tensorflow 官方示例

阿新 • • 發佈：2018-11-01

1、手寫影象識別（分類）
x影象[none,780]，w權重[780,10]
輸入影象矩陣–採用softmax（多項式邏輯）迴歸模型–通過交叉熵計算損失

2、卷積神經網路
輸入影象–卷積conv2d(x, W)（突出特徵）-池化max_pool_2x2(x)（減少特徵數量）

3、手寫影象的前饋神經網路流程
輸入影象–隱藏層1 nn.relu(w,b)–隱藏層2 nn.relu(n1,b)–softmax迴歸分類–loss 交叉熵

4、由花片和花瓣的長寬預測花種（分類）
直接利用tf.contrib.learn.DNNClassifier模型實現分類

5、房屋價格（迴歸）
tf.contrib.learn.DNNRegressor

1、手寫影象識別（分類） x影象[none,780]，w權重[780,10] 輸入影象矩陣–採用softmax（多項式邏輯）迴歸模型–通過交叉熵計算損失 2、卷積神經網路輸入影象–卷積conv2d(x, W)（突出特徵）-池化max_pool_2x2(x)（減少特徵數量）

匯入MNIST資料 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("MN

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val import mod inpu 任務初始化問題： ria 學習在照著tensorflow 官方文檔和極客學院中tensorflow中文文檔學習tensorflow時，遇到下面的兩個問題： 1）AttributeError: module ‘tensorflow

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下載MySQL官方提供的資料庫： wget http://downloads.mysql.com/docs/world.sql.zip wget http://downloads.mysql.com/docs/world_x-db.zip wget http://downloads.mysql.

上篇部落格根據TensorFlow官方文件樣例實現了一個簡單的單層神經網路模型，在訓練10000次左右可以達到92.7%左右的準確率。但如果將神經網路的深度拓展，那麼很容易就能夠達到更高的準確率。官方中文文件中就提供了這樣的樣例，它的網路結構如

Welcome To My Blog tf.strided_slice( input_, begin, end ) 提取張量的一部分 1. 一個維度一個維度地看:begin 加 stride,直到二者的和大於等於end 2. [begin,end),左閉右開 3. 清楚各個維度指

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題外話：本人有輕度程式碼潔癖，只要有警告，我會認為程式碼還有需要完善的地方，只要有時間我就會著手去解決它，去了解其背後的原因，瞭解為什麼會發出警告，以及解決方案是什麼，最終消除這些影響程式碼質量的“隱患”。通過解決這類問題，會讓自己對相關程式碼的理解更加深入，做到知其然，並且知其

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一、示例簡介這個示例演示了OpenLayers中鷹眼控制元件（ol.control.OverviewMap）的使用。二、程式碼詳解 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <h