3、Tensorflow：TensorFlow深度學習入門(下)
相關推薦
3、Tensorflow：TensorFlow深度學習入門(下)
Graph僅僅定義了所有 operation 與 tensor 流向，沒有進行任何計算。而session根據 graph 的定義分配資源，計算 operation，得出結果。既然是圖就會有點與邊，在圖計算中 operation 就是點而 tensor 就是邊。Operation 可以是加減乘除等數學運算，也
深度學習入門專案完整流程——圖片製作資料集、訓練網路、測試準確率（TensorFlow+keras）
首先將訓練的圖片和標籤製作成資料集，我用的是numpy庫裡的savez函式，可以將numpy陣列儲存為.npz檔案（無壓縮，所以檔案較大）。 import cv2 as cv import numpy as np import os import glob #調整影象的大小、製作資
深度學習入門實戰（二）：用TensorFlow訓練線性迴歸
0x00 概要 TensorFlow是谷歌爸爸出的一個開源機器學習框架，目前已被廣泛應用，谷歌爸爸出品即使效能不是最強的（其實效能也不錯），但絕對是用起來最方便的，畢竟谷歌有Jeff Dean坐鎮，這波穩。 0x01 TensorFlow安裝 官方有一個Mac上Te
王權富貴書評：《TensorFlow實戰Google深度學習框架第二版》(鄭澤宇 樑博文 顧思宇 著)
一本介紹TensorFlow的書，比較基礎，但是還是寫的不好。這本是我TensorFlow的啟蒙書，我硬著頭皮看完的，目前還沒發現比這本書好的。 推薦指數：**
[TensorFlow深度學習入門]實戰四·邏輯迴歸鳶尾花進行分類（對比均方根誤差與softmax交叉熵誤差區別）
[TensorFlow深度學習入門]實戰四·邏輯迴歸鳶尾花進行分類 問題描述 資料集 鳶尾花資料集下載地址 鳶尾花資料集包含四個特徵和一個標籤。這四個特徵確定了單株鳶尾花的下列植物學特徵： 1、花萼長度 2、花萼寬度 3、花瓣長度 4、花瓣寬度 該標籤確定了鳶尾花品種，
[深度學習入門]實戰三·使用TensorFlow擬合曲線
[深度學習入門]實戰三·使用TensorFlow擬合曲線 問題描述 擬合y= x*x -2x +3 + 0.1(-1到1的隨機值) 曲線 給定x範圍（0，3） 問題分析 在上篇部落格中，我們使用最簡單的y=wx+b的模型成功擬合了一條直線，現在我們在進一步進行曲線的擬
[深度學習入門]實戰二·使用TensorFlow擬合直線
[深度學習入門]實戰二·使用TensorFlow擬合直線 問題描述 擬合直線 y =（2x -1） + 0.1(-1到1的隨機值) 給定x範圍（0，3） 可以使用學習框架 建議使用 y = w * x + b 網路模型 生成資料 import nu
Tensorflow實戰Google深度學習框架 第1-3章總結
Tensorflow實戰Google深度學習框架 第1章 深度學習簡介 深度學習在NLP上的應用： 1.語言模型 2.機器翻譯 3.詞性標註 4.實體識別 5.情感分析 6.廣告推薦 7.搜尋排序 語料庫： WordNet, ConceptN
[TensorFlow深度學習入門]實戰十一·用雙向BiRNN(LSTM)做手寫數字識別準確率99%+
[TensorFlow深度學習入門]實戰十一·用雙向BiRNN(LSTM)做手寫數字識別準確率99%+ 此博文是我們在完成實戰五·用RNN(LSTM)做手寫數字識別的基礎上使用BiRNN(LSTM)結構，進一步提升模型的準確率，1000steps準確率達到99%。 首先我們先
深度學習入門筆記系列 ( 二 )——基於 tensorflow 的一些深度學習基礎知識
本系列將分為 8 篇 。今天是第二篇 。主要講講 TensorFlow 框架的特點和此係列筆記中涉及到的入門概念 。 1.Tensor 、Flow 、Session 、Graphs TensorFlow 從單詞上可以分成 Tensor 和 Flow 兩個單詞 。Ten
從深度學習入門Tensorflow
Softmax實現MNIST識別 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 載入資料 mnist = input_data.read_
Tensorflow深度學習入門——自制資料集
python 將自己的圖片資料集製作成tensorflow可讀取的資料集檔案*.cvs 這裡假設你已經有了樣本圖片資料集，而且正樣本和負樣本已經分好類了 說明下製作正樣本資料集*.csv的過程，負樣本資料集的製作也同樣 import os,os.path imp
深度學習入門（二）——TensorFlow介紹
TensorFlow 1.使用圖 (graph) 來表示計算任務. 2.在被稱之為 會話 (Session) 的上下文 (context) 中執行圖. 3.使用 tensor 表示資料. 4通過 變數 (Variable) 維護狀態.
《TensorFlow實戰Google深度學習框架》——4.2.1 經典損失函式（交叉熵、均方差）
目錄 1、交叉熵 1、交叉熵 交叉熵是分類問題中使用比較廣的一種損失函式，刻畫了兩個概率分佈之間的距離。 給定兩個概率分佈p和q，通過q來表示p的交叉熵為： 交叉熵刻畫的是兩個概率分佈之間的距離，然而神經網路的輸出卻不一定是一個概率分佈。Softmax迴歸就
[TensorFlow深度學習入門]實戰十二·使用DNN網路實現自動編碼器
[TensorFlow深度學習入門]實戰十二·使用DNN網路實現自動編碼器 測試程式碼 import os os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE" import tensorflow as tf from tensorflow
[TensorFlow深度學習入門]實戰十·用RNN(LSTM)做時間序列預測（曲線擬合）
[TensorFlow深度學習入門]實戰十·用RNN(LSTM)做時間序列預測（曲線擬合） %matplotlib inline import os os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE" import numpy as np import
[TensorFlow深度學習入門]實戰九·用CNN做科賽網TibetanMNIST藏文手寫數字資料集準確率98%+
[TensorFlow深度學習入門]實戰九·用CNN做科賽網TibetanMNIST藏文手寫數字資料集準確率98.8%+ 我們在博文，使用CNN做Kaggle比賽手寫數字識別準確率99%+，在此基礎之上，我們進行對科賽網TibetanMNIST藏文手寫數字資料集訓練，來驗證網路的正確性。
[TensorFlow深度學習入門]實戰八·簡便方法實現TensorFlow模型引數儲存與載入（pb方式）
[TensorFlow深度學習入門]實戰八·簡便方法實現TensorFlow模型引數儲存與載入（pb方式） 在上篇博文中，我們探索了TensorFlow模型引數儲存與載入實現方法採用的是儲存ckpt的方式。這篇博文我們會使用儲存為pd格式檔案來實現。 首先，我會在上篇博文基礎上，實現由c
[TensorFlow深度學習入門]實戰七·簡便方法實現TensorFlow模型引數儲存與載入（ckpt方式）
[TensorFlow深度學習入門]實戰七·簡便方法實現TensorFlow模型引數儲存與載入（ckpt方式） TensorFlow模型訓練的好網路引數如果想重複高效利用，模型引數儲存與載入是必須掌握的模組。本文提供一種簡單容易理解的方式來實現上述功能。參考部落格地址 備註： 本文采用的
[TensorFlow深度學習入門]實戰六·用CNN做Kaggle比賽手寫數字識別準確率99%+
[TensorFlow深度學習入門]實戰六·用CNN做Kaggle比賽手寫數字識別準確率99%+ 參考部落格地址 本部落格採用Lenet5實現，也包含TensorFlow模型引數儲存與載入參考我的博文，實用性比較好。在訓練集準確率99.85%，測試訓練集準確率99%+。 訓練