TensorFlow 學習（十三）—— tf.app.flags

阿新 • • 發佈：2019-01-09

flags = tf.app.flags
FLAGS = flags.FLAGS

flags.DEFINE_integer('num_hidden_layers', 3, 'number of hidden layers')

TensorFlow 學習（十三）—— tf.app.flags

flags = tf.app.flags FLAGS = flags.FLAGS flags.DEFINE_integer('num_hidden_layers', 3, 'number of hid

TensorFlow學習（三）：tf.reduce_sum()

壓縮求和 tf.reduce_sum( input_tensor, axis=None, keepdims=None, name=None, reduction_indices=None, keep_dims=None ) Args:

TensorFlow學習（二）：tf.random_normal() 和 tf.random_unform()

1. tf.random_normal() #正態分佈 tf.random_normal( shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None ) Args:

tensorflow學習（2）：計算圖,tf.get_default_graph(),tf.Graph()

一、基本概念顧名思義，TensorFlow的名字已經出賣了它的“靈魂”，TensorFlow=tensor（張量）+flow（流動）。TensorFlow是一個通過計算圖的形式來表達計算的程式設計框架。其每一個計算都是計算圖上的一個節點，而節點之間的邊描述了計算之間的依賴關係。計算圖

tensorflow學習（6）：CNN必備函式tf.nn.conv2d和tf.nn.max_pool

一、卷積函式tf.nn.conv2d tf.nn.conv2d( input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) 除去name引數用以指定該操作的name，與方法有關的一共五個引數：第一個引數in

tensorflow學習（一）——有關tensorflow不同層的使用（tf.nn 和tf.layers以及tf.contrib.layers）的簡單區別

小trick: 對於使用tf.layers建立的神經網路，如果想要對loss函式進行正則話，可以採用如下方式[1]：但是該方法不適用於程式設計者自己定義不同層的正則化。 l2 = tf.add_n([tf.nn.l2_loss(var) for var in tf.t

TensorFlow 學習（七） — 常用函式 api、tf.nn、tf.keras

0. 四則運算平方：tf.square()，開方：tf.sqrt() tf.add()、tf.sub()、tf.mul()、tf.div()、tf.mod()、tf.abs()、tf.neg()

Tensorflow學習（一）使用flags定義命令列引數

import tensorflow as tf #第一個是引數名稱，第二個引數是預設值，第三個是引數描述 tf.app.flags.DEFINE_string('str_name', 'def_v_1',"descrip1") tf.app.flags.DEF

操作系統學習（十三）、中斷和異常

中斷控制器外部兩種它的恢復條件事件內部錯誤範圍一、中斷和異常中斷何和異常是指明系統、處理器或當前執行程序(或任務)的某處出現一個事件，該事件需要處理器進行處理。通常，這種事情會導致執行控制器被強迫從當前運行程序轉移到被稱為終端處理程序或異常處理程序的特殊

TensorFlow 學習（5）——進一步了解MNIST

flow pooling ali 簡單 python 參數活性修改需要接TensorFlow（3）我們構建一個多層卷積網絡，以提升MNIST的識別性能權重初始化　　為了創建這個模型，我們需要創建大量的權重和偏執項。這個模型中的權重在初始化是應該加入少量的噪聲來

C++語言學習（十三）——C++對象模型分析

查找 char 無法 table ret variables 生成 dba 通過 C++語言學習（十三）——C++對象模型分析一、C++對象模型分析 1、類對象模型的內存布局 class是一種特殊的struct，class與struct遵循相同的內存對齊原則，class中

機器學習之numpy和matplotlib學習（十三）

今天來學習numpy讀取檔案和儲存檔案的兩個函式。因為後面的機器學習我們需要從各種檔案之中載入資料到numpy中，所以這兩個函式尤為重要，我對這兩個函式的每個引數都有詳細講解，但是還是希望大家親自試一下。本次的eye1.txt檔案由程式自動建立，eye2.txt檔案需要我們自己建

PE檔案格式學習（十三）：載入配置表

1.介紹載入配置表早期是用於描述當PE檔案頭或PE可選頭無法描述或者因為太大而無法描述的各種功能。後來以XP及以後的系統主要是為了儲存SEH控制代碼，稱為安全結構化異常處理程式列表，如果SEH異常處理沒有經過註冊，在載入配置表中沒有控制代碼，這個異常處理就不會被執行。具體的例子就不演示了，看起來只要是

JMeter學習（十三）分散式部署

Jmeter 是java 應用，對於CPU和記憶體的消耗比較大，因此，當需要模擬數以千計的併發使用者時，使用單臺機器模擬所有的併發使用者就有些力不從心，甚至會引起JAVA記憶體溢位錯誤。為了讓jmeter工具提供更大的負載能力，jmeter短小精悍一有了使用多臺機器同時產生負載的

機器學習與深度學習系列連載：第二部分深度學習（十三）迴圈神經網路 1（Recurre Neural Network 基本概念）

迴圈神經網路 1（Recurre Neural Network 基本概念）迴圈神經網路的特點： • RNNs 在每個時間點連線引數值，引數只有一份 • 神經網路出了輸入以外，還會建立在以前的“記憶”的基礎上 • 記憶體的要求與輸入的規模有關當然，他的深度不只有一層：

TensorFlow 實戰（二）—— tf train（優化演算法）

分享一下我老師大神的人工智慧教程！零基礎，通俗易懂！http://blog.csdn.net/jiangjunshow 也歡迎大家轉載本篇文章。分享知識，造福人民，實現我們中華民族偉大復興！

ionic學習（十三）：ionic跳轉到外部連結url

外掛地址：https://ionicframework.com/docs/native/in-app-browser/ 使用方法： 1.新增外掛： ionic cordova plugin add cordova-plugin-inappbrowser npm install --sav

TensorFlow 學習（六）時尚（衣服、鞋、包等） Fashion MNIST識別

使用 jupyter notebook 筆記，匯入需要的包 # TensorFlow and tf.keras import tensorflow as tf from tensorflow import keras import numpy as np import numpy as np

TensorFlow 學習（五）二分類logistic迴歸模型

邏輯迴歸的損失函式是對數損失函式，對數損失函式的方程式與資訊理論中的熵測量密切相關。它也是似然函式的負對數（假設“y‘ ’” 屬於伯努利分佈）。實際上，最大限度地降低損失函式的值會生成最大的似然估計值。對數損失函式的方程式如下圖

TensorFlow 學習（四）線性迴歸模型

線性迴歸演算法的主要優點是它的簡單性，線性迴歸的損失函式是平方損失。一般處理連續性問題，比如預測房價等，在本文中，使用 TensorFlow 訓練一個簡單線性迴歸模型。線性迴歸模型 y = wx + b：準備好特徵和目標值資料集 import tensorflow as tf i

TensorFlow 學習（十三）—— tf.app.flags

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