【转】机器学习教程 十四-利用tensorflow做手写数字识别
模式识别领域应用机器学习的场景非常多，手写识别就是其中一种，最简单的数字识别是一个多类分类问题，我们借这个多类分类问题来介绍一下google最新开源的tensorflow框架，后面深度学习的内容都会基于tensorflow来介绍和演示请尊重原创，转载请注明来源网站www.shareditor.com...
TensorFlow实战Google深度学习框架10-12章学习笔记
目录第10章 TensorFlow高层封装第11章 TensorBoard可视化第12章 TensorFlow计算加速第10章 TensorFlow高层封装目前比较流行的TensorFlow高层封装主要有4个，分别是TensorFlow-Slim、TFLearn、Keras和Estimator。Te...
用tensorflow求解吴恩达的机器学习练习题（ex1）
英语水平有限.....习题描述不准确的地方多担待 本人系机器学习初学者，可能有的理解不够到位，希望大家批评指正 1.习题描述 你有一个ex1data1.txt的数据集，数据集的第一列是城市的人口，第二列是在城市***利润，负值表示损失。请应用单变量线性回归来通过人口预测...
保姆级教程——Ubuntu16.04 Server下深度学习环境搭建：安装CUDA8.0，cuDNN6.0，Bazel0.5.4，源码编译安装TensorFlow1.4.0(GPU版)
写在前面本文叙述了在Ubuntu16.04 Server下安装CUDA8.0，cuDNN6.0以及源码编译安装TensorFlow1.4.0(GPU版)的亲身经历，包括遇到的问题及解决办法，也有一些自己的经验，希望能对读者有所帮助。期间参考了许多前人的文章，后文会一一附上链接，在此先行谢过。在下能力...
斯坦福CS20SI：基于Tensorflow的深度学习研究课程笔记，Lecture note3：TensorFlow上的线性回归和逻辑回归
课程笔记3：TensorFlow上的线性回归和逻辑回归“CS 20SI: TensorFlow 深度学习研究”(cs20si.stanford.edu) 由Chip Huyen (huyenn@stanford.edu)编译 Danijar Hafner 审核在前两个讲座中，我们已经学到了很多。这两...
tensorflow 学习纪录（持续更新）
import tensorflow as tf import numpy as np #tensor = tf.constant([[1,2,3,4,5,6,7,8],[1,2,3,4,5,6,7,8]]) tensor = tf.placeholder(tf.int32, [2,8]) with...
TensorFlow机器学习实战指南之第二章
一、计算图中的操作在这个例子中，我们将结合前面所学的知识，传入一个列表到计算图中的操作，并打印返回值：声明张量和占位符。这里，创建一个numpy数组，传入计算图操作：import tensorflow as tfimport numpy as np# Create graphsess = tf.Se...
机器学习之TensorFlow环境安装
打开https://tensorflow.google.cn/点击安装 根据喜好,选择安装类型 MacOS平台要求pip版本要20.3或者更高 下载TensorFlow: 下载相关依赖: 安装完成: 使用TensorFlo...
tensorflow学习笔记（二十五）：ConfigProto&GPU
tensorflow ConfigPrototf.ConfigProto一般用在创建session的时候。用来对session进行参数配置with tf.Session(config = tf.ConfigProto(...),...)#tf.ConfigProto()的参数log_device_p...
（转）干货｜这篇TensorFlow实例教程文章告诉你GANs为何引爆机器学习？（附源码）
干货｜这篇TensorFlow实例教程文章告诉你GANs为何引爆机器学习？（附源码）该博客来源自：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4NzE1NzYyMw==&mid=2247492203&idx=5&sn=3020c3a43bd4dd6...
TensorFlow学习笔记（二）深层神经网络
一、深度学习与深层神经网络 深层神经网络是实现“多层非线性变换”的一种方法。 深层神经网络有两个非常重要的特性：深层和非线性。 1.1线性模型的局限性 线性模型：y =wx+b 线性模型的最大特点就是任意线性模型的组合仍然还是线性模型。 如果只通过线性变换，任意层的全连接神经网络和单层神经网络...
tensorflow学习三:通过mnist来理解深层神经网络的及优化问题
1、神经网络结构 深度神经网络是非线性的、含有多个隐层的神经网络。 1.1、非线性 神经网络为什么强调非线性？ 只通过线性的变换，任意层的全链接神经网络和单层的神经网络模型的表达能力没有任何的区别，他们都是线性的模型。多个线性的层也只表达了一层的效果。 激活函数实现去线性化 如果每一个神...
TensorFlow学习_(3)深层神经网络
目录： 1. 什么是深度学习 2. 损失函数 3. 梯度下降算法 4. 学习率 5. 滑动平均模型 6. 过拟合及解决方法 正文： 什么是深度学习（深层神经网络） 概念 深度学习：一类通过多层 、非线性变换对高复杂性数据建模算法的合集。 线性模型的局限性 线性模...
深度学习——利用学习框架TensorFlow搭建深层神经网络DNN
一、TensorFlow搭建深层神经网络DNN框架 1、初始化变量 2、构建session会话 3、训练算法 4、实现神经网络 框架不仅可以缩短编码时间，而且有时还可以实现加速代码的优化。 文件tf_utils.py的代码，在主文件中需要导入相应的包： #!/usr/bin/env python#...
TensorFlow学习笔记之--[compute_gradients和apply_gradients原理浅析]
I optimizer.minimize(loss, var_list)我们都知道，TensorFlow为我们提供了丰富的优化函数，例如GradientDescentOptimizer。这个方法会自动根据loss计算对应variable的导数。示例如下：loss = ...opt = tf.tf.t...
TensorFlow-谷歌深度学习库 文件I/O Wrapper
这篇文章主要介绍一下TensorFlow中相关的文件I/O操作，我们主要使tf.gfile来完成。Existstf.gfile.Exists(filename)用来判断一个路径是否存在，如果存在符合的文件夹或文件返回true，否则返回false。MakeDirstf.gfile.MakeDirs(d...
Ubuntu深度学习环境搭建 tensorflow+pytorch
目前电脑配置：Ubuntu 16.04 + GTX1080显卡配置深度学习环境，利用清华源安装一个miniconda环境是非常好的选择。尤其是今天发现conda install -c menpo opencv3 一句命令就可以顺畅的安装上opencv，之前自己装的时候也遇到了很多错误。conda 安...
tensorflow学习笔记——常见概念的整理
为什么选择TensorFlow？自从12年AlexNet获得ImageNet大赛的冠军后，深度学习开始流行起来，也因为硬件的快速发展GPU并行计算配合易用的API，让深度学习以及神经网络大方光彩。深度学习的框架其实有很多，目前来说最火的还要数PyTorch，TensorFlow以及Keras。其中P...
TensorFlow学习笔记(1)——conv2d函数的padding参数详解
conv2d函数原型： tf.nn.conv2d ( input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None ) 参数说明： input：输入图像，shape为 [ batch, in_heigh...
windows下Anaconda3配置TensorFlow深度学习库
Anaconda3（python3.6）安装tensorflowAnaconda3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("H...