下面的直接是代码: #!usr/bin/env python#coding:utf-8"""这个代码的作用是 通过 tensorflow 来计算 y = 0.3x + 0.1 的线性方程 通过随机数,, 然后传递值到 训练模型中开始计算"""import tensorflow as tfimport numpy as np# 建立方程组:# 使用 np 获取一个 1---1000 的随机数x_data = np.float32(np.random…

代码: #!usr/bin/env python# coding:utf-8"""这个代码的作用是 通过 tensorflow 来计算 y = 0.3x + 0.1 的线性方程 通过随机数,, 然后传递值到 训练模型中开始计算 并在 运行结束后, 将变量保存起来, 在下次运行的时候直接读取."""import tensorflow as tfimport numpy as npimport os# 建立方程组:# 使用 np 获取一个 1---1…

01 - 基本的神经网络结构 输入端--->神经网络(黑盒)--->输出端 输入层:负责接收信息 隐藏层:对输入信息的加工处理 输出层:计算机对这个输入信息的认知 每一层点开都有它相应的内容,函数和功能.一般来说, 神经网络(Neural Network)是一连串神经层所组成的把输入进行加工再输出的系统. 神经网络的加工处理: 特征(features)--->神经网络层加工--->代表特征(feature representation)--->神经网络层再次加工--->…

本节主要用一个例子来讲述一下基本的tensorflow用法. 在这个例子中,我们首先伪造一些线性数据点,其实这些数据中本身就隐藏了一些规律,但我们假装不知道是什么规律,然后想通过神经网络来揭示这个规律. 伪造数据 import numpy as np # 创建100个随机数 x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) # 创建最终要模拟的线性公式 y_data = x_data * 0.1 + 0.3 创建模型 在伪造数据之后,我们当作不知道这…

1.tensorflow结构 import tensorflow as tfimport numpy as np #create datax_data=np.random.rand(100).astype(np.float32)y_data=x_data*0.1+0.3  定义线性方程 #create tensorflow structureWeights=tf.Variable(tf.random_uniform([1],-1.0,1.0)) #一维,范围[-1,1]biases=tf.Var…

以下仅为自己的整理记录,绝大部分参考来源:莫烦Python,建议去看原博客 一.处理结构 因为TensorFlow是采用数据流图(data flow graphs)来计算, 所以首先我们得创建一个数据流流图, 然后再将我们的数据(数据以张量(tensor)的形式存在)放在数据流图中计算. 节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组, 即张量(tensor). 训练模型时tensor会不断的从数据流图中的一个节点flow到另一节点, 这就是Te…

从helloworld开始 mkdir mooc # 新建一个mooc文件夹 cd mooc mkdir 1.helloworld # 新建一个helloworld文件夹 cd 1.helloworld touch helloworld.py # -*- coding: UTF-8 -*- # 引入 TensorFlow 库 import tensorflow as tf # 创建一个 Constant(常量)Operation(操作) hw = tf.constant("Hello World…

Session Session 是 Tensorflow 为了控制,和输出文件的执行的语句. 运行 session.run() 可以获得你要得知的运算结果, 或者是你所要运算的部分. 01-graph_session.py # -*- coding: UTF- -*- # 引入tensorflow import tensorflow as tf # 创建两个常量 Tensor const1 = tf.constant([[, ]]) const2 = tf.constant([[], []])…

这篇文章解释了底部链接的代码. 问题描述  如上图所示,有一些点位于单位正方形内,并做好了标记.要求找到一条线,作为分类的标准.这些点的数据在 inearly_separable_data.csv 文件内. 思路 最初的 SVM 可以形式化为如下: \[\begin{equation}\min_{\boldsymbol{\omega,b}}\frac{1}{2}\|\boldsymbol{\omega}\|^2\\s.t.\ y_i(\boldsymbol{\omega}^T\boldsymb…

摘要: 在开始使用机器学习算法之前,我们应该首先熟悉如何使用它们. 而本文就是通过对TensorFlow的一些基本特点的介绍,让你了解它是机器学习类库中的一个不错的选择. 本文由北邮@爱可可-爱生活 老师推荐,阿里云云栖社区组织翻译. 以下为译文:   在开始使用机器学习算法之前,我们应该首先熟悉如何使用它们. 而本文就是通过对TensorFlow的一些基本特点的介绍,让你了解它是机器学习类库中的一个不错的选择. 让我们设想一下,当我们用Python写代码时,没有那些方便的类库会是怎样一种窘境.…