TensorFlow機器學習框架-學習筆記-001

阿新 • • 發佈：2018-06-16

imp bsp con `` ant In session 框架 constant

# TensorFlow機器學習框架-學習筆記-001

### 測試TensorFlow環境是否安裝完成
-----------------------------
```
import tensorflow as tf

hello = tf.constant(‘Hello,TensorFlow!‘)
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
```

TensorFlow機器學習框架-學習筆記-001

imp bsp con `` ant In session 框架 constant # TensorFlow機器學習框架-學習筆記-001 ### 測試TensorFlow環境是否安裝完成-----------------------------```import ten

TensorFlow+實戰Google深度學習框架學習筆記（12）------Mnist識別和卷積神經網路LeNet

一、卷積神經網路的簡述卷積神經網路將一個影象變窄變長。原本【長和寬較大，高較小】變成【長和寬較小，高增加】卷積過程需要用到卷積核【二維的滑動視窗】【過濾器】，每個卷積核由n*m（長*寬）個小格組成，每個小格都有自己的權重值，長寬變窄：過濾器的長寬決定的高度變高：過濾器的個數決定的 &nb

TensorFlow+實戰Google深度學習框架學習筆記（13）------Mnist識別和卷積神經網路AlexNet

一、AlexNet：共8層：5個卷積層（卷積+池化）、3個全連線層，輸出到softmax層，產生分類。論文中lrn層推薦的引數：depth_radius = 4，bias = 1.0 , alpha = 0.001 / 9.0 , beta = 0.75 lrn現在僅在AlexNet中使用，

TensorFlow+實戰Google深度學習框架學習筆記（13）------Mnist識別和卷積神經網絡AlexNet

net dev adding 筆記 learn 明顯 lex test info 一、AlexNet：共8層：5個卷積層（卷積+池化）、3個全連接層，輸出到softmax層，產生分類。論文中lrn層推薦的參數：depth_radius = 4，bias = 1.0 ,

TensorFlow+實戰Google深度學習框架學習筆記（14）------VGGNet

一、VGGNet：5段卷積【每段有2~3個卷積層+最大池化層】【每段過濾器個數：64-128-256-512-512】每段的2~3個卷積層串聯在一起的作用： 2個3×3的卷積層串聯的效果相當於一個5×5的卷積層，即一個畫素會跟周圍5×5的畫素產生關聯。【28*28的輸入經過一次5*5得到24*24，s=

Tensorflow 實戰Google深度學習框架——學習筆記（六）LeNet-5網路實現MNIST手寫數字集識別

使用LeNet-5模型實現MNIST手寫數字識別，其神經網路架構如下：一、詳細介紹LeNet-5模型每一層的結構第一層，卷積層這一層輸入原始的影象畫素，接受的輸入層大小為32*32*1，第一個卷積層過濾器尺寸為5*5,共6個，不使用全0填

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# 1. 生成模擬資料集import tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdata = []label = []np.random.seed(0) #每次生成相同的隨機數# 以原點為

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tensor:張量，是tensorflow的資料模型。在tensorflow中可以簡單理解為多位陣列，表示計算節點，是tensorflow管理資料的形式。但是在tensorflow中，張量的實現並不是直接採用陣列的形式，它僅僅是對運算結果的引用。張量的三個主

Tensorflow 實戰Google深度學習框架——學習筆記（五）TensorFlow持久化

TensorFlow模型持久化模型持久化的目的：為了讓訓練完的模型可以在下次使用 TensorFlow提供了一個非常簡單的API來儲存和還原一個神經網路，這個API類就是tf.train.Saver類。以下是儲存TensorFlow計算圖的方法。變數

tensorflow10 《TensorFlow實戰Google深度學習框架》筆記-05-03模型持久化code

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Tensorflow 實戰Google深度學習框架——學習筆記（六）遷移學習

TensorFlow遷移學習的步驟 1、獲取（你要訓練的）資料集 2、獲取模型（bp檔案載入） 3、獲取遷移後的輸出張量bottleneck_tensor和輸入張量jpeg_data_tensor（這一步同時也會獲取jpeg_data_tens

tensorflow17《TensorFlow實戰Google深度學習框架》筆記-08-02 使用迴圈神經網路實現語言模型 code

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# 《TensorFlow實戰Google深度學習框架》04 深層神經網路 # win10 Tensorflow1.0.1 python3.5.3 # CUDA v8.0 cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1 # filename:ts04.

TensorFlow深度學習框架學習（二）：TensorFlow實現線性支援向量機（SVM）

SVM的原理可以參考李航的《統計學習方法》具體程式碼如下，程式碼都有註釋的 #1、匯入必要的庫 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import tensorflow as tf fro

Keras深度學習框架學習筆記系列（2）- Keras的安裝與配置

這裡主要講述Ubuntu16.04環境下Keras的安裝與配置，安裝過程基本上參考了Keras官方中文文件中的安裝說明，由於我只使用了CPU進行加速，因此忽略了CUDA開發環境及相應加速庫的安裝過程，

深度學習框架學習一

結合Caffe程式碼，構建一個新的網路，通過一個copy的過程來學習，第一步通過實現執行MNIST 的cuda和C++版本，來學習cuda和深度學習框架。 MNIST的網路結構為：網路中包含conv層，pool層，fc層。 C++版本的Mnist

google機器學習框架tensorflow學習筆記（十）

訓練集和測試集 (Training and Test Sets)：拆分資料上一單元介紹了將資料集分為兩個子集的概念：訓練集 - 用於訓練模型的子集。測試集 - 用於測試訓練後模型的子集。您可以想象按如下方式拆分單個數據集：

google機器學習框架tensorflow學習筆記（九）

泛化 (Generalization)：過擬合的風險本單元將重點介紹泛化。為了讓您直觀地理解這一概念，我們將展示 3 張圖。假設這些圖中的每個點代表一棵樹在森林中的位置。圖中的兩種顏色分別代表以下含義：藍點代表生病的樹。橙點代表健康的樹。

google機器學習框架tensorflow學習筆記（八）

合成特質和離群值學習目標：建立一個合成特徵，即另外兩個特徵的比例將此新特徵用作線性迴歸模型的輸入通過識別和擷取（移除）輸入資料中的離群值來提高模型的有效性我們來回顧下之前的“使用 TensorFlow 的基本步驟”練習中的模型。首先，我們將

google機器學習框架tensorflow學習筆記（四）

使用TensorFlow的基本步驟 tensorflow是一個可用於構建機器學習模型的平臺，但其實它的用途很廣泛。它是一種基於圖表的通用計算框架，可用來編寫你能想出的任何東西。事實上tensorflow.org的API頁面中提供了可在程式碼中使用的低階tensorflo

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