上一页 1 2 3 4 5 6 7 ··· 16 下一页
2020年8月18日
【tensorflow】搭建_手写数字识别_神经网络模型：Sequential() / 神经网络类class 两种方法
摘要： MNIST 数据集一共有 7 万张图片，都是 28x28 像素点的 0~9 手写数字，其中 6 万用于训练，1 万张用于测试。 f.keras + Sequential() 详解 代码： import tensorflow as tf # 读入训练所需的输入特征和标签 mnist = tf.kera 阅读全文
posted @ 2020-08-18 17:10 狂奔的小学生 阅读(506) 评论(0) 推荐(0)
【tensorflow】tf.keras + 神经网络类class 6 步搭建神经网络
摘要： tf.keras + Sequential() 可以搭建出上层输入就是下层输出的顺序网络结构，但是无法写出一些带有跳连的非顺序网络结构。 这时候可以选择用类 class 搭建神经网络结构，即使用 class 类封装一个网络结构： ... class MyModel(Model): def __ini 阅读全文
posted @ 2020-08-18 15:58 狂奔的小学生 阅读(1510) 评论(0) 推荐(0)
【tensorflow】tf.keras + Sequential() 6 步搭建神经网络
摘要： tf.keras 是 tensorflow API，可以快速搭建神经网络模型。 六步： import 相关模块。 指定要喂入网络的训练集和测试集。 在 Sequential() 中搭建网络结构。 在 compile() 中配置训练方法。 在 fit() 中执行训练过程。 用 summary() 打印 阅读全文
posted @ 2020-08-18 09:15 狂奔的小学生 阅读(6587) 评论(0) 推荐(0)
2020年8月15日
【tensorflow】神经网络的优化：指数衰减学习率、过拟合和欠拟合的解决方法、激活函数&损失函数&优化器的选择
摘要： 神经网络的复杂度 1.空间复杂度 层数 = 隐藏层的层数 + 1个输出层 总参数 = 总w + 总b 2.时间复杂度 乘加运算次数 = 总w 指数衰减学习率 学习率lr表征了参数每次更新的幅度，设置过小，参数更新会很慢，设置过大，参数不容易收敛。 在实际应用中，可以先使用较大学习率，快速找到较优值， 阅读全文
posted @ 2020-08-15 19:23 狂奔的小学生 阅读(2075) 评论(0) 推荐(0)
【tensorflow】神经网络实现鸢尾花分类
摘要： 主要步骤： 1.准备数据 数据集读入 数据集乱序 将数据集分为训练集和测试集 将输入特征和标签配对，每次喂入神经网络一小撮（batch） 2.搭建网络 定义神经网络中所有可训练参数 3.参数优化 反向传播，不断减少loss 4.测试效果 计算当前参数前向传播后的准确率 代码： import tens 阅读全文
posted @ 2020-08-15 07:55 狂奔的小学生 阅读(3436) 评论(0) 推荐(0)
2020年8月14日
【tensorflow2】常用函数
摘要： 强制类型转换 tf.cast() 计算张量最小值 tf.reduce_min() 计算张量最大值 tf.reduce_max() 返回行/列最大值的索引 tf.argmax() 计算张量沿行/列的平均值 tf.reduce_mean() 计算张量沿行/列的和 tf.reduce_sum() 声明可训 阅读全文
posted @ 2020-08-14 20:28 狂奔的小学生 阅读(356) 评论(0) 推荐(0)
【tensorflow】张量(tensor,数组)的定义和声明
摘要： 张量（tensor）：可以表示0阶到n阶的数组 0阶张量（标量）：单独的一个数 1阶张量（向量）：一维数组 2阶张量（矩阵）：二维数组 n阶张量（张量）：n维数组 tensorflow 中几种常见的数据类型： tf.int，tf.float tf.int32 tf.float32 tf.float6 阅读全文
posted @ 2020-08-14 17:30 狂奔的小学生 阅读(5172) 评论(0) 推荐(1)
【tensorflow】神经网络的一些基本概念(前向传播、反向传播、损失函数、梯度下降法、学习率)和设计过程
摘要： 当今人工智能主流方向 —— 连接主义，即仿脑神经元连接，实现感性思维，如神经网络。 神经网络的一般设计过程： 准备数据：采集大量“特征/标签”数据 搭建网络：搭建神经网络结构 优化参数：训练网络获取最佳参数（反向传播） 应用网络：将网络保存为模型，输入新数据，输出分类或预测结果（前向传播） 前向传播 阅读全文
posted @ 2020-08-14 09:16 狂奔的小学生 阅读(1258) 评论(0) 推荐(0)
2020年8月12日
【opencv+python】图像的基本操作：缩放、剪切、位移、旋转、仿射变换
摘要： 1.缩放 代码： # 使用resize函数实现图片缩放 import cv2 src = cv2.imread("C:/360Downloads/1.jpg", 1) cv2.imshow("src", src) srcInfo = src.shape height = srcInfo[0] wid 阅读全文
posted @ 2020-08-12 11:01 狂奔的小学生 阅读(1547) 评论(0) 推荐(1)
【tensorflow】利用神经网络绘制股票价格拟合曲线
摘要： 神经网络有三层，输入层A，隐藏层B，输出层C，满足： A（10x1）*W1（1x10）+b1（1x10）=B（10x10） B（10x10）*W2（10x1）+b2（10x1）=C（10x1） 我们需要做的，便是通过多次训练（尝试不同 w、b 的值），找到合适的 w1w2、b1b2，使预测结果更接近 阅读全文
posted @ 2020-08-12 08:54 狂奔的小学生 阅读(1046) 评论(0) 推荐(0)
上一页 1 2 3 4 5 6 7 ··· 16 下一页