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文 / 張汝宸 張志博，扇貝演算法團隊 背景 扇貝，作為一個擁有超過八千萬使用者的移動英語學習平臺，一直在探索如何利用資料來提供更精準的個性化教育。更快速、科學地評估

在傳統機器學習方法，支援向量機算是比較厲害的方法，但是計算過程非常複雜。軟間隔支援向量機通過減弱了其約束，使計算變得簡單。 操作步驟 匯入所需的包。 import tensorflow as tf

對於本次基於卷積神經網路識別驗證碼有著非常大的興趣，所以嘗試性地去做了測試，過程當中踩了不少坑，也參考了許多前輩的部落格和教程，最終識別率可達到98.25% 一、下圖是訓練的過程：

前言 這道題當時沒有隊伍解出來，我當時想是有更多的步驟在圖裡面，tensorboard檢測不出來，或者那些其餘的操作有影響，當時有個提示是並非所有節點都在圖裡，最後又找了一遍pbtext的文字，看

本專案使用卷積神經網路識別字符型圖片驗證碼，其基於 TensorFlow 框架。它封裝了非常通用的校驗、訓練、驗證、識別和呼叫 API，極大地減低了識別字符型驗證碼花費的時間和精力。 專案地址： htt

TensorFlow Sparse現狀及背景 在機器學習這塊，Estimator本身的封裝能夠適應比較多的Dense的場景，而對於Sparse的場景無論是官方demo還是一些業界的大牛都分享的

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什麼是TensorBoard? Tensorboard是視覺化圖形介面。幷包含理解，除錯和優化模型的其他工具。 圖片.png Scalars：在模型訓

在機器學習中，模型被提供稱為特徵向量的物件列表。特徵向量可以是任何資料型別。特徵向量通常是填充張量的主要輸入。這些值將通過張量流入op節點，此操作/計算的結果將建立一個新的張量，該張量又將用於新的操作。所有這些

0. 寫在前面 tensorflow分散式訓練時，grpc的 慢 一直都被很多人所詬病。在早期的版本中，由於實現的一些原因，的確存在一些效能問題(可以參見這個 issue )。 但隨著專案

本書目錄 什麼是TensorFlow？ 目前，世界上最出名的深度學習庫是Google的TensorFlow。 Google在其所有產品中使用機器學習來改進搜尋引擎，翻譯，圖片字幕或推薦

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本書目錄 深度學習介紹 深度學習是模擬大腦中神經元網路的計算機軟體。它是機器學習的子集，被稱為深度學習，因為它利用了深度神經網路。 深度學習演算法的第一層稱為輸入層，最後一層稱為輸

本文我們來用 TensorFlow 來實現一個深度學習模型，用來實現驗證碼識別的過程，這裡識別的驗證碼是圖形驗證碼，首先我們會用標註好的資料來訓練一個模型，然後再用模型來實現這個驗證碼的識別。 1.驗證碼準備 這