TensorFlow对我来说,是一个陌生的框架,又很复杂,学起来不是很容易,需要找到合适的方法. 今天从tf.zeros入手,这个函数最简单,但是知道它的源码在哪里吗?后来我发现github上也有很多ts的文档,很有用,可以看一下:https://github.com/tensorflow/docs/blob/master/site/en/api_guides/python/nn.md,Defined in tensorflow/python/ops/array_ops.py.但是为什么可以直接

本文转载自:https://www.leiphone.com/news/201703/Y5vnDSV9uIJIQzQm.html 生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)最早由 Ian Goodfellow 在 2014 年提出,是目前深度学习领域最具潜力的研究成果之一.它的核心思想是:同时训练两个相互协作.同时又相互竞争的深度神经网络(一个称为生成器 Generator,另一个称为判别器 Discriminator)来处理无监督学习的相关问题.在训

从原理到代码:大牛教你如何用 TensorFlow 亲手搭建一套图像识别模块 | AI 研习社 PPT链接: https://pan.baidu.com/s/1i5Jrr1N 视频链接: https://v.qq.com/x/page/n0386utnrb0.html?start=492

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

雷锋网按:本文作者陆池,原文载于作者个人博客,雷锋网已获授权. 引言 学习一段时间的tensor flow之后,想找个项目试试手,然后想起了之前在看Theano教程中的一个文本分类的实例,这个星期就用tensorflow实现了一下,感觉和之前使用的theano还是有很大的区别,有必要总结mark一下. 模型说明 这个分类的模型其实也是很简单,主要就是一个单层的LSTM模型,当然也可以实现多层的模型,多层的模型使用Tensorflow尤其简单,下面是这个模型的图 简单解释一下这个图,每个word经

http://www.jianshu.com/p/e112012a4b2d 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,由大量的神经元相连接并进行计算,在外界信息的基础上,改变内部的结构,常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模. 神经网络由大量的节点和之间的联系构成,负责传递信息和加工信息,神经元也

TensorFlow笔记-04-神经网络的实现过程,前向传播 基于TensorFlow的NN:用张量表示数据,用计算图搭建神经网络,用会话执行计算图,优化线上的权重(参数),得到模型 张量(tensor):多维数组(列表) 阶:张量的维数 计算图(Graph):搭建神经网络的计算过程,只搭建,不运算 会话(Session):执行计算图中的结点运算 神经网络的参数:即计算图中的权重,也可以说是神经元(后面会提到)线上的权重,用变量表示,一般会随机生成这些参数.生成参数的方法是让 w(神经元上的线)

Kaggle比赛冠军经验分享:如何用 RNN 预测维基百科网络流量 from:https://www.leiphone.com/news/201712/zbX22Ye5wD6CiwCJ.html 导语:来自莫斯科的 Arthur Suilin 在比赛中夺冠并在 github 上分享了他的模型 雷锋网 AI 科技评论按:最近在 Kaggle 上有一场关于网络流量预测的比赛落下帷幕,作为领域里最具挑战性的问题之一,这场比赛得到了广泛关注.比赛的目标是预测 14 万多篇维基百科的未来网络流量,分两个阶

我一直觉得TensorFlow的深度神经网络代码非常困难且繁琐,对TensorFlow搭建模型也十分困惑,所以我近期阅读了大量的神经网络代码,终于找到了搭建神经网络的规律,各位要是觉得我的文章对你有帮助不妨点一个关注. 我个人把深度学习分为以下步骤:数据处理 --> 模型搭建 --> 构建损失 --> 模型训练 --> 模型评估 我先把代码放出来,然后一点一点来讲 # Author:凌逆战 # -*- encoding:utf-8 -*- # 修改时间:2020年5月31日 imp

由于项目的需要,老板让我使用arm开发板(友善之臂的tiny6410)搭建无线mesh网络.一般而言,无线自组织网络的网络设备都是由用户的终端设备来充当,这些终端设备既要处理用户的应用数据,比如娱乐,办公等各方面数据,又要充当路由器,来进行路由转发:另一方面,这些用户终端设备的移动性也较强.对于前者,终端设备的绝大多数软硬件资源都花费在了用户的应用数据处理上了,留给网络转发使用的资源所剩无几,因此这些终端设备一般无法胜任大规模的网络拓扑结构.大数据量(比如音.视频多媒体数据)转发的这些任务:对于

上一篇说到了如何用 rsyslog 搭建本地的日志服务,地址在这里,没有看的童鞋可以先瞅一眼 : http://www.cnblogs.com/smallrookie/p/5677004.html 显然这个是比较简单粗暴的,如果没有做过什么特殊的输出配置,所有的输出都会写到一个文件里面,当然 rsyslog 是支持关键词匹配,然后把日志定向的写到你想写的文件里面的,如果你只有数量比较小的接口并且一段时间内,接口的数量不会发生变更,那么使用这种方式是OK的.不过实际情况是,我们通常要处理的是大量的

3:用tensorflow搭个神经网络出来 为什么用tensorflow呢,应为谷歌是亲爹啊,虽然有些人说caffe更适合图像啊mxnet效率更高等等,但爸爸就是爸爸,Android都能那么火,一个道理嘛.其实这些个框架一通百通,就是语法不一样了些.从tensorflow开始吧. 关于tf的安装详见另一篇博文,此处tensorflow的学习基本来自Udacity中google的深度学习课程. 1:tensorflow的计算图 在tensorflow中编写代码可以分成两个部分,首先是要定义一个计算

上周我们讲了经典CNN网络AlexNet对图像分类的效果,2014年,在AlexNet出来的两年后,牛津大学提出了Vgg网络,并在ILSVRC 2014中的classification项目的比赛中取得了第2名的成绩(第一名是GoogLeNet,也是同年提出的).在论文<Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition>中,作者提出通过缩小卷积核大小来构建更深的网络. Vgg网络结构 VGGnet是Oxford的

用Tensorflow搭建神经网络的一般步骤如下: ① 导入模块 ② 创建模型变量和占位符 ③ 建立模型 ④ 定义loss函数 ⑤ 定义优化器(optimizer), 使 loss 达到最小 ⑥ 引入激活函数, 即添加非线性因素 (线性回归问题跳过此步骤) ⑦ 训练模型 ⑧ 检验模型 ⑨ 使用模型预测数据 ⑩ 保存模型 ⑪ 使用Tensorboard的可视化功能 下面以一个简单的线性回归问题为例: 首先是训练模型的代码: train_model.py # ① 导入模块 import tensor

这篇薄荷主要是讲了如何用tensorflow去训练好一个模型,然后生成相应的pb文件.最后会将如何重新加载这个pb文件. 首先先放出PO主的github: https://github.com/ppplinday/tensorflow-vgg16-train-and-test 其中的pitcute文件是狗和猫的图片分别15张一共30(别吐槽,只是为了练手学习的233333), train那个就是训练的文件,test这个就是测试的文件. 接着PO主会慢慢讲解相应的步骤. !!!ps:由于PO主也是

1.1.0. 概述: 共享/NFS目录给整个192.168.25.0/24网段主机读写 man nfs 可以查看mount的信息 rpc端口111 nfs主端口2049 1.1.1. 搭建NFS环境 搭建企业级NFS网络文件共享服务 1.1.5. 企业生产场景NFS共享存储优化 1.硬件:sas/sad硬盘,买多块,raid0/raid10  网卡吞吐量达,千兆(多块bond) 2.NFS服务器端配置 /data  10.0.0.7/24(rw,sync) 3.NFS客户端挂载 mount -t

利用 Docker 搭建 IPFS 私有网络 本文原始地址:https://sitoi.cn/posts/40630.html 下载项目 项目地址:https://github.com/Sitoi/private-network-ipfs 环境 两台 Linux 设备,分别配置他们的ip地址为 192.168.1.244 和 192.168.1.246 步骤 修改挂载目录 通过 docker 创建 IPFS 容器 确保配置 IPFS API 以允许跨源(CORS)请求 生成并分发一个共享 key

方法1:快速包安装 一.安装Anaconda 1.官网地址:https://www.anaconda.com/distribution/,选择其中一个版本下载即可,最好安装3.7版本,因为2.7版本2020开始就不再维护了. 2.下载完成后,将该文件放置到指定目录,进入该目录命令行窗口,执行bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh 3.执行命令:sudo gedit /etc/profile ,查看环境变量是否添加. export PATH=/home/[user

前言: 在前一篇中,已经搭建好了Tensorflow环境,本文将介绍如何准备数据与预处理数据. 正文: 在机器学习中,数据是非常关键的一个环节,在模型训练前对数据进行准备也预处理是非常必要的. 一.数据准备: 一般分为三个步骤:数据导入,数据清洗,数据划分. 1.数据导入: 数据存放在原始格式多种多样,具体取决于用于导入数据的机制和数据的来源.比如:有*.csv,*.txt,*xls,*.json等. 2.数据清洗: 数据清洗主要发现并纠正数据中的错误,包含检查数据的一致性,数据的无效值,以及缺

TensorFlow 中的卷积网络 是时候看一下 TensorFlow 中的卷积神经网络的例子了. 网络的结构跟经典的 CNNs 结构一样,是卷积层,最大池化层和全链接层的混合. 这里你看到的代码与你在 TensorFlow 深度神经网络的代码类似,我们按 CNN 重新组织了结构. 如那一节一样,这里你将会学习如何分解一行一行的代码.你还可以下载代码自己运行. 感谢 Aymeric Damien 提供了这节课的原始 TensorFlow 模型. 现在开看下! 数据集 你从之前的课程中见过这节课的

用tensorflow搭建RNN(LSTM)进行MNIST 手写数字辨识 循环神经网络RNN相比传统的神经网络在处理序列化数据时更有优势,因为RNN能够将加入上(下)文信息进行考虑.一个简单的RNN如下图所示: 将这个循环展开得到下图: 上一时刻的状态会传递到下一时刻.这种链式特性决定了RNN能够很好的处理序列化的数据,RNN 在语音识别,语言建模,翻译,图片描述等问题上已经取得了很到的结果. 根据输入.输出的不同和是否有延迟等一些情况,RNN在应用中有如下一些形态: RNN存在的问题 RNN能