随笔分类 -  tensorflow&python 学习

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深度学习 ——style reconstruction
摘要：多层神经网络的实质就是为了找出更复杂，更内在的features...图像的style, how to describe, impossible! 但是人眼却可以分辨。 （参考论文 A Neural algorithm of artistic style）使用卷积神经网络来做 content， sty 阅读全文
posted @ 2017-10-06 21:34 hahahaf 阅读(1415) 评论(0) 推荐(0)
python 爬虫得到网页的图片
摘要：正则表达式： ^ ： 字符串的开始， $: 字符串的末尾 . ： 匹配任意字符，除换行符 * ： 任意多的字符 +： 任意大于1 的字符 ?: 匹配0或1个, home-?brew ： homebrew, 或home-brew []: 指定一个字符类别，可以单独列出，也可以使用- 表示一个区间。[a 阅读全文
posted @ 2017-10-02 16:59 hahahaf 阅读(401) 评论(0) 推荐(0)
tensorflow--logistic regression
摘要：logistic 函数： 二分类问题 softmax 函数： 将k维向量压缩成另一个k维向量，进行多分类，logistic 是softmax的一个例外 阅读全文
posted @ 2017-10-01 17:35 hahahaf 阅读(914) 评论(0) 推荐(0)
tensorflow 学习1——tensorflow 做线性回归
摘要：输出： 阅读全文
posted @ 2017-09-30 16:32 hahahaf 阅读(355) 评论(0) 推荐(0)
tensorflow学习
摘要：在本节学习之前先学习一下python 的几个库： numpy：来存储和处理大型矩阵（比python内部的列表结构高效） python 中数据的表示： 1.一维数据：（列表与集合） [3.12, 3.13,3.14] {3.13, 3.12.3.14} 2. 二维数据：（列表类型） [[3.12, 3 阅读全文
posted @ 2017-08-01 05:07 hahahaf 阅读(343) 评论(0) 推荐(0)
tensorflow实现mnist
摘要：sess.run(accuracy,feed_dict={x:batch[0],y:batch[1],keep_prob:1.0}) accuracy.eval(feed_dict={x:mnist.test.images,y:mnist.test.labels,keep_prob:1.0}) ac 阅读全文
posted @ 2017-07-30 00:40 hahahaf 阅读(684) 评论(1) 推荐(0)
开始学习tensorflow
摘要：搭建神经网络： 准备数据 定义数据输入层 定义网络隐藏层和预测层 定义loss 表达式 选择optimizer使得loss 最小 reduce_sum: 在tensorflow 1.0 中，reduction_indices 改为axis, dropout 是训练过程中，按照一定概率将一部分神经单元 阅读全文
posted @ 2017-07-28 23:34 hahahaf 阅读(240) 评论(0) 推荐(0)

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