深度学习-tensorflow学习笔记(1)-MNIST手写字体识别预备知识 在tf第一个例子的时候需要很多预备知识. tf基本知识 香农熵 交叉熵代价函数cross-entropy 卷积神经网络 softmax   这里用到的tf基本知识 tf.tensor-张量,其实就是矩阵.官方说法是原料 tf.Varible-变量,用来记录数据,参数.其实也是个矩阵.不过要初始化后才有具体的值 tf.Session()-会话,就是个模型,我们可以在里面添加数据流动方向,运算节点 香农熵 香农熵是计算信息…

深度学习-tensorflow学习笔记(2)-MNIST手写字体识别超级详细版 这是tf入门的第一个例子.minst应该是内置的数据集. 前置知识在学习笔记(1)里面讲过了 这里直接上代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri May 25 14:09:45 2018 @author: Administrator """ #导入数据集 from tensorflow.examples.tutoria…

1. MNIST数据集 1.1 概述 Tensorflow框架载tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets包中提供多个机器学习的数据集.本节介绍的是MNIST数据集,其功能都定义在mnist.py模块中. MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集,它包含各种手写数字图片: 图 11 它也包含每一张图片对应的标签,告诉我们这个是数字几.比如,上面这四张图片的标签分别是5,0,4,1 1.2 加载 有两种方式可以获取MNIST数据集: 1) 自动下载…

参考教程:http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_beginners.html 数据下载地址:http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/tutorials/mnist_download.html 环境:windows+Python3.5+tensorflow python代码 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_da…

本文主要通过一个简单的 Demo 介绍 TensorFlow 初级 API 的使用方法,因为自己也是初学者,因此本文的目的主要是引导刚接触 TensorFlow 或者 机器学习的同学,能够从第一步开始学习 TensorFlow.阅读本文先确认具备以下基础技能: 会使用 Python 编程(初级就OK,其实 TensorFlow 也支持 Java.C++.Go) 一些数组相关的知识(线性代数没忘干净就行) 最好再懂点机器学习相关的知识(临时百度.Google也来得及) 基础知识 张量(Tensor…

在Tensorflow实战Google框架下的深度学习这本书的MNIST的图像识别例子中,每次都要报错   错误如下: Only call `sparse_softmax_cross_entropy_with_logits` with named arguments (labels=..., logits=..., ...)   需要置换的是 cross_entropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(y, tf.argmax(y…

''' 神经网络的过程:1.准备相应的数据库 2.定义输入成 3.定义输出层 4.定义隐藏层 5.训练(根据误差进行训练) 6.对结果进行精确度评估 ''' import tensorflow as tf #首先准备数据库from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) '''这里面的数据不仅仅有图像的像素,…

学习了基本的神经网络知识后,要使用框架了,这样才能出来更加复杂的情况,更快的开发出模型. 首先安装后,按照官网写了一个例子,但是又好多不懂,但只是第一步, 看这段代码,其实给你提供了很多学习tf的线索,TensorFlow中有很多变量,变量操作也是一个模块. a = tf.constant(34) print(type(a)) <class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor'> 还有tf.train.GradientDescentOptimizer…

在使用tensorflow分类MNIST数据集中,最容易遇到的问题是下载MNIST样本的问题. 一般是通过使用tensorflow内置的函数进行下载和加载, from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data", one_hot=True) 但是我使用时遇到了“urllib.error.URLError: <urlopen…

本程序 (1)mnist的图片转换成TFrecords格式 (2) 读取TFrecords格式 # coding:utf-8 # 将MNIST输入数据转化为TFRecord的格式 # http://blog.csdn.net/u014182497/article/details/74376224 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import numpy as np…