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摘要: matplotlib_200730系列 4、legend图例 一、总结 一句话总结: 画线中加label表示线的名字,调用legend方法即可显示图例 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x=np.linspace(-3,3,50) 阅读全文
posted @ 2020-07-30 03:22 范仁义 阅读(101) 评论(0) 推荐(0)
摘要: matplotlib_200730系列 3、移动坐标轴 一、总结 一句话总结: 1、get current axis:ax=plt.gca() 2、去掉右轴和上轴,比如去掉右轴:ax.spines['right'].set_color('none') 3、将bottom轴设置为x轴,将left轴设置 阅读全文
posted @ 2020-07-30 03:09 范仁义 阅读(128) 评论(0) 推荐(0)
摘要: matplotlib_200730系列 2、设置x轴、y轴参数 一、总结 一句话总结: plt.xlim((-1,2)):相当于取x轴-1到2的位置 plt.xlabel("x"):设置x轴的文本 plt.xticks(np.linspace(-1,2,5)):替换x轴的标注 # 2、设置x轴 y轴 阅读全文
posted @ 2020-07-30 02:52 范仁义 阅读(263) 评论(0) 推荐(0)
摘要: matplotlib_200730系列 1、figure图像 一、总结 一句话总结: A、不同的figure就是不同的图片 B、figure下面的代码属于这个figure C、plt.figure(num=3, figsize=(8,5)),图像编号是3,图像大小为8,5 二、figure图像 博客 阅读全文
posted @ 2020-07-30 01:49 范仁义 阅读(199) 评论(0) 推荐(0)
摘要: TensorFlow2_200729系列 2、梯度下降求简单线性回归原理 一、总结 一句话总结: 就是根据loss函数,对w和b求梯度(偏导),也就是w'=w-lr*∂ loss/∂ w ,b'=b-lr*∂ loss/∂ b 1、为什么求梯度是对loss函数求的梯度(w'=w-lr*∂ loss/ 阅读全文
posted @ 2020-07-29 13:07 范仁义 阅读(204) 评论(0) 推荐(0)
摘要: TensorFlow2_200729系列 1、TensorFlow2自动求导实例 一、总结 一句话总结: 用tf.GradientTape():[dy_da,dy_db,dy_dc] = tape.gradient(y, [a,b,c]) import tensorflow as tf # 创建4个 阅读全文
posted @ 2020-07-29 07:41 范仁义 阅读(182) 评论(0) 推荐(0)
摘要: Tensorflow函数式API的使用 一、总结 一句话总结: I、在我们使用tensorflow时,如果不能使用函数式api进行编程,那么一些复杂的神经网络结构就不会实现出来,只能使用简单的单向模型进行一层一层地堆叠。 II、如果稍微复杂一点,遇到了Resnet这种带有残差模块的神经网络,那么用简 阅读全文
posted @ 2020-07-29 06:07 范仁义 阅读(261) 评论(0) 推荐(0)
摘要: tensorflow2知识总结 8、函数式API 一、总结 一句话总结: tensorflow2函数式API是可以非常方便的构建出复杂的神经网络,比如多输入多输出类型的 input=keras.Input(shape=(28,28)) x=keras.layers.Flatten()(input) 阅读全文
posted @ 2020-07-29 06:05 范仁义 阅读(450) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 防止神经网络过拟合的常用的四种方法 一、总结 一句话总结: 1、获取更多的训练数据:很显然,训练数据越多,泛化能力自然也越好,这个是最优的方法。 2、减小网络容量:使用小型网络,会迫使网络学习数据中最关键的部分 3、添加权重正则化:即L1,L2正则化。如果一件事情有两种解释,那么最可能正确的解释就是 阅读全文
posted @ 2020-07-28 21:59 范仁义 阅读(1269) 评论(0) 推荐(0)
摘要: tensorflow2知识总结 7、dropout抑制过拟合实例 一、总结 一句话总结: 操作非常简单,直接增加dropout层即可:model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.5)) # 增加dropout层来抑制过拟合 model = tf.keras.Sequent 阅读全文
posted @ 2020-07-28 21:55 范仁义 阅读(699) 评论(0) 推荐(0)
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