版权申明:本文为博主窗户(Colin Cai)原创,欢迎转帖.如要转贴,必须注明原文网址 http://www.cnblogs.com/Colin-Cai/p/10741013.html 作者:窗户 QQ/微信:6679072 E-mail:6679072@qq.com tensorflow是一个很流行的计算框架,目前主要用来做深度学习.但实际上,tensorflow不仅仅可以做深度学习,理论上说任何算法都可以用tensorflow来描述,就在于它做了计算流图这样的抽象,而tensorflow这

最近在研究学习TensorFlow,在做识别手写数字的demo时,遇到了tf.nn.conv2d这个方法,查阅了官网的API 发现讲得比较简略,还是没理解.google了一下,参考了网上一些朋友写得博客,结合自己的理解,差不多整明白了. 方法定义tf.nn.conv2d (input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_format=None, name=None) 参数:**input : ** 输入的要做卷积的图片,要

​现如今,应用商业智能BI工具的企业是越来越多了,由此也可见企业对数据分析的重视.因此,掌握一定的数据分析知识对"打工人"来说是非常重要的.现在小编就来跟大家一起来了解一下商业智能BI工具于企业而言的意义,以及有关商业智能BI工具的一些基础知识.GO!GO!GO! 商业智能BI工具的功能有很多,如积累数据用于查找信息.创建报表.仪表板进行数据分析和数据可视化表现.这些功能能够帮助员工和管理者快速进行决策制定提高工作效率,通过更加科学的数据分析,可以大大提高决策的科学性.准确性.另外,商

1. TensorsTensorFlow的数据中央控制单元是tensor(张量),一个tensor由一系列的原始值组成,这些值被形成一个任意维数的数组.一个tensor的列就是它的维度. 2. The Computational Graph TensorFlow核心程序由2个独立部分组成:     a:Building the computational graph构建计算图     b:Running the computational graph运行计算图 一个computational g

在tensorflow的使用中,经常会使用tf.reduce_mean,tf.reduce_sum等函数,在函数中,有一个reduction_indices参数,表示函数的处理维度,直接上图,一目了然: 需要注意的一点,在很多的时候,我们看到别人的代码中并没有reduction_indices这个参数,此时该参数取默认值None,将把input_tensor降到0维,也就是一个数. https://www.cnblogs.com/likethanlove/p/6547405.html

2020/10/31 参考:https://blog.csdn.net/mzpmzk/article/details/78636127 1. 两大步骤:定义图define the graph, 进行计算(会话)begin the session 2. 高级封装接口(keras--tf2.x ,tf.contrib.learn--scikit-learn) 3. 清除会话 tf.keras.backend.clear_session()获取默认计算图:tf.get_default_graph()t

sklearn ⇒ 机器学习算法和模型: theras theano TensorFlow 1. 理解模型以及函数,参数返回值的实际意义 一定要注意模型的构造函数,接收的参数列表,以及该模型本身所要解决的问题,因为在一些实现较好的框架或者库中,相似功能的类都会共享同一种接口. KMeans(sklearn.cluster.KMeans),其也有成员函数: fit:训练 ⇒ 模型的参数,其实是以及聚类的中心: predict:接收的测试样本,属于哪一个聚类中心: autoencoder,其内部对称

大数据产业发展规划 (2016-2020年) 发布时间:2017-01-17  来源:规划司 数据是国家基础性战略资源,是21世纪的“钻石矿”.党中央.国务院高度重视大数据在经济社会发展中的作用,党的十八届五中全会提出“实施国家大数据战略”,国务院印发<促进大数据发展行动纲要>,全面推进大数据发展,加快建设数据强国.“十三五”时期是我国全面建成小康社会的决胜阶段,是新旧动能接续转换的关键时期,全球新一代信息产业处于加速变革期,大数据技术和应用处于创新突破期,国内市场需求处于爆发期,我国大数据产

模式识别领域应用机器学习的场景非常多,手写识别就是其中一种,最简单的数字识别是一个多类分类问题,我们借这个多类分类问题来介绍一下google最新开源的tensorflow框架,后面深度学习的内容都会基于tensorflow来介绍和演示 请尊重原创,转载请注明来源网站www.shareditor.com以及原始链接地址 什么是tensorflow tensor意思是张量,flow是流. 张量原本是力学里的术语,表示弹性介质中各点应力状态.在数学中,张量表示的是一种广义的"数量",0阶张量

本资料是在Ubuntu14.0.4版本下进行,用来进行图像处理,所以只介绍关于图像处理部分的内容,并且默认TensorFlow已经配置好,如果没有配置好,请参考官方文档配置安装,推荐用pip安装.关于配置TensorFlow,官方已经说得很详细了,我这里就不啰嗦了.官方教程看这里:https://www.tensorflow.org/get_started/os_setup 如果安装了GPU版本的TensorFlow,还需要配置Cuda,关于Cuda安装看这里:https://www.tenso

我的理解里面:高价值分两个部分,一个是静态的,一个是动态的. 我把静态的称为硬性指标,动态的称为软性指标. 下面我给大家仔细解释一下两个指标的具体展示. ------------------------------------------ 一,硬性指标(静态高价值) 静态高价值包含了一个人的生存价值和繁殖价值. 1, 外貌 (也就是繁殖价值) 比如 ~~有一张好看的脸~~ 长的帅的人相对比较受欢迎,女人都是爱美的动物,对男人的长相也不例外. 皮肤好 健康,白皙,是女人比较喜欢的类型,有些男人的皮

简介:Tensorflow是google于2015年11月开源的第二代机器学习框架. Tensorflow名字理解:图形边中流动的数据叫张量(Tensor),因此叫Tensorflow 既 张量流动 的意思. Tensorflow支持的开发语言包括c++ / python / java 等主流语言,支持的平台包括Linux,OSX,windows,移动平台等. Tensorflow基于OP(操作)的特点方便研究人员构造新的东西. Tensorflow的应用实例:腾讯优图实验室通过借助多机多卡的T

您是否在开发对组织来说有价值的产品?如何判断产品是否有价值? 如果没有经常提出这两个问题,那么您可能忽略了产品价值方面的问题. 产品是目前工作所要达成的目的,是组建团队的原因.产品也是你选择Scrum的原因,所以,你必须要集中精力理解并提高产品价值. 优化产品价值的4个步骤 第1步:培养产品思维而非项目思维 产品思维聚焦于创造有价值的输出. 如果开发的产品没有人想要或使用,那么产出就毫无价值. 作为一名以传统项目管理作为职业起点的PMP,我对项目思维模式非常熟悉.衡量项目是否成功的标准通常基于一

cs231n的第18课理解起来很吃力,听后又查了一些资料才算是勉强弄懂,所以这里贴一篇博文(根据自己理解有所修改)和原论文的翻译加深加深理解,其中原论文翻译比博文更容易理解,但是太长,而博文是业者而非学者所著,看着也更舒服一点. 另,本文涉及了反向传播的backpropagation算法,知乎上有个回答很不错,备份到文章里了,为支持原作者,这里给出知乎原文连接 可视化理解卷积神经网络 这张PPT是本节课的核心,下面我来说说这张图. 可视化神经网络的思想就是构建一个逆向的卷积神经网络,但是不包括训

学习目录 1.tensorflow相关函数理解 (1)tf.nn.conv2d (2)tf.nn.relu (3)tf.nn.max_pool (4)tf.nn.dropout (5)tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits (6)tf.nn.truncated_normal (7)tf.nn.constant (8)tf.nn.placeholder (9)tf.nn.reduce_mean (10)tf.nn.squared_difference (1)

领域驱动设计理解&总结 这篇文章主要是通读<实现领域驱动设计>之后自己的理解和总结(同时也参照一些博文的分析来加深自己的理解): 有些疑问是自定义内容,虽然有自己的理解,但依然感觉较为抽象,后续会通过实践来理解其中的精妙之处. 领域驱动设计指引 领域驱动设计 作为一种软件开发方法,提供了战略上(思考方式) 和 战术上(落地方式) 的建模工具来帮助我们 设计高质量的软件模型: 领域驱动设计 不是关于技术的,而是关于讨论.聆听.理解.发现业务价值 的,目的是将 知识 集中起来,形成 通用语

转自:http://oicwx.com/detail/1161517 选自 kdnuggets 作者:Soon Hin Khor 机器之心编译 参与:Rick.吴攀.李亚洲 本文是日本东京 TensorFlow 聚会联合组织者 Hin Khor 所写的 TensorFlow 系列介绍文章的前两部分,自称给出了关于 TensorFlow 的 gentlest 的介绍.这两部分谈到单一特征问题的线性回归问题以及训练(training)的含义,机器之心将继续关注本系列文章的后续更新. 第一部分 引言

随机.mini-batch.batch(见最后解释) 在每个 epoch 送入单个数据点.这被称为随机梯度下降(stochastic gradient descent).我们也可以在每个 epoch 送入一堆数据点,这被称为 mini-batch 梯度下降,或者甚至在一个 epoch 一次性送入所有的数据点,这被称为 batch 梯度下降. 转自:https://cloud.tencent.com/developer/article/1004866 TensorFlow基本使用 TensorFl

本资料是在Ubuntu14.0.4版本下进行,用来进行图像处理,所以只介绍关于图像处理部分的内容,并且默认TensorFlow已经配置好,如果没有配置好,请参考官方文档配置安装,推荐用pip安装.关于配置TensorFlow,官方已经说得很详细了,我这里就不啰嗦了.官方教程看这里:https://www.tensorflow.org/get_started/os_setup 如果安装了GPU版本的TensorFlow,还需要配置Cuda,关于Cuda安装看这里:https://www.tenso

tensorflow的命名来源于本身的运行原理,tensor(张量)意味着N维数组,flow(流)意味着基于数据流图的计算,所以tensorflow字面理解为张量从流图的一端流动到另一端的计算过程. tensorflow中的所有数据如图片.语音等都是以张量这种数据结构的形式表示的.张量是一种组合类型的数据类型,表示为一个多维数组,通用的表示形式为 [T1,T2,T3,-Tn]  ,其中 T  可以是在tensorflow中指定类型的单个数字,也可以是一个矩阵.张量(tensor)的属性--维数(

paperA Neural Algorithm of Artistic Style 在艺术领域,尤其是绘画,艺术家们通过创造不同的内容与风格,并相互交融影响来创立独立的视觉体验.如果给定两张图像,现在的技术手段,完全有能力让计算机识别出图像具体内容.而风格是一种很抽象的东西,在计算机的眼中,当然就是一些pixel,但人眼就能很有效地的辨别出不同画家不同的style,是否有一些更复杂的feature来构成,最开始学习DeepLearning的paper时,多层网络的实质其实就是找出更复杂.更内在的