这一节使用TF实现一个多层神经网络模型来对MNIST数据集进行分类,这里我们设计一个含有两个隐藏层的神经网络,在输出部分使用softmax对结果进行预测. 使用高级API实现多层神经网络 这里我们使用tensorflow.contrib包,这是一个高度封装的包,里面包含了许多类似seq2seq.keras一些实用的方法. 先引入数据 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read

在上一篇博客<TensorFlow之DNN(一):构建“裸机版”全连接神经网络>中,我整理了一个用TensorFlow实现的简单全连接神经网络模型,没有运用加速技巧(小批量梯度下降不算哦)和正则化方法,通过减小batch size,也算得到了一个还可以的结果. 那个网络只有两层,而且MINIST数据集的样本量并不算太大.如果神经网络的隐藏层非常多,每层神经元的数量巨大,样本数量也巨大时,可能出现三个问题: 一是梯度消失和梯度爆炸问题,导致反向传播算法难以进行下去: 二是在如此庞大的网络中进行训

博客断更了一周,干啥去了?想做个聊天机器人出来,去看教程了,然后大受打击,哭着回来补TensorFlow和自然语言处理的基础了.本来如意算盘打得挺响,作为一个初学者,直接看项目(不是指MINIST手写数字识别这种),哪里不会补哪里,这样不仅能学习到TensorFlow和算法知识,还知道如何在具体项目中应用,学完后还能出来一个项目.是不是要为博主的想法双击666?图样! 现在明白了什么叫基础不牢地动山摇,明白了什么叫步子太大直接就放弃,明白了我是适合循序渐进的学习,暂时不适合对着项目直接干. 同时

这一篇博客整理用TensorFlow实现神经网络正则化的内容. 深层神经网络往往具有数十万乃至数百万的参数,可以进行非常复杂的特征变换,具有强大的学习能力,因此容易在训练集上过拟合.缓解神经网络的过拟合问题,一般有两种思路,一种是用正则化方法,也就是限制模型的复杂度,比如Dropout.L1和L2正则化.早停和权重衰减(Weight Decay),一种是增大训练样本量,比如数据增强(Data Augmentation).这些方法的原理阐述可以看我之前整理的文章<深度学习之正则化方法>. 下面用

摘自: https://www.kaggle.com/zoupet/neural-network-model-for-house-prices-tensorflow 一.实现功能简介: 本文摘自Kaggle的一篇房价预测题目,找了一篇比较全的,当作自己的Tensorflow入门. 数据和题目可以在文章开头的地址找的. 主要是给定了一个区域的房子价格以及房子特征,要预测一下房价. 二.挑选数据 # 为了使得代码在 python2 或者3下都运行,加的 __future__包.如果是python3,

MNIST手写数字集 MNIST是一个由美国由美国邮政系统开发的手写数字识别数据集.手写内容是0~9,一共有60000个图片样本,我们可以到MNIST官网免费下载,总共4个.gz后缀的压缩文件,该文件是二进制内容. train-images-idx3-ubyte.gz:  training set images     图片样本,用来训练模型 train-labels-idx1-ubyte.gz:  training set labels     图片样本对应的数字标签 t10k-images-

获取源码,请移步笔者的github: tensorflow-serving-tutorial 由于python的灵活性和完备的生态库,使得其成为实现.验证ML算法的不二之选.但是工业界要将模型部署到生产环境上,需要考略性能问题,就不建议再使用python端的服务.这个从训练到部署的整个流程如下图所示: 基本可以把工作分为三块: Saver端 模型的离线训练与导出 Serving端 模型加载与在线预测 Client端 构建请求 本文采用 Saver (python) + Serving (tens

简介 在上一篇博客:数据挖掘入门系列教程(十点五)之DNN介绍及公式推导中,详细的介绍了DNN,并对其进行了公式推导.本来这篇博客是准备直接介绍CNN的,但是想了一下,觉得还是使用keras构建一个DNN网络,然后进行一定的分类操作,这样能够更加的直观一点. 在这篇博客中将介绍: keras的基本使用 使用keras构建DNN对MNIST数据集进行预测 使用前准备 这次我们将使用keras库去构建神经网络,然后默认使用tensorflow作为后端,我是用的python库版本如下: keras:v

TensorBoard简介 Tensorflow发布包中提供了TensorBoard,用于展示Tensorflow任务在计算过程中的Graph.定量指标图以及附加数据.大致的效果如下所示, TensorBoard工作机制 TensorBoard 通过读取 TensorFlow 的事件文件来运行.TensorFlow 的事件文件包括了你会在 TensorFlow 运行中涉及到的主要数据.关于TensorBoard的详细介绍请参考TensorBoard:可视化学习.下面做个简单介绍. Tensorf

有了数据,有了网络结构,下面我们就来写 cifar10 的代码. 首先处理输入,在 /home/your_name/TensorFlow/cifar10/ 下建立 cifar10_input.py,输入如下代码: from __future__ import absolute_import # 绝对导入 from __future__ import division # 精确除法,/是精确除,//是取整除 from __future__ import print_function # 打印函数

系统架构.自底向上,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.API层.应用层.核心层,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.最下层是网络通信层和设备管理层.网络通信层包括gRPC(google Remote Procedure Call Protocol)和远程直接数据存取(Remote Direct Memory Access,RDMA),分布式计算需要.设备管理层包手包括TensorFlow分别在CPU.GPU.FPGA等设备上的实现.对上层提供统一接口,上层只需处理卷积等逻辑,不需要关心硬件

版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/junyang/p/7429771.html TensorFlow入门 英文原文地址:https://www.tensorflow.org/get_started/get_started 这是关于如何开始tensorFlow的指南.开始之前,你需要先安装TensorFlow.除此之外,你应该了解: 知道如何使用Python编程. 懂一点点数组 如果具有机器学习的知识则更好.当然,如果你没有学习过机器学

TensorFlow中维护的集合列表 在一个计算图中,可以通过集合(collection)来管理不同类别的资源.比如通过 tf.add_to_collection 函数可以将资源加入一个 或多个集合中,然后通过 tf.get_collection 获取一个集合里面的所有资源(如张量,变量,或者运行TensorFlow程序所需的队列资源等等) 集合名称 集合内容 使用场景 tf.GraphKeys.VARIABLES 所有变量 持久化TensorFlow模型 tf.GraphKeys.TRAINA

转载自:http://blog.csdn.net/john_xyz/article/details/69053626 Tensorflow是一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统,计算图也叫数据流图,可以把计算图看做是一种有向图,Tensorflow中的每一个计算都是计算图上的一个节点,而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系. 计算图的使用 在tensorflow程序中,系统会维护一个默认的计算图,通过tf.get_default_graph()函数可以获取当前默认的计算图,为了向默认的计算图

本文整理了TensorFlow中的数据读取方法,在TensorFlow中主要有三种方法读取数据: Feeding:由Python提供数据. Preloaded data:预加载数据. Reading from files:从文件读取. Feeding 我们一般用tf.placeholder节点来feed数据,该节点不需要初始化也不包含任何数据,我们在执行run()或者eval()指令时通过feed_dict参数把数据传入graph中来计算.如果在运行过程中没有对tf.placeholder节点传

图片样本可视化 原文第四篇中,我们介绍了官方的入门案例MNIST,功能是识别手写的数字0-9.这是一个非常基础的TensorFlow应用,地位相当于通常语言学习的"Hello World!". 我们先不进入TensorFlow 2.0中的MNIST代码讲解,因为TensorFlow 2.0在Keras的帮助下抽象度比较高,代码非常简单.但这也使得大量的工作被隐藏掉,反而让人难以真正理解来龙去脉.特别是其中所使用的样本数据也已经不同,而这对于学习者,是非常重要的部分.模型可以看论文.在网

基本参数:(如何基本参数和我的电脑不一致,有可能会出意外的错误) 操作系统:Windows 10,64位 Anaconda版本:Python 3.6版本.关于Anaconda的介绍.安装及使用教程可查看:点击 本文写作时间:2019年3月26日 全程手打,不可避免的可能出现某些错误,如果您发现请及时指正. 一.首先是安装CPU版本Tensorflow 1.打开Anaconda Prompt,输入清华仓库镜像: conda config --add channels https://mirrors

安装环境:ubuntu16.04+cuda9+cudnn7+tensorflow+pycharm 1)前期搭建过程主要是按照这篇博文,对于版本选择,安装步骤都讲得很详细,亲测有效! https://blog.csdn.net/qq_35976351/article/details/79325476 2)pycharm的安装很简单,这里没有通过命令行安装,直接去官网下载,参考这篇博文 https://blog.csdn.net/zhuanshu666/article/details/7355488

1.close nouveau 终端输入:sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf 末尾加两行 blacklist nouveau options nouveau modeset=0 然后保存 之后运行这行命令 sudo update-initramfs -u 重启,然后运行: lsmod | grep nouveau 结果应该不会显示任何东西 2.Install NVIDIA Driver 查看显卡型号和推荐的显卡驱动(显卡驱动的版本直接就决定了cud

神经网络.<Make Your Own Neural Network>,用非常通俗易懂描述讲解人工神经网络原理用代码实现,试验效果非常好. 循环神经网络和LSTM.Christopher Olah http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ . seq2seq模型基于循环神经网络序列到序列模型,语言翻译.自动问答等序列到序列场景,都可用seq2seq模型,用seq2seq实现聊天机器人的原理 http://suriyade