随笔分类 -  Tensorflow

对较大的原始csv文件抽取出一部分样本
摘要：避免对大文件全部读取到内存中，浪费时间，也能避免内存溢出；先对文件先进行抽样，抽出很小一部分，测试程序的语法正确性，再用全部文件测试程序的功能正确性； num_sample = 10;with open("data/clean_data/normalized_training.csv", "rb") 阅读全文
posted @ 2018-04-05 14:56 Apollo_zhanghongbo 阅读(351) 评论(0) 推荐(0)
tensorflow的1维卷积
摘要：前面找到了tensorflow的一维卷积、池化函数，但是官方API太简单，网上的例子也不多。 由于没时间研究源码，只能另寻他法了。 后面细细想来，tensorflow的二维卷积、池化函数，好像也能进行一维卷积、池化；也就是，利用对图像矩阵进行卷积、池化的函数，把第一个维度设置成1。 这样做确实可行， 阅读全文
posted @ 2018-04-05 10:40 Apollo_zhanghongbo 阅读(1563) 评论(0) 推荐(0)
tensorflow实现1维池化操作
摘要：参考：https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/9442 https://www.tensorflow.org/versions/r1.5/api_docs/python/tf/layers/MaxPooling1D 阅读全文
posted @ 2018-04-03 22:50 Apollo_zhanghongbo 阅读(855) 评论(0) 推荐(0)
tensorflow实现1维卷积
摘要：官方参考文档：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/conv1d 参考网页： http://www.riptutorial.com/tensorflow/example/19385/basic-example http://www.ript 阅读全文
posted @ 2018-04-03 20:31 Apollo_zhanghongbo 阅读(909) 评论(0) 推荐(0)
tensorflow实现L2正则化
摘要：https://www.jianshu.com/p/db8ca931026a import tensorflow as tf import numpy as np def get_weights(shape, lambd): var = tf.Variable(tf.random_normal(sh 阅读全文
posted @ 2018-04-02 16:07 Apollo_zhanghongbo 阅读(479) 评论(0) 推荐(0)
jupyter notebook 不能画图
摘要：要加一句 %matplotlib inline 阅读全文
posted @ 2018-03-31 14:43 Apollo_zhanghongbo 阅读(620) 评论(0) 推荐(0)
tensorflow中用正太分布随机初始化网络权重参数 ---tf.random_normal
摘要：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/random_normal numpy的random库也有normal函数，功能类似，参数排列次序不同： https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/g 阅读全文
posted @ 2018-03-31 10:05 Apollo_zhanghongbo 阅读(889) 评论(0) 推荐(0)
将dataframe变量转为tf.constant变量
摘要：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/constant 阅读全文
posted @ 2018-03-30 23:15 Apollo_zhanghongbo 阅读(617) 评论(0) 推荐(0)
dataframe to tensor
摘要：https://stackoverflow.com/questions/42286972/converting-from-pandas-dataframe-to-tensorflow-tensor-object 阅读全文
posted @ 2018-03-30 23:04 Apollo_zhanghongbo 阅读(1956) 评论(0) 推荐(0)
Python-Pandas 如何shuffle（打乱）数据？
摘要：https://blog.csdn.net/qq_22238533/article/details/70917102 阅读全文
posted @ 2018-03-30 23:01 Apollo_zhanghongbo 阅读(2110) 评论(0) 推荐(0)
TensorFlow实战（1）
摘要：神经网络的变量声明函数：tf.Variable() 初始化所有变量： sess = tf.Session() init_op = tf.global_variables_initializer() sess.run(init_op) 对于交叉熵的理解：交叉熵是两个概率分布之间的距离。eg: 假如有个 阅读全文
posted @ 2018-03-27 14:00 Apollo_zhanghongbo 阅读(227) 评论(0) 推荐(0)
基本概念——张量、会话、计算图
摘要：张量：tensor，张量可以被简单理解为多维数组，张量在tensorflow中的实现并不是直接采用数组的形式，它只是对TensorFlow中运算结果的引用。在张量中并没有真正保存数字，它保存的是如何得到这些数字的计算过程。 张量的三要素：名字、维度、类型。eg: 会话：会话拥有并管理TensorFl 阅读全文
posted @ 2018-03-26 19:47 Apollo_zhanghongbo 阅读(509) 评论(0) 推荐(0)