tensorflow多GPU并行计算 TensorFlow可以利用GPU加速深度学习模型的训练过程,在这里介绍一下利用多个GPU或者机器时,TensorFlow是如何进行多GPU并行计算的. 首先,TensorFlow并行计算分为:模型并行,数据并行.模型并行是指根据不同模型设计不同的并行方式,模型不同计算节点放在不同GPU或者机器上进行计算.数据并行是比较通用简便的实现大规模并行方式,同时使用多个硬件资源计算不同batch数据梯度,汇总梯度进行全局参数更新. 在这里我们主要介绍数据并行的多GP

python视频 神经网络 Tensorflow 模块 视频教程 (带源码) 所属网站分类: 资源下载 > python视频教程 作者:smile 链接:http://www.pythonheidong.com/blog/article/449/ 来源:python黑洞网

1.知识点 """ 1.基础知识: 1.神经网络结构:1.输入层 2.隐含层 3.全连接层(类别个数=全连接层神经元个数)+softmax函数 4.输出层 2.逻辑回归:只能解决二分类问题 3.线性回归:只能用于预测 4.softmax:有多少类别,就会有多少个输出 5.信息熵:信息熵越大,不确定性越大,信息熵越小,则不确定小,属于的类别也更加清晰 6.softmax公式: Si = e^i / (e^1+....+e^j) ,用于计算概率值. 特点:所有类别概率值相加等于1

从零开始Windows环境下安装python+tensorflow 2017年07月12日 02:30:47 qq_16257817 阅读数:29173 标签: windowspython机器学习tensorflowAnaconda 更多 个人分类: machine-learning   前言 安装环境 tensorflow Anaconda 安装步骤 1.安装Anaconda 2.安装tensorflow 3.测试是否安装成功 总结 前言 本文介绍在Windows平台下,使用Anoconda简

基于Ubuntu+Python+Tensorflow+Jupyter notebook搭建深度学习环境 前言一.环境准备环境介绍软件下载VMware下安装UbuntuUbuntu下Anaconda的安装二.Xshell远程连接Ubuntu系统三.Jupyter notebook服务器的配置及远程访问四.远程环境的测试Tensorflow软件库的安装简单爬虫数据可视化基于神经网络实现fashion_mnist图片的识别总结 前言 如今,人工智能.深度学习等高深知识逐渐融入大家的视野,小大验证码的识

在前面两篇文章介绍了深度学习的一些基本概念,本文则使用Python实现一个简单的深度神经网络,并使用MNIST数据库进行测试. 神经网络的实现,包括以下内容: 神经网络权值的初始化 正向传播 误差评估 反向传播 更新权值 主要是根据反向传播的4个基本方程,利用Python实现神经网络的反向传播. 初始化 首先定义代表神经网络的类NeuralNetwork, class NeuralNetwork: def __init__(self,layers,alpha=0.1): self.W = []

Python+Tensorflow的CNN技术快速识别验证码 文章来源于: https://www.jianshu.com/p/26ff7b9075a1 验证码处理的流程是:验证码分析和处理—— tensorflow安装 —— 模型训练 —— 模型预测 需要的准备. 1. 安装TensorFlow 2.  PIL 3. numpy 4. 用于训练的图片 0.文件目录: 红色部分有用,其他不用 1. 训练模型的图片:链接:https://pan.baidu.com/s/1kpgt7Pc-ni4Wn

TensorFlow神经网络集成方案 创造张力流create_tensorflow_neuropod 将TensorFlow模型打包为neuropod包. create_tensorflow_neuropod( neuropod_path, model_name, node_name_mapping, input_spec, output_spec, frozen_graph_path = None, graph_def = None, init_op_names = [], input_ten

平常写的程序,无论是单线程还是多线程,大多只有一个进程,而且只能在一个核心里工作.所以很多应用程序即使正在满载运行,在任务管理器中CPU使用量还是只有50%(双核CPU)或25%(四核CPU) 如果能让一个程序自己建立出多个进程,并且让它们并行运行,那么就可以在不同cpu核心上同时运行,进而实现并行计算啦. Python的并行计算就是这么做的. 之前的理解错了......还是要学习一个 1.多线程与多进程 之前OS课学过..... in general,线程是比进程低一级的调度单位.一个进程可以

原文链接:http://www.cnblogs.com/learn-to-rock/p/5677458.html 偶然在网上看到了一个让我很感兴趣的项目 Magenta,用Tensorflow让神经网络自动创造音乐. 白话就是:可以用一些音乐的风格来制作模型,然后用训练出的模型对新的音乐进行加工从而创造出新的音乐. 花了半天时间捣鼓终于有了成果,挺开心的,同时也把这半天的经验拿来分享,能让大家节约一些时间也算是我对社会做出的一点贡献吧. 再次感受 Google 的黑科技 希望大家能喜欢我的Chi

Tensorflow让神经网络自动创造音乐 前几天看到一个有意思的分享,大意是讲如何用Tensorflow教神经网络自动创造音乐.听起来好好玩有木有!作为一个Coldplay死忠粉,第一想法就是自动生成一个类似Coldplay曲风的音乐,于是,开始跟着Github上的教程(项目的名称:Project Magenta)一步一步做,弄了三天,最后的生成的音乐在这里(如果有人能告诉我怎么在博客里插入音乐请赶快联系我!谢谢!) 第一首:Magenta Melody Result1.mp3 http://

"与其停留在概念理论层面,不如动手去实现一个简单demo ."       ——鲁迅 没有源码都是耍流氓github 前言 目前提供AI开发相关API接口的公司有很多,国外如微软.谷歌,国内的百度.腾讯等都有开放API接口.开发者只需要调用相关接口,几步就能开发出一个“智能APP”.通常情况AI接口有以下几类: 计算机视觉 图像分类.图像目标检测以及视频检测跟踪等等.这类API主要用于处理图像和视频,能够给图像打tag,并分析视频图片中的物体及其对应坐标轨迹等. 语言 包括自然语言处理

TensorFlow 是一个用于机器学习应用程序的开源库.它是谷歌大脑的第二代系统,在取代了近源的 DistBelief 之后,被谷歌用于研究和生产应用.TensorFlow 提供了很多种语言接口,包括 Python.C++.Go.Java 和 C 等等.考虑到普遍性和易学性,本文将采用 Python 版本,并且会简单介绍下 TensorFlow 的安装和它的一些低阶 API,以及从头开始构建基于真实数据集的前馈神经网络. 在更为复杂的应用场景下,神经网络的训练时长往往是一种特别需要克服的因素.

本实验通过建立一个含有两个隐含层的BP神经网络,拟合具有二次函数非线性关系的方程,并通过可视化展现学习到的拟合曲线,同时随机给定输入值,输出预测值,最后给出一些关键的提示. 源代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plotdata = { "batchsize":[], "loss":[] } d

运行 TensorFlow打开一个 python 终端: $ python >>> import tensorflow as tf >>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') >>> sess = tf.Session() >>> print sess.run(hello) Hello, TensorFlow! >>> a = tf.constant(10) >&

前言: 作为一个深度学习的重度狂热者,在学习了各项理论后一直想通过项目练手来学习深度学习的框架以及结构用在实战中的知识.心愿是好的,但机会却不好找.最近刚好有个项目,借此机会练手的过程中,我发现其实各大机器学习以及tensorflow框架群里的同学们也有类似的问题.于是希望借项目之手分享一点本人运行过程中的理解以及经验,希望在有益大家工作的基础上抛砖引玉,得到行业内各位专业人士的批评指点,多谢大家支持! 第一章博客我将会分为两个部分,这一部分将讲述Word2Vec在tensorflow中官方提供

1.安装Anaconda3 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 2.安装python 3.6 (base) C:\Users\xgr>conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ (base) C:\Users\xgr>conda config --set show_channel_urls yes

node node单线程,没有并发,但是可以利用cluster进行多cpu的利用.cluster是基于child_process的封装,帮你做了创建子进程,负载均衡,IPC的封装. const cluster = require('cluster'); const http = require('http'); if (cluster.isMaster) { let numReqs = 0; setInterval(() => { console.log(`numReqs = ${numReqs

TensorFlow运行方式.加载数据.定义超参数,构建网络,训练模型,评估模型.预测. 构造一个满足一元二次函数y=ax^2+b原始数据,构建最简单神经网络,包含输入层.隐藏层.输出层.TensorFlow学习隐藏层.输出层weights.biases.观察训练次数增加,损失值变化. 生成.加载数据.方程y=x^2-0.5.构造满足方程的x.y.加入不满足方程噪声点. import tensor flow as tf import bumpy as np # 构造满中一元二次方程的函数 x_d

注: Scratch是一款由麻省理工学院(MIT) 设计开发的一款面向少年的简易编程工具.这里写链接内容         本文翻译自“IMPLEMENTING A NEURAL NETWORK FROM SCRATCH IN PYTHON – AN INTRODUCTION”,原文链接为这里写链接内容.并且,我在这里给出原文数学公式的推导和对原文一些概念的修正:         在这里,我将展示一种简单的三层神经网络,我不会详细推导出与本文有关的所有数学公式,我将我的想法以一种直观的形式展示出来