name=None) #如果遇到这个问题:Rank mismatch: Rank of labels (received 2) should equal rank of logits minus 1 (received 2). 一般是维度没有计算好: 函数是将softmax和cross_entropy放在一起计算,对于分…

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 作者:AI小昕 在之前的Tensorflow系列文章中,我们教大家学习了Tensorflow的安装.Tensorflow的语法.基本操作.CNN的一些原理和项目实战等.本篇文章将为大家总结Tensorflow纯干货学习资源,非常适合新手学习,建议大家收藏.想要学习更多的Tensorflow知识,欢迎点击上方蓝字,关注我们的微信公众号. 一 .Tensorflow教…

TensorRT 3:更快的TensorFlow推理和Volta支持 TensorRT 3: Faster TensorFlow Inference and Volta Support 英伟达TensorRT 是一个高性能的深度学习推理优化器和运行时,为深度学习应用程序提供低延迟.高吞吐量的推理.NVIDIA去年发布了TensorRT,其目标是加速产品部署的深度学习推理. Figure 1. TensorRT optimizes trained neural network models to…

参考:https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79971488 使用TensorFlow构建你的第一个神经网络 我们将会使用TensorFlow构建一个神经网络,需要记住的是实现模型需要做以下两个步骤: 1. 创建计算图 2. 运行计算图 该神经网络的目标是:判断图片表示的是什么数字(0-5) 训练集:有从0到5的数字的1080张图片(64x64像素),每个数字拥有180张图片. 测试集:有从0到5的数字的120张图片(64x64像素),…

第一章 Python基础——Python介绍&循环语句 1.1 编程语言介绍 1.2 Python介绍 1.3 Python安装 1.4 第一个Python程序 1.5 变量 1.6 程序交互 1.7 基本数据类型 1.8 格式化输出 1.9 基本数据类型 1.10 流程控制之 if...else 1.11 流程控制之循环 1.12 开发工具IDE 1.13 本章小结 第二章 Python基础—-Python数据类型 2.1 变量及身份运算补充 2.2 二进制 2.3 字符编码 2.4 基本数据…

#————————————————————————本文禁止转载,禁止用于各类讲座及ppt中,违者必究————————————————————————# 前几天看到一个有意思的分享,大意是讲如何用Tensorflow教神经网络自动创造音乐.听起来好好玩有木有!作为一个Coldplay死忠粉,第一想法就是自动生成一个类似Coldplay曲风的音乐,于是,开始跟着Github上的教程(项目的名称:Project Magenta)一步一步做,弄了三天,最后的生成的音乐在这里(如果有人能告诉我怎么在博客里…

mnist的卷积神经网络例子和上一篇博文中的神经网络例子大部分是相同的.但是CNN层数要多一些,网络模型需要自己来构建. 程序比较复杂,我就分成几个部分来叙述. 首先,下载并加载数据: import tensorflow as tf import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=Tru…

刚开始学习tf时,我们从简单的地方开始.卷积神经网络(CNN)是由简单的神经网络(NN)发展而来的,因此,我们的第一个例子,就从神经网络开始. 神经网络没有卷积功能,只有简单的三层:输入层,隐藏层和输出层. 数据从输入层输入,在隐藏层进行加权变换,最后在输出层进行输出.输出的时候,我们可以使用softmax回归,输出属于每个类别的概率值.借用极客学院的图表示如下: 其中,x1,x2,x3为输入数据,经过运算后,得到三个数据属于某个类别的概率值y1,y2,y3. 用简单的公式表示如下: 在训练过程…

一文学会用 Tensorflow 搭建神经网络 本文转自:http://www.jianshu.com/p/e112012a4b2d 字数2259 阅读3168 评论8 喜欢11 cs224d-Day 6: 快速入门 Tensorflow 本文是学习这个视频课程系列的笔记,课程链接是 youtube 上的,讲的很好,浅显易懂,入门首选, 而且在github有代码,想看视频的也可以去他的优酷里的频道找. Tensorflow 官网 神经网络是一种数学模型,是存在于计算机的神经系统,由大量的神经元相…

Convolutional Networks 转载请注明作者:梦里风林 Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes 欢迎star,有问题可以到Issue区讨论 官方教程地址 视频/字幕下载 deep dive into images and convolutional models Convnet BackGround 人眼在识别图像时,往往从局部到全局 局部与局部之间联系往往不太紧密 我们不需要神经网络中的每个结点都掌握全局的知识,因此可以…

转载请注明作者:梦里风林 Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes 欢迎star,有问题可以到Issue区讨论 官方教程地址 视频/字幕下载 全连接神经网络 辅助阅读:TensorFlow中文社区教程 - 英文官方教程 代码见:full_connect.py Linear Model 加载lesson 1中的数据集 将Data降维成一维,将label映射为one-hot encoding def reformat(dataset, labe…