tensorflow---alexnet training (tflearn)

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tensorflow---alexnet training (tflearn)

# 输入数据 import input_data mnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=True) import tensorflow as tf # 定义网络超参数 learning_rate = 0.001 training_iters = 200000 batch_size = 64 display_step = 20 # 定义网络参数 n_input = 784 # 输入的维度 n_classes = 1…

神经网络（2）- Alexnet Training on MNIST

文章目录 Win10 Anaconda下配置tensorflow+jupyter notebook环境 AlexNet 识别MNIST Win10 Anaconda下配置tensorflow+jupyter notebook环境 1.安装anaconda 到Anaconda官网下载,我是用的是Anaconda3-4.8.0版本(Python3对应的是Anaconda3,Python2对应的是Anaconda2),根据需要下载即可.下载好之后点击exe文件安装没什么好讲的. 唯一需要特别说明的是,…

TensorFlow alexnet在华为Mate10上运行方法

我使用的caffe模型:https://github.com/BVLC/caffe/tree/ea455eb29393ebe6de9f14e88bfce9eae74edf6d/models/bvlc_alexnet 其中,需要下载deploy prototxt文件和caffmodel以供转换模型用. 首先将caffe模型转换为TensorFlow,参考:https://github.com/ethereon/caffe-tensorflow 但是将其生产pb模型参考了如下代码,见https://…

caffe to tensorflow alexnet model

from kaffe.tensorflow import Network class AlexNet(Network): def setup(self): (self.feed('data') .conv(11, 11, 96, 4, 4, padding='VALID', name='conv1') .lrn(2, 1.99999994948e-05, 0.75, name='norm1') .max_pool(3, 3, 2, 2, padding='VALID', name='pool1'…

tflearn Training Step每次 We will run it for 10 epochs (the network will see all data 10 times) with a batch size of 16. n_epoch=10, batch_size=16

Training TFLearn provides a model wrapper 'DNN' that can automatically performs a neural network classifier tasks, such as training, prediction, save/restore, etc... We will run it for 10 epochs (the network will see all data 10 times) with a batch s…

资源 | 数十种TensorFlow实现案例汇集：代码+笔记

选自 Github 机器之心编译参与:吴攀.李亚洲这是使用 TensorFlow 实现流行的机器学习算法的教程汇集.本汇集的目标是让读者可以轻松通过案例深入 TensorFlow. 这些案例适合那些想要清晰简明的 TensorFlow 实现案例的初学者.本教程还包含了笔记和带有注解的代码. 项目地址:https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples 教程索引 0 - 先决条件机器学习入门: 笔记:https://github.com/…

数十种TensorFlow实现案例汇集：代码+笔记（转）

转:https://www.jiqizhixin.com/articles/30dc6dd9-39cd-406b-9f9e-041f5cbf1d14 这是使用 TensorFlow 实现流行的机器学习算法的教程汇集.本汇集的目标是让读者可以轻松通过案例深入 TensorFlow. 这些案例适合那些想要清晰简明的 TensorFlow 实现案例的初学者.本教程还包含了笔记和带有注解的代码. 项目地址:https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examp…