tensorflow學習

阿新 • • 發佈：2017-09-03

method com ons type value val internal graph one

Q: What is Computational Graph?
A: Computational Graph is a series of Tensorflow operations arranged into a graph of nodes.

Q: How to building the Computational Graph?
A: Each Node takes zeros or more tensors as inputs and produces a tensor as an output.
One type of Node is a constant. Like all tensorflow constants, it takes no inputs, and it outputs a value it stores internally.

Q: How to run the computational graph?
A: Using "Session" object the invoking the run method to run enough of the computational graph

Q: How to Display the picture of the computational graph?
A: Tensorflow provides a utility called TensorBoard that can display a picture of the computational graph.

tensorflow學習

Tensorflow 學習

lan tar nbsp 以及 get detail orf target 問題 1.Tensorflow linux環境下安裝以及問題處理 http://blog.csdn.net/levy_cui/article/details/51251095 Tensorflo

tensorflow學習筆記（二）

example initial turn rate mnist pac rac test mode import tensorflow as tfimport numpy as npimport mathimport tensorflow.examples.tutorial

tensorflow學習筆記(三)：實現自編碼器

sea start ear var logs cos soft 編碼 red 黃文堅的tensorflow實戰一書中的第四章，講述了tensorflow實現多層感知機。Hiton早年提出過自編碼器的非監督學習算法，書中的代碼給出了一個隱藏層的神經網絡，本人擴展到了多層，改進

tensorflow學習

method com ons type value val internal graph one Q: What is Computational Graph?A: Computational Graph is a series of Tensorflow operatio

TensorFlow學習筆記（UTF-8 問題解決 UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xff in position 0: invalid start byte）

show 學習 github red star ims fas can pri 我使用VS2013 Python3.5 TensorFlow 1.3 的開發環境 UnicodeDecodeError: ‘utf-8‘ codec can‘t decode byte

Tensorflow學習教程------變量

cnblogs logs -1 glob sig clas 學習教程 cloc variables 　　代碼 #coding:utf-8 import tensorflow as tf x = tf.Variable([1,2]) a = tf.constant([3,

Tensorflow學習教程------softmax簡單介紹

教程 com png images image es2017 數值一個 softmax 　　做機器學習的同誌們應該對這個都不陌生，這裏簡單舉個例子。一般來說，使用softmax函數來將神經元輸出的數值映射到0到1之間，這樣神經元輸出的值就變為了一個概率值。

Tensorflow學習教程------過擬合

模型 float softmax 一個返回之間 zeros 函數 size 回歸：過擬合情況 / 分類過擬合防止過擬合的方法有三種： 1 增加數據集 2 添加正則項 3 Dropout,意思就是訓練的時候隱層神經元每次隨機抽取部分參與訓練。部分不參與最

Tensorflow學習教程------tensorboard網絡運行和可視化

predict 運行 optimizer ace 127.0.0.1 hot 瀏覽器中 test tdd tensorboard可以將訓練過程中的一些參數可視化，比如我們最關註的loss值和accuracy值，簡單來說就是把這些值的變化記錄在日誌裏，然後將日誌裏的這些數據可

tensorflow學習筆記----TensorBoard講解

幫助 ont 分享圖片 graphs 進行平均值 all 訓練一個 TensorBoard簡介

python tensorflow 學習

bsp clas tail tensor body article sdn nbsp flow Tensorflow系列——Saver的用法：http://blog.csdn.net/u011500062/article/details/51728830 Tensorflo

Tensorflow學習教程------tfrecords數據格式生成與讀取

ali 線程 fix thread dfs array features res [] 首先是生成tfrecords格式的數據，具體代碼如下： #coding:utf-8 import os import tensorflow as tf from PIL impor

Tensorflow學習教程------實現lenet並且進行二分類

-i ase vector 一個隊列 label ide def shuffle img #coding:utf-8 import tensorflow as tf import os def read_and_decode(filename): #根據文件名生成

TensorFlow學習筆記（6）讀取數據

官網 com 記錄 mat target 項目 AD 包含技術 Overview 之前幾次推送的全部例程，使用的都是tensorflow預處理過的數據集，直接載入即可。例如：然而實際中我們使用的通常不會是這種超級經典的數據集，如果我們有一組圖像存儲在磁盤上

TensorFlow學習筆記

Tensor Flow 學習筆記 TensorFlow學習筆記一、常量表示 import tensorflow as tf m1=tf.constant([[3,3]]) m2=tf.constant([[2],[3]]) product=tf.matmul(m1,m2) print(produ

斯坦福CS20SI TensorFlow學習筆記1——graph、session和op

efault constant 例如 sub 否則我們 vector 安全出現 graph即tf.Graph()，session即tf.Session()，很多人經常將兩者混淆，其實二者完全不是同一個東西。 graph定義了計算方式，是一些加減乘除等運算的組合，類似於

深度學習-tensorflow學習筆記(2)-MNIST手寫字體識別

image utf-8 詳情識別標簽 ins AI tor 第一個　　　　　　　　　　深度學習-tensorflow學習筆記(2)-MNIST手寫字體識別　　這是tf入門的第一個例子。minst應該是內置的數據集。　　前置知識在學習筆記(1)裏面講過了　　這裏直

tensorflow學習筆記(1)-基本語法和前向傳播

pla oba -a 訓練 style lac 好的 ini 神經元　　　　　　　　　　　　　　　　　tensorflow學習筆記（1）　　（1）tf中的圖　　　　圖中就是一個計算圖，一個計算過程。

tensorflow學習筆記(2)-反向傳播

die AD col 更新 min with SQ 矩陣 glob 　　　　　　　　　　　　　　tensorflow學習筆記(2)-反向傳播　　反向傳播是為了訓練模型參數，在所有參數上使用梯度下降，讓NN模型在的損失函數最小　　損失函數:學過機器學習logistic回歸

tensorflow學習筆記(3)前置數學知識

標簽 fit orm 特征 dmi TP inf tdd Coding 　　　　　　　　　　　　　　tensorflow學習筆記(3)前置數學知識首先是神經元的模型接下來是激勵函數神經網絡的復雜度計算層數：隱藏層+輸出層總參數=總的w+b 下圖為2層如下圖