2018年7月16日
持久化的基于L2正则化和平均滑动模型的MNIST手写数字识别模型
摘要： 持久化的基于L2正则化和平均滑动模型的MNIST手写数字识别模型 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ " " " " " " 参考文献 "Tensorflow实战Google深度学习框架" 实验平台: Tensorflow1.4.0 python3.5.0 "MNIST数据集" 将四个文件下载后放 阅读全文
posted @ 2018-07-16 15:50 WUST许志伟 阅读(436) 评论(0) 推荐(0)
Tensorflow模型变量保存
摘要： Tensorflow：模型变量保存 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ " " " " " " 参考文献 "Tensorflow实战Google深度学习框架" 实验平台: Tensorflow1.4.0 python3.5.0 Tensorflow常用保存模型方法 使用tf.train.Saver 阅读全文
posted @ 2018-07-16 13:30 WUST许志伟 阅读(2873) 评论(0) 推荐(0)
2018年7月15日
Tensorflow BatchNormalization详解：4_使用tf.nn.batch_normalization函数实现Batch Normalization操作
摘要： 使用tf.nn.batch_normalization函数实现Batch Normalization操作 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ " " " " " " 参考文献 "吴恩达deeplearningai课程" "课程笔记" "Udacity课程" 阅读全文
posted @ 2018-07-15 20:43 WUST许志伟 阅读(9647) 评论(0) 推荐(0)
Tensorflow BatchNormalization详解：3_使用tf.layers高级函数来构建带有BatchNormalization的神经网络
摘要： Batch Normalization: 使用tf.layers高级函数来构建带有Batch Normalization的神经网络 " " " " " " 参考文献 "吴恩达deeplearningai课程" "课程笔记" "Udacity课程" 在 "使用tf.layers高级函数来构建神经网络" 阅读全文
posted @ 2018-07-15 20:21 WUST许志伟 阅读(13288) 评论(0) 推荐(1)
Tensorflow BatchNormalization详解：2_使用tf.layers高级函数来构建神经网络
摘要： Batch Normalization: 使用tf.layers高级函数来构建神经网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ " " " " " " 参考文献 "吴恩达deeplearningai课程" "课程笔记" "Udacity课程" 阅读全文
posted @ 2018-07-15 19:25 WUST许志伟 阅读(1516) 评论(0) 推荐(0)
Tensorflow BatchNormalization详解：1_原理及细节
摘要： Batch Normalization: 原理及细节 " " " " " " 参考文献 "吴恩达deeplearningai课程" "课程笔记" "Udacity课程" 为了标准化这些值，我们首先需要计算出批数据中的平均值，如果你仔细看这些代码，你会发现这不是对输入的批数据计算平均值，而是对任意一个 阅读全文
posted @ 2018-07-15 16:04 WUST许志伟 阅读(511) 评论(0) 推荐(0)
随机切分csv训练集和测试集
摘要： 使用numpy切分训练集和测试集 " " " " " " 序言 在机器学习的任务中，时常需要将一个完整的数据集切分为训练集和测试集。此处我们使用numpy完成这个任务。 iris数据集中有150条数据，我们将120条数据整合为训练集，将30条数据整合为测试集。 "iris.csv下载" 程序 阅读全文
posted @ 2018-07-15 14:05 WUST许志伟 阅读(2574) 评论(0) 推荐(0)
2018年5月26日
tf.session.run()单函数运行和多函数运行区别
摘要： tf.session.run()单函数运行和多函数运行区别 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ " " " " " " problem introduction 这两个语句初看时没有任何区别，但是如果a,b函数恰好是读取example_batch和label_batch这种需要使用到 数据批次输入 阅读全文
posted @ 2018-05-26 11:38 WUST许志伟 阅读(5784) 评论(0) 推荐(0)
tf.train.batch的偶尔乱序问题
摘要： tf.train.batch的偶尔乱序问题 " " " " " " tf.train.batch的偶尔乱序问题 我们在通过tf.Reader读取文件后，都需要用batch函数将读取的数据根据预先设定的batch_size打包为一个个独立的batch方便我们进行学习。 常用的batch函数有tf.tr 阅读全文
posted @ 2018-05-26 10:09 WUST许志伟 阅读(1200) 评论(0) 推荐(0)
2018年5月7日
常用标准化方法
摘要： 常用标准化方法 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ " " " " " " Z scores 把数值标准化到Z分数。标准化后的变量均值为0，标准差为1。系统将每一个值减去正被标准化的变量或观测量的均值，再除以标准差。如果原始数据的标准差为0，则所有值置0。 Range 1 to 1 把数值标准化到 阅读全文
posted @ 2018-05-07 11:40 WUST许志伟 阅读(1705) 评论(0) 推荐(0)
2018年3月15日
numpy数组中冒号和负号的含义
摘要： numpy数组中":"和" "的意义 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ " " " " " " 在实际使用numpy时，我们常常会使用numpy数组的 1维度和":"用以调用numpy数组中的元素。也经常因为数组的维度而感到困惑。 总体来说，":"用以表示当前维度的所有子模块 " 1"用以表示当 阅读全文
posted @ 2018-03-15 11:19 WUST许志伟 阅读(1950) 评论(0) 推荐(0)
2018年3月14日
Tensorflow Batch normalization函数
摘要： Tensorflow Batch normalization函数 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ " " " " " " 参考文献 "stackoverflow上tensorflow实现BN的不同函数的解释" 最近在运行程序时需要使用到Batch normalization方法，虽然网上有很多 阅读全文
posted @ 2018-03-14 13:08 WUST许志伟 阅读(6612) 评论(0) 推荐(1)
2018年2月24日
TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index
摘要： TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ " " " " " " 使用np.random.choice创建list,使用这个List作为Data[] List 阅读全文
posted @ 2018-02-24 14:00 WUST许志伟 阅读(21028) 评论(1) 推荐(1)
2018年2月22日
Tensorflow在CIFAR-10构建CNN
摘要： 使用Tensorflow在CIFAR 10二进制数据集上构建CNN 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ " " " " " " 参考文献 "Tensorflow机器学习实战指南" "利用Tensorflow读取二进制CIFAR 10数据集" "Tensorflow官方文档" "tf.transpo 阅读全文
posted @ 2018-02-22 15:27 WUST许志伟 阅读(891) 评论(0) 推荐(0)
Tensorflow读取CIFAR-10数据集
摘要： Tensorflow读取CIFAR 10数据集 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ " " " " " " 参考文献 "Tensorflow官方文档" "tf.transpose函数解析" "tf.slice函数解析" "CIFAR10/CIFAR100数据集介绍" "tf.train.shuff 阅读全文
posted @ 2018-02-22 10:27 WUST许志伟 阅读(3695) 评论(0) 推荐(0)
2018年2月21日
tf.transpose函数解析
摘要： tf.transpose函数解析 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ " " " " " " tf.transpose(a, perm = None, name = 'transpose') 解释 将a进行转置，并且根据perm参数重新排列输出维度。这是对数据的维度的进行操作的形式。 Detail 阅读全文
posted @ 2018-02-21 20:28 WUST许志伟 阅读(9108) 评论(0) 推荐(2)
tf.slice函数解析
摘要： tf.slice函数解析 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ " " " " " " tf.slice(input_, begin, size, name = None) 解释 ： 这个函数的作用是从输入数据input中提取出一块切片 切片的尺寸是size，切片的开始位置是begin。 切片的尺寸 阅读全文
posted @ 2018-02-21 19:25 WUST许志伟 阅读(7828) 评论(0) 推荐(1)
CIFAR10/CIFAR100数据集介绍
摘要： CIFAR 10/CIFAR 100数据集解析 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ " " " " " " 参考文献 "CIFAR 10/CIFAR 100数据集" CIFAR 10和CIFAR 100被标记为 "8000万个微小图像数据集" 的子集。他们由Alex Krizhevsky，Vino 阅读全文
posted @ 2018-02-21 16:57 WUST许志伟 阅读(95371) 评论(0) 推荐(2)
2018年2月18日
python urllib urlretrieve函数解析
摘要： Python urllib urlretrieve函数解析 利用urllib.request.urlretrieve函数下载文件 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ " " " " " " 参考文献 "Urlretrieve函数解析" urllib.request.urlretrieve函数解析 阅读全文
posted @ 2018-02-18 19:07 WUST许志伟 阅读(4313) 评论(0) 推荐(0)
Tensorflow实现各种学习率衰减
摘要： Tensorflow实现各种学习率衰减 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ " " " " " " 参考文献 "Deeplearning AI Andrew Ng" "Tensorflow1.2 API" 学习率衰减(learning rate decay) 加快学习算法的一个办法就是随时间慢慢减 阅读全文
posted @ 2018-02-18 12:47 WUST许志伟 阅读(6343) 评论(0) 推荐(0)
2018年2月11日
Tensorflow MNIST CNN 手写数字识别
摘要： Tensorflow MNIST CNN 手写数字识别 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ " " " " " " 参考文献 Tensorflow机器学习实战指南 源代码请点击下方链接 "Tesorflow实现基于MNIST数据集上简单CNN" 少说废话多写代码 下载并读取MNIST数据集 构造模 阅读全文
posted @ 2018-02-11 20:58 WUST许志伟 阅读(504) 评论(0) 推荐(0)
2018年2月9日
用Tensorflow实现多层神经网络
摘要： 用Tensorflow实现简单多层神经网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ " " " " " " 参考文献 Tensorflow机器学习实战指南 源代码见下方链接 "ReLU激活函数/L1范数版本" "Sigmoid激活函数/交叉熵函数版本" 数据集及网络结构 数据集 使用预测出生体重的数据 阅读全文
posted @ 2018-02-09 17:52 WUST许志伟 阅读(8727) 评论(2) 推荐(0)
2018年2月8日
使用Python读写csv文件的三种方法
摘要： Python读写csv文件 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ " " " " " " 前言 逗号分隔值（Comma Separated Values，CSV，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号），其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。纯文本意味着该文件是一个字符序列，不含必 阅读全文
posted @ 2018-02-08 20:01 WUST许志伟 阅读(421566) 评论(0) 推荐(10)
2018年2月7日
TensorflowTutorial_二维数据构造简单CNN
摘要： 使用二维数据构造简单卷积神经网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ " " " " " " 图像和一些时序数据集都可以用二维数据的形式表现，我们此次使用随机分布的二位数据构造一个简单的CNN—网络卷积 最大池化 全连接 参考代码 python Implementing Different Lay 阅读全文
posted @ 2018-02-07 10:17 WUST许志伟 阅读(799) 评论(0) 推荐(0)
TensorflowTutorial_一维数据构造简单CNN
摘要： 使用一维数据构造简单卷积神经网络 " " " " " " 神经网络对于一维数据非常重要，时序数据集、信号处理数据集和一些文本嵌入数据集都是一维数据，会频繁的使用到神经网络。我们在此利用一组一维数据构造卷积层 最大池化层 全连接层的卷积神经网络。希望给大家使用CNN处理一维数据一些帮助。 参考代码 p 阅读全文
posted @ 2018-02-07 10:16 WUST许志伟 阅读(5418) 评论(2) 推荐(0)