在Session对象上调用run()函数,执行流图,即可得到输出, 可获取单个输出,也可获取多个输出 import tensorflow as tf import numpy as np constant_A = tf.constant([100.0]) constant_B = tf.constant([300.0]) constant_C = tf.constant([3.0]) sum_ = tf.add(constant_A, constant_B) mul_ = tf.multiply…

本文主要是使用[监督学习]实现一个图像分类器,目的是识别图片是猫还是狗. 从[数据预处理]到 [图片预测]实现一个完整的流程, 当然这个分类在 Kaggle 上已经有人用[迁移学习](VGG,Resnet)做过了,迁移学习我就不说了,我自己用 Keras + Tensorflow 完整的实现了一遍. 准备工作: 数据集:Dogs vs. Cats注册激活困难,自己想想办法,Ps:实在注册不了百度云有下载自己搜搜 使用编程语言:当然是Python 3,你问我为什么,当然是人生苦短. 使用机器学习库…

一.函数意义: 1.tf.Variable() 变量 W = tf.Variable(<initial-value>, name=<optional-name>) 用于生成一个初始值为initial-value的变量.必须指定初始化值 x = tf.Variable() x.initializer # 初始化单个变量 x.value() # 读取op x.assign() # 写入op x.assign_add() # 更多op x.eval() # 输出变量内容 2.tf.get…

废话不多说,直接开始 1.首先,导入所需的模块: import numpy as np import os import tensorflow as tf 关闭tensorflow输出的一大堆硬件信息 os.environ[' 2.写一个函数generate_data(),用来生成我们所需要的数据,这里使用的线性函数是y = 0.1*x + 0.3,具体解释见注释 def generate_data():#随机生成测试数据 num_points = 1000 vector_set = [] fo…

TensorFlow基本操作 import os import tensorflow as tf os.environ[' # 使用TensorFlow输出Hello # 创建一个常量操作( Constant op ) # 这个 op 会被作为一个节点( node )添加到默认计算图上. # # 该构造函数返回的值就是常量节点(Constant op)的输出. hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') # 启动TensorFlow会话 sess = tf…

由于各种原因,清华镜像源已经彻底挂掉了,但是目前网上的各种教程基本上都是采取设置清华镜像源来加快下载速度,所以这给小白带来了很大的困扰!这里我将通过合理上网工具来直接下载源镜像. 注意:本次教程适用于Win10系统下已经安装Anaconda,并且安装了Python3.6版本及以上的用户. 加速工具 下载链接(提取码:v4lg) 使用方法:将文件解压后,整个文件夹复制粘贴到C盘根目录,点击SSLSpeedy.exe运行程序,账号:pinghang,密码:ph123456 .根据实际网速调整接入节点…

开始图像处理的海洋 (1)两个问题的详细解答 在开始畅游opencv.tensorflow的海洋之前,我们这里先要解决两个问题. 1.Jupyter notebook 解决了无法自动跳转到浏览器的问题 1)在开始菜单里找到并打开Anaconda Prompt,输入以下命令然后执行. jupyter notebook --generate-config 2)打开上述命令生成的jupyter notebook配置文件:jupyter_notebook_config.py.找到# c.Notebook…

无监督学习 前面已经说过了无监督学习的概念.无监督学习在实际的工作中应用还是比较多见的. 从典型的应用上说,监督学习比较多用在"分类"上,利用给定的数据,做出一个决策,这个决策在有限的给定可能性中选择其中一种.各类识别.自动驾驶等都属于这一类. 无监督学习则是"聚类",算法自行寻找输入数据集的规律,并把它们按照规律分别组合,同样特征的放到一个类群.像自然语言理解.推荐算法.数据画像等,都属于这类(实际实现中还是比较多用半监督学习,但最早概念的导入还是属于无监督学习)…

问题 ValueError: Variable rnn/basic_lstm_cell/kernel already exists, disallowed. Did you mean to set reuse=True or reuse=tf.AUTO_REUSE in VarScope? Originally defined at: 原因 调用了两次RNN网络,在第二次调用的时候报了上面这个错误.主要是因为第二次的变量名和第一次的变量名一样,导致了变量命名相同的冲突.在Tensorflow中有…

tensorflow提供了通过变量名称来创建或者获取一个变量的机制.通过这个机制,在不同的函数中可以直接通过变量的名字来使用变量,而不需要将变量通过参数的形式到处传递. 1. tf.Variable(创建变量)与tf.get_variable(创建变量 或 复用变量) TensorFlow中通过变量名获取变量的机制主要是通过tf.get_variable和tf.variable_scope实现的. 变量可以通过tf.Varivale来创建.当tf.get_variable用于变量创建时,和tf.…