tensflow 不仅支持经典的损失函数,还可以优化任意的自定义损失函数. 预测商品销量时,如果预测值比真实销量大,商家损失的是生产商品的成本:如果预测值比真实值小,损失的则是商品的利润. 比如如果一个商品的成本是1元,但利润是10元,那么少预测一个就少赚9元:而多预测一个才亏1元,为了最大化利润预期,需要将损失函数和利润直接联系起来.注意损失函数 定义的是损失,所以要将利润最大化,定义的损失函数应该刻成本或者代价.下面给出了一个当预测多于真实值和预测少于真实值时有不同损失系数和损失函数: im

tensorflow目前支持最好的语言还是python,但大部分服务都用C++ or Java开发,一般采用动态链接库(.so)方式调用算法,因此tensorflow的c/c++ API还是有必要熟悉下,而且经过本人测试,相同算法,c接口相比python速度更快. 下面讲解如何让程序调用tensorflow c/c++库 1.编译库 先在github上下载tensorflow源码,执行./configure先配置项目,然后按照这篇博客里写的利用bazel编译动态链接库,编译命令如下 C版本: b

Anaconda3(python3.6)安装tensorflow Anaconda3中安装tensorflow3是非常简单的,仅需通过 pip install tensorflow 测试代码: import tensorflow as tf >>> hello =tf.constant("Hello TensorFlow~") >>> soss=tf.Session() >>> print(soss.run(hello)) b'He

TensorFlow损失函数 正如前面所讨论的,在回归中定义了损失函数或目标函数,其目的是找到使损失最小化的系数.本文将介绍如何在 TensorFlow 中定义损失函数,并根据问题选择合适的损失函数. 声明一个损失函数需要将系数定义为变量,将数据集定义为占位符.可以有一个常学习率或变化的学习率和正则化常数. 在下面的代码中,设 m 是样本数量,n 是特征数量,P 是类别数量.这里应该在代码之前定义这些全局参数: 在标准线性回归的情况下,只有一个输入变量和一个输出变量: 在多元线性回归的情况下,输

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/limiyudianzi/article/details/80697711 我主要分三篇文章给大家介绍tensorflow的损失函数,本篇为tensorflow自定义损失函数.  (一)tensorflow内置的四个损失函数  (二)其他损失函数  (三)自定义损失函数 自定义损失函数是损失函数章节的结尾,学习自定义损失函数,对于提高分类

Reference: https://blog.csdn.net/marsjhao/article/details/72630147 分类问题损失函数-交叉熵(crossentropy) 交叉熵描述的是两个概率分布之间的距离,分类中广泛使用的损失函数,公式如下 在网络中可以通过Softmax回归将前向传播得到的结果变为交叉熵要求的概率分数值.Tensorflow中,Softmax回归的参数被去掉,通过一层将神经网络的输出变为一个概率分布. 代码实现 import tensorflow as tf

首先,在anaconda官网https://www.anaconda.com/download/下载想要的版本,2.7或者3+,建议用3.0以上的版本,因为相对来说,功能更加的多样. 下载完成后将安装包放置在任意位置,然后解压缩,一直next就好,选择它默认的位置进行安装,否则会有很多的问题产生. 安装完之后,打开终端即anaconda prompt,就可以安装任意你想添加的库.接下来就要在终端中添加tensroflow. 我的电脑是纯CPU,win10,64位,安装的是anaconda3.6.

正如前面所讨论的,在回归中定义了损失函数或目标函数,其目的是找到使损失最小化的系数.本节将介绍如何在 TensorFlow 中定义损失函数,并根据问题选择合适的损失函数. 声明一个损失函数需要将系数定义为变量,将数据集定义为占位符.可以有一个常学习率或变化的学习率和正则化常数. 在下面的代码中,设 m 是样本数量,n 是特征数量,P 是类别数量.这里应该在代码之前定义这些全局参数: 在标准线性回归的情况下,只有一个输入变量和一个输出变量: 在多元线性回归的情况下,输入变量不止一个,而输出变量仍为

归一化函数: def norm_boxes(boxes, shape): """Converts boxes from pixel coordinates to normalized coordinates. boxes: [N, (y1, x1, y2, x2)] in pixel coordinates shape: [..., (height, width)] in pixels Note: In pixel coordinates (y2, x2) is outsid

构造你自己的第一个神经网络 通过手势的图片识别图片比划的数字:1) 现在用1080张64*64的图片作为训练集2) 用120张图片作为测试集  定义初始化值 def load_dataset(): train_dataset = h5py.File('datasets/train_signs.h5', "r") train_set_x_orig = np.array(train_dataset["train_set_x"][:]) # your train set

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

本节主要介绍在TensorFlow中实现LSTM以及GRU网络. 一 LSTM网络 Long Short Term 网络—— 一般就叫做 LSTM ——是一种 RNN 特殊的类型,可以学习长期依赖信息.LSTM 由 Hochreiter & Schmidhuber (1997) 提出,并在近期被 Alex Graves 进行了改良和推广.在很多问题,LSTM 都取得相当巨大的成功,并得到了广泛的使用. LSTM 通过刻意的设计来避免长期依赖问题.记住长期的信息在实践中是 LSTM 的默认行为,而

一 TensorFlow安装 TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理.Tsnsor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端的计算过程.TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工神经网络中进行分析和处理过程的系统. 下载和安装:https://blog.csdn.net/darlingwood2013/article/details/6032225

前言 Tensorflow这个词由来已久,但是对它的理解一直就停留在“听过”的层面.之前做过一个无线图片适配问题智能识别的项目,基于Tensorflow实现了GoogLeNet - Inception V3网络(一种包含22层的深层卷积神经网络),但是基本上也属于“盲人摸象”.“照葫芦画瓢”的程度.作为当今机器学习乃至深度学习界出现频率最高的一个词,有必要去了解一下它到底是个什么东西. 而PAI,作为一站式地机器学习和算法服务平台,它大大简化了模型构建.模型训练.调参.模型性能评估.服务化等一系

参考:http://www.tensorfly.cn/tfdoc/get_started/basic_usage.html 1.用TensorFlow构造一个简单的线性拟合: # -*- coding: UTF-8 -*- # date:2018/6/14 # User:WangHong import tensorflow as tf import numpy as np #使用Numpy生成假数据(phony data),为2维每维100个点 x_data = np.float32(np.ra

一.Tensorflow 扩展功能 1.自动求导 2.子图的执行 3.计算图控制流 4.队列/容器 Tensorflow 自动求导 当计算tensor C关于tensor W的梯度时,会先寻找从W到C的正向路径,然后从C回溯到W,对这条回溯路径上的每一个节点增加一个对应的求解梯度的节点,根据链式法则计算总的梯度.这就是反向传播算法.这些新增的节点会计算梯度函数,比如[db,dW,dx]=tf.gradients(C,[b,w,x]) 自动求导虽然对用户很方便,但伴随而来的是Tensorflow对

# For CPU-only version $ pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl # For GPU-enabled version (only install this version if you have the CUDA sdk installed) $ pip install https://storag

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

人工智能.机器学习都已走进了我们的日常,尤其是愈演愈热的大数据更是跟我们的生活息息相关,做 人工智能.数据挖掘的人在其他人眼中感觉是很高大上的,总有一种遥不可及的感觉,在我司也经常会听到数据科学部的同事们提到 机器学习.数据挖掘 之类的词.但这些名词真的跟我们移动开发就没直接关系了吗?  作为移动开发者来说,无时无刻不被这些名词狠狠地敲打着脆弱的内心.???? ???? ???? 何时才能够将机器学习.深度学习应用在移动端,敲响移动端机器学习工业化的大门呢? 想象一下,某一天你身处一个完全陌生的

使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow: 使用图 (graph) 来表示计算任务. 在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图. 使用 tensor 表示数据. 通过 变量 (Variable) 维护状态. 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据. 综述 TensorFlow 是一个编程系统, 使用图来表示计算任务. 图中的节点被称之为 op (operation

笔者将和大家分享一个结合了TensorFlow和最近发布的slim库的小应用,来实现图像分类.图像标注以及图像分割的任务,围绕着slim展开,包括其理论知识和应用场景. 之前自己尝试过许多其它的库,比如Caffe.Matconvnet.Theano和Torch等.它们各有优劣,而我想要一个可靠灵活的.自带预训练模型的python库.最近,新推出了一款名叫slim的库,slim自带了许多预训练的模型,比如ResNet.VGG.Inception-ResNet-v2(ILSVRC的新赢家)等等.这个