昨天,Google发布了Tensorflow游乐场.Tensorflow是Google今年推出的机器学习开源平台.而有了Tensorflow游乐场,我们在浏览器中就可以训练自己的神经网络,还有酷酷的图像让我们更直观地了解神经网络的工作原理.今天,就让硅谷周边带你一起去Tensorflow游乐场快乐地玩耍吧!   昨天,Google深度学习部门Google Brain的掌门人,也是Google里受万众景仰的神级别工程师Jeff Dean,在Google Plus上发布了Tensorflow游乐场的

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

tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据(1) 一:神经网络知识点整理 1.1,多层:使用多层权重,例如多层全连接方式 以下定义了三个隐藏层的全连接方式的神经网络样例代码: import tensorflow as tf l1 = tf.matmul(x, w1) l2 = tf.matmul(l1, w2) y = tf.matmul(l2,w3) 1.2,激活层:引入激活函数,让每一层去线性化 激活函数有多种,例如常用的 tf.nn.relu  tf.nn.

续集请点击我:tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据(2) 本节开始学习使用tensorflow教程,当然从最简单的MNIST开始.这怎么说呢,就好比编程入门有Hello World,机器学习入门有MNIST.在此节,我将训练一个机器学习模型用于预测图片里面的数字. 开始先普及一下基础知识,我们所说的图片是通过像素来定义的,即每个像素点的颜色不同,其对应的颜色值不同,例如黑白图片的颜色值为0到255,手写体字符,白色的地方为0,黑色为1,如下图. MNIST

本文地址:https://www.cnblogs.com/tujia/p/13862351.html 系列文章: [0]TensorFlow光速入门-序 [1]TensorFlow光速入门-tensorflow开发基本流程 [2]TensorFlow光速入门-数据预处理(得到数据集) [3]TensorFlow光速入门-训练及评估 [4]TensorFlow光速入门-保存模型及加载模型并使用 [5]TensorFlow光速入门-图片分类完整代码 [6]TensorFlow光速入门-python模

Java原始数据类型的分类以及数据范围 1.基本数据类型分为:整型(byte, short, int, long),浮点型(float, double),字符型(char),布尔型(boolean) 2.各个类型范围: long,64位,最小值:负2的63次方,最大值2的63次方减一. int,32位,最小值:负2的31次方,最大值2的31次方减一. short,16位,最小值:负2的15次方,最大值2的15次方减一. byte,8位,最小值:负2的7次方,最大值2的7次方减一.

关于TensorFlow读取数据,官网给出了三种方法: 供给数据(Feeding):在TensorFlow程序运行的每一步,让python代码来供给数据. 从文件读取数据:在TensorFlow图的起始,让一个输入管线从文件中读取数据. 预加载数据:在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况). 对于数据量较小而言,可能一般选择直接将数据加载进内存,然后再分batch输入网络进行训练(tip:使用这种方法时,结合yeild 使用更为简洁).但是如果数据量较

分类与回归 分类(Classification)与回归(Regression)的区别在于输出变量的类型.通俗理解,定量输出称为回归,或者说是连续变量预测:定性输出称为分类,或者说是离散变量预测. 回归问题的预测结果是连续的,通常是用来预测一个值,如预测房价.未来的天气情况等等.一个比较常见的回归算法是线性回归算法(LR,Linear Regression).回归分析用在神经网络上,其最上层不需要加上softmax函数,而是直接对前一层累加即可.回归是对真实值的一种逼近预测. 分类问题的预测结果是

前面我们学习过回归问题,比如对于房价的预测,因为其预测值是个连续的值,因此属于回归问题. 但还有一类问题属于分类的问题,比如我们根据一张图片来辨别它是一只猫还是一只狗.某篇文章的内容是属于体育新闻还是经济新闻等,这个结果是有一个全集的离散值,这类问题就是分类问题. 我有时会把回归问题看成是分类问题,比如对于房价值的预测,在实际的应用中,一般不需要把房价精确到元为单位的,比如对于均价,以上海房价为例,可以分为:5000-10万这样的一个范围段,并且以1000为单位就可以了,尽管这样分出了很多类,但

很多正在入门或刚入门TensorFlow机器学习的同学希望能够通过自己指定图片源对模型进行训练,然后识别和分类自己指定的图片.但是,在TensorFlow官方入门教程中,并无明确给出如何把自定义数据输入训练模型的方法.现在,我们就参考官方入门课程<Deep MNIST for Experts>一节的内容(传送门:https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/pros),介绍如何将自定义图片输入到TensorFlow的训练模型. 在<Deep M

一.TFRecord文件书写效率对比(单线程和多线程对比) 1.准备工作 # Author : Hellcat # Time : 18-1-15 ''' import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1" ''' import os import glob import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt np.set_

MNIST是一个非常有名的手写体数字识别数据集,在很多资料中,这个数据集都会被用作深度学习的入门样例.而TensorFlow的封装让使用MNIST数据集变得更加方便.MNIST数据集是NIST数据集的一个子集,它包含了60000张图片作为训练数据,10000张图片作为测试数据.在MNIST数据集中的每一张图片都代表了0~9中的一个数字.图片的大小都为28*28,且数字都会出现在图片的正中间,如下图所示: 在上图中右侧显示了一张数字1的图片,而右侧显示了这个图片所对应的像素矩阵,MNIST数据集提

关于Tensorflow读取数据,官网给出了三种方法: 供给数据(Feeding): 在TensorFlow程序运行的每一步, 让Python代码来供给数据. 从文件读取数据: 在TensorFlow图的起始, 让一个输入管线从文件中读取数据. 预加载数据: 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况). 在使用Tensorflow训练数据时,第一步为准备数据,现在我们只讨论图像数据.其数据读取大致分为:原图读取.二进制文件读取.tf标准存储文件读取. 一

测试demo ------------------------------------------------------------------------------------ <?php function genTree($items,$id='id',$pid='pid',$son = 'children'){ $tree = array(); //格式化的树 $tmpMap = array(); //临时扁平数据 foreach ($items as $item) { $tmpMap

1. 预加载数据 Preloaded data # coding: utf-8 import tensorflow as tf # 设计Graph x1 = tf.constant([2, 3, 4]) x2 = tf.constant([4, 0, 1]) y = tf.add(x1, x2) with tf.Session() as sess: print sess.run(y) # output: # [6 3 5] 预加载数据方式是将训练数据直接内嵌到tf的图中,需要提前将数据加载到内存

基础概念 在tensorflow的官方文档是这样介绍Dataset数据对象的: Dataset可以用来表示输入管道元素集合(张量的嵌套结构)和"逻辑计划"对这些元素的转换操作.在Dataset中元素可以是向量,元组或字典等形式. 另外,Dataset需要配合另外一个类Iterator进行使用,Iterator对象是一个迭代器,可以对Dataset中的元素进行迭代提取. 看个简单的示例: #创建一个Dataset对象 dataset = tf.data.Dataset.from_tens

最新上传的mcnn中有完整的数据读写示例,可以参考. 关于Tensorflow读取数据,官网给出了三种方法: 供给数据(Feeding): 在TensorFlow程序运行的每一步, 让Python代码来供给数据. 从文件读取数据: 在TensorFlow图的起始, 让一个输入管线从文件中读取数据. 预加载数据: 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况). 对于数据量较小而言,可能一般选择直接将数据加载进内存,然后再分batch输入网络进行训练(tip:

Tensorflow 数据读取有三种方式: Preloaded data: 预加载数据,在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况). Feeding: Python产生数据,再把数据喂给后端.TensorFlow程序运行的每一步, 让Python代码来供给数据. Reading from file: 从文件中直接读取,在TensorFlow图的起始, 让一个输入管线从文件中读取数据. (https://www.cnblogs.com/jyxbk/p/77

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("E:\\datasets\\MNIST_data\\", one_hot=True) print("Training data size: ", mnist.train.num_examples) print("Validating data size: ",

Tensorflow 时间序列数据的处理 数据集简介 数据来源:Kaggle Ubiquant Market Prediction 数据集描述了多个投资项目在一个时间序列下的300个匿名特征("f_0"至"f_299")以及一个目标特征("target").要求根据后续时间节点的匿名特征预测目标特征. 本文的主要目标是构建特定长度的时间序列RNN网络训练和测试集. 训练集和验证集.测试集的划分 由于给出的要求是预测后续时间点的目标特征,模型的建立

​数据下载链接:数据下载链接 引言 全国土地利用数据产品是以Landsat TM/ETM/OLI遥感影像为主要数据源,经过影像融合.几何校正.图像增强与拼接等处理后,通过人机交互目视解译的方法,将全国土地利用类型划分为6个一级类,25个二级类以及部分三级分类的土地利用数据产品. 正文 数据简介 土地利用是指人类有目的地开发利用土地资源的一切活动,对于土地利用变化的分析是希望通过长时间序列在相同空间范围内对于特定类型或特定区域的土地使用情况变化进行分析,从而判断该区域或该类型土地变化的规律,进而分