CNN中最重要的就是参数了,包括W,b. 我们训练CNN的最终目的就是得到最好的参数,使得目标函数取得最小值.参数的初始化也同样重要,因此微调受到很多人的重视,那么tf提供了哪些初始化参数的方法呢,我们能不能自己进行初始化呢? 所有的初始化方法都定义在tensorflow/python/ops/init_ops.py 1.tf.constant_initializer() 也可以简写为tf.Constant() 初始化为常数,这个非常有用,通常偏置项就是用它初始化的. 由它衍生出的两个初始化方法

windows 10 64bit下安装Tensorflow+Keras+VS2015+CUDA8.0 GPU加速 原文见于:http://www.jianshu.com/p/c245d46d43f0 作者 xushiluo 关注 2016.12.21 20:32* 字数 3096 阅读 12108评论 18喜欢 19 写在前面的话 2016年11月29日,Google Brain 工程师团队宣布在 TensorFlow 0.12 中加入初步的 Windows 支持.但是目前只支持64位,而且Py

原文地址:http://www.jianshu.com/p/c245d46d43f0 写在前面的话 2016年11月29日,Google Brain 工程师团队宣布在 TensorFlow 0.12 中加入初步的 Windows 支持.但是目前只支持64位,而且Python版本为3.5版本,需要CUDA 8.0 .之前Tensorflow对windows的支持并不好,导致如果需要使用它,需要转移到Linux平台,或者使用Cygwin什么的,总之挺麻烦,现在好了.麻烦事google帮我们解决了.感

[开发技巧]·TensorFlow&Keras GPU使用技巧 ​ 1.问题描述 在使用TensorFlow&Keras通过GPU进行加速训练时,有时在训练一个任务的时候需要去测试结果,或者是需要并行训练数据的时候就会显示OOM显存容量不足的错误.以下简称在训练一个任务的时候需要去测试结果,或者是需要并行训练数据为进行新的运算任务. 首先介绍下TensorFlow&Keras GPU使用的机制:TensorFlow&Keras会在有GPU可以使用时,自动将数据与运算放到GP

1.测试数据下载 https://datamarket.com/data/set/22w6/portland-oregon-average-monthly-bus-ridership-100-january-1973-through-june-1982-n114#!ds=22w6&display=line 2.LSTM预测 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import datetime

一.问题: keras中不能在每个epoch实时显示学习速率learning rate,从而方便调试,实际上也是为了调试解决这个问题:Deep Learning 31: 不同版本的keras,对同样的代码,得到不同结果的原因总结 二.解决方法 1.把下面代码加入keras文件callbacks.py中: class DisplayLearningRate(Callback): '''Display Learning rate . ''' def __init__(self): super(Dis

关于Keras:Keras是一个高级神经网络API,用Python编写,能够在TensorFlow,CNTK或Theano之上运行. 使用一下命令安装: pip install keras 在Keras实施深度学习的步骤 加载数据. 定义模型. 编译模型. 拟合模型. 评估模型. 使用Dense类描述完全连接的层. 我们可以指定层中神经元的数量作为第一个参数,将初始化方法指定为第二个参数作为init,并使用激活参数确定激活函数. 既然定义了模型,我们就可以编译它. 编译模型使用封面下的高效数字库

1 TensorFlow 架构图 1.1 处理器 TensorFlow 可以在CPU.GPU.TPU中执行 1.2 平台 TensorFlow 具备跨平台能力,Windows .Linux.Android.IOS.Raspberry Pi.云端执行 1.3 分布式执行引擎 TensorFlow Distributed Execution Engine 分布式执行引擎 在深度学习中,最花时间的就是模型的训练,尤其大型的深度学习模型必须使用大量数据进行训练,需要数天乃至数周之久,TensorFlow

Keras 实现一个简单GAN 代码中需提供: Loss Function  参见Keras 或者 Tensorflow 文档 model_param_matrix   反向调整的模型参数/参数矩阵 epoch 迭代轮数 W 以及调整的方式 import numpy as np from keras.preprocessing import image from keras.applications import inception_v3 from keras import backend as

上一篇笔记主要介绍了卷积神经网络相关的基础知识.在本篇笔记中,将参考TensorFlow官方文档使用mnist数据集,在TensorFlow上训练一个多层卷积神经网络. 下载并导入mnist数据集 首先,利用input_data.py来下载并导入mnist数据集.在这个过程中,数据集会被下载并存储到名为"MNIST_data"的目录中. import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=T

本文我们来用 TensorFlow 来实现一个深度学习模型,用来实现验证码识别的过程,这里识别的验证码是图形验证码,首先我们会用标注好的数据来训练一个模型,然后再用模型来实现这个验证码的识别. 1.验证码准备 这里我们使用 python 的 captcha 库来生成即可,这个库默认是没有安装的,所以这里我们需要先安装这个库,另外我们还需要安装 pillow 库 安装好之后,我们就可以用如下代码来生成一个简单的图形验证码 可以看到图中的文字正是我们所定义的内容,这样我们就可以得到一张图片和其对应的

提示:建议先看day36-38的内容 TensorFlow™ 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor).它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等. TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机

100天搞定机器学习|1-38天 100天搞定机器学习|day39 Tensorflow Keras手写数字识别 前文我们用keras的Sequential 模型实现mnist手写数字识别,准确率0.9713.今天我们完成day40-42的课程,实现猫.狗的识别. 本文数据集下载地址 https://download.microsoft.com/download/3/E/1/3E1C3F21-ECDB-4869-8368-6DEBA77B919F/kagglecatsanddogs_3367a.

本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_44290661/article/details/1026789071. 安装tensorflow keras tensorflow_federated详细步骤因为tensorflow很多依赖及版本兼容性问题,卸载麻烦,所以我是新建一个conda虚拟环境,专门用来运行tensorflow相关程序,这样tensorflow有问题的话,也不会影响到其他的python环境. 打开Anaconda Prompt,输入以下命令行. 创建名

前言 今天记录一下深度学习的另外一个入门项目——<mnist数据集手写数字识别>,这是一个入门必备的学习案例,主要使用了tensorflow下的keras网络结构的Sequential模型,常用层的Dense全连接层.Activation激活层和Reshape层.还有其他方法训练手写数字识别模型,可以基于pytorch实现的,<Pytorch实现基于卷积神经网络的面部表情识别(详细步骤)> 这篇就是基于pytorch实现,pytorch里也封装了mnist的数据集,实现方法应该类似

TensorFlow Keras API用法 Keras 是与 TensorFlow 一起使用的更高级别的作为后端的 API.添加层就像添加一行代码一样简单.在模型架构之后,使用一行代码,可以编译和拟合模型,可以用于预测.变量声明.占位符甚至会话都由 API 管理. 具体做法 定义模型的类型.Keras 提供了两种类型的模型:序列和模型类 API.Keras 提供各种类型的神经网络层: 在 model.add() 的帮助下将层添加到模型中.依照 Keras 文档描述,Keras 提供全连接层的选

常用深度学习框--Caffe/ TensorFlow / Keras/ PyTorch/MXNet 一．概述 近几年来,深度学习的研究和应用的热潮持续高涨,各种开源深度学习框架层出不穷,包括TensorFlow,Keras,MXNet,PyTorch,CNTK,Theano,Caffe,DeepLearning4,Lasagne,Neon,等等.Google,Microsoft等商业巨头都加入了这场深度学习框架大战,当下最主流的框架当属TensorFlow,Keras,MXNet,PyTorch

ZeroMQ 官方地址 :http://api.zeromq.org/4-1:zmq_msg_init zmq_msg_init(3) ØMQ Manual - ØMQ/3.2.5 Name zmq_msg_init - 初始化一个空的ZMQ消息结构 Synopsis int zmq_msg_init (zmq_msg_t *msg); Description zmq_msg_init()函数会将msg参数引用的ZMQ消息对象进行初始化,使其成为一个空消息.在使用zmq_recv()函数接收消息

ZeroMQ 官方地址 :http://api.zeromq.org/4-1:zmq_msg_init_data zmq_msg_init_data(3) ØMQ Manual - ØMQ/3.2.5 Name zmq_msg_init_data - 从一个指定的存储空间中初始化一个ZMQ消息对象的数据 Synopsis typedef void (zmq_free_fn) (void *data, void *hint); int zmq_msg_init_data (zmq_msg_t *m

使用过ViewPager的应该都知道,ViewPager的setoffscreenpagelimit()方法,使用该方法可以设置在ViewPager滑动时,左右两侧各保存多少个页面,那我们直接设置setoffscreenpagelimit(0),不就好了吗.当然不是这样子的,当我们setoffscreenpagelimit(0)时,如果细心的话,就会发现,并不是只保存当前页面,而是两边的页面同时也有保存.这时候,我们怀着疑问去阅读源码,才会发现,这个方法竟然是这样写的: /** * Set th

/** 初始化一个mapView  需导入 #import <MapKit/MapKit.h> - returns: 返回一个mapView对象 */ mapView = [[MKMapView alloc] initWithFrame:CGRectMake(0, 0,WIDTH, HEIGHT-200)]; /** *  设置代理 */ mapView.delegate = self; /** *  设置地图类型 */ mapView.mapType = 0; /** *  设置是否可缩放