1,感谢莫烦 2,第一个实例:用tf拟合线性函数 import tensorflow as tf import numpy as np # create data x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) y_data = x_data*0.1 + 0.3 #先创建我们的线性函数目标 #搭建模型 Weights = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0)) biases = tf.Varia

import tensorflow as tfimport numpy as np ##save to file#rember to define the same dtype and shape when restore# W = tf.Variable([[1,2,3],[3,4,5]],dtype=tf.float32,name='Weights')# b = tf.Variable([[1,2,3]],dtype=tf.float32,name='biases') # init = tf

import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data#number 1 to 10 datamnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True) def compute_accuracy(v_xs,v_ys): global prediction y_pre = sess.run(prediction,feed_dict

import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data#number 1 to 10 datamnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True) def add_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=None): Weights = tf.Variable(t

import tensorflow as tfimport numpy as np def add_layer(inputs,in_size,out_size,n_layer,activation_function=None): # add one more layer and return the output of this layer layer_name = 'layer%s' % n_layer with tf.name_scope('layer'): with tf.name_sco

import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt def add_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=None): Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size,out_size])) biases = tf.Variable(tf.zeros([1,out_size]) + 0.1) W

import tensorflow as tf input1 = tf.placeholder(tf.float32)input2 = tf.placeholder(tf.float32) output = tf.multiply(input1,input2) with tf.Session() as sess: print(sess.run(output,feed_dict={input1:[7.],input2:[2.0]}))

import tensorflow as tf state = tf.Variable(0,name='counter') one = tf.constant(1) new_value = tf.add(state,one)update = tf.assign(state,new_value) init = tf.initialize_all_variables()#must have if define variable with tf.Session() as sess: sess.run(

import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2' import tensorflow as tfmatrix1 = tf.constant([[3,3]])matrix2 = tf.constant([[2],[2]])protuct = tf.matmul(matrix1,matrix2) # sess = tf.Session()# result = sess.run(protuct) # print(result)# sess.close()

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 ####create tensorflow structure start###Weights = tf.Variable(tf.random_uniform([1],-1.0,1.0))biases = tf.Variable(tf.zeros([

bilibili莫烦tensorflow视频教程学习笔记 1.初次使用Tensorflow实现一元线性回归 # 屏蔽警告 import os os.environ[' import numpy as np import tensorflow as tf # create dataset x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) y_data = x_data * 2 + 5 ### create tensorflow structure St

  一.Matplotlib[结果可视化] #import os #os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #添加一个神经层,定义添加神经层的函数 def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function = None): Weights =

稍稍乱入的CNN,本文依然是学习周莫烦视频的笔记. 还有 google 在 udacity 上的 CNN 教程. CNN(Convolutional Neural Networks) 卷积神经网络简单讲就是把一个图片的数据传递给CNN,原涂层是由RGB组成,然后CNN把它的厚度加厚,长宽变小,每做一层都这样被拉长,最后形成一个分类器: 如果想要分成十类的话,那么就会有0到9这十个位置,这个数据属于哪一类就在哪个位置上是1,而在其它位置上为零. 在 RGB 这个层,每一次把一块核心抽出来,然后厚度

滴:转载引用请注明哦[握爪] https://www.cnblogs.com/zyrb/p/9700343.html 莫烦教程是一个免费的机器学习(不限于)的学习教程,幽默风俗的语言让我们这些刚刚起步的小白们感到Friendly~o(*￣︶￣*)o.为了巩固自己的记忆,也小小の贡献于他人,将莫烦教程进行整理.难免于有错误恳请批评指正,也希望自己始终能愉悦的学习!PS:大多数为整理文本,少部分添加自己的理解. Artificial Neural Nets VS Neural Nets ? 二三十年

TensorFlow DeepLab教程初稿-tensorflow gpu安装教程 商务合作,科技咨询,版权转让:向日葵,135-4855__4328,xiexiaokui#qq.com Summary: DeepLab需要1.10以上版本. 本日志详细记录在两台不同笔记本电脑安装/更新 TensorFlow-GPU的具体过程 这是本人第3次,4次安装tf,这两次是gpu版. 第一次是安装cpu版,第二次是在python2.7 arcpy环境下安装32位 tf,但不能运行.第三次安装成功,但电脑

0.写在前面 ​ 之前其实安装过一次tensorflow,但是由于电脑中毒,重装了系统,把所有的环境全部删除了.之前在博客里转发了一篇别人在win10安装tensorflow的教程,但是版本比较旧了,所以这次决定自己写一下. 1.环境说明 ​ 这次安装tensorflow是在Win10(1909)版本下,基于anaconda安装的.anaconda隔离管理多个环境,互不影响,比较方便. 2.安装anaconda 2.1 下载 ​ 这里选择python 3.7版本的下载,根据自己系统实际的位数,下

2015年11月9日,Google发布人工智能系统TensorFlow并宣布开源,同日,极客学院组织在线TensorFlow中文文档翻译.一个月后,30章文档全部翻译校对完成,上线并提供电子书下载,该文档的上线为国内外使用中文学习TensorFlow的工程及研究人员提供了更快的访问速度和更好的阅读体验,助力中国AI技术与世界同步.在线阅读地址为:http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/ 众所周知,人工智能将是未来发展的大方向,从国家到全

之前的博客我们已经对RNN模型有了个粗略的了解.作为一个时序性模型,RNN的强大不需要我在这里重复了.今天,让我们来看看除了RNN外另一个特殊的,同时也是广为人知的强大的神经网络模型,即CNN模型.今天的讨论主要是基于Tensorflow的CIFAR10教程,不过作为对比,我们也会对Tensorflow的MINST教程作解析以及对比.很快大家就会发现,逻辑上考虑,其实内容都是大同小异的.由于所对应的目标不一样,在数据处理方面可能存在着些许差异,这里我们以CIFAR10的为基准,有兴趣的朋友欢迎去

bilibili莫烦scikit-learn视频学习笔记 1.使用KNN对iris数据分类 from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 从datasets中导入iris数据,包含150条样本,每条样本4个feature iris_data = datasets.load_i

莫烦视频网址 这个代码实现了预测和可视化 import os # third-party library import torch import torch.nn as nn import torch.utils.data as Data import torchvision import matplotlib.pyplot as plt # torch.manual_seed() # reproducible # Hyper Parameters EPOCH = # train the tra