随笔分类 - TensorFlow
摘要：（一）：进入GitHub下载模型--》下载地址 因为我们需要slim模块，所以将包中的slim文件夹复制出来使用。 （1）：在slim中新建images文件夹存放图片集 （2）：新建model文件夹用来放模型 （3）：在datasets文件夹中新建myimages.py文件 # Copyright
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摘要：（一）下载inception-v3--见TensorFlow(十四) （二）准备训练用的图片集，因为我没有图片集，所以写了个自动抓取百度图片的脚本-见抓取百度图片 （三）创建retrain.py文件，进行重训练。（因为之前遇到不同版本上的不同，遇到过坑，上源码） # -*- coding: utf-
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摘要：一：安装cuda 下载地址 二：安装cuDNN 三：安装GPU版TensorFlow 注意：gpu版的TensorFlow打开tensorboard要使用：tensorboard --logdir C:\Users\FELIX\Desktop\tensor学习\inception_log
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摘要：上代码： 识别结果： images/timg.jpg images/timg.jpg Saluki, gazelle hound (score = 0.36788) whippet (score = 0.34290) borzoi, Russian wolfhound (score = 0.1090
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摘要：上代码： 结构： 打开cmd，进入inception_log目录：执行：tensorboard --logdir='C:\Users\FELIX\Desktop\tensor学习\inception_log'查看结构。
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摘要：一：保存 结果： 二：载入 结果：
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摘要：上代码： 训练结果：
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摘要：RNN RNN（Recurrent Neural Networks,循环神经网络）不仅会学习当前时刻的信息，也会依赖之前的序列信息。由于其特殊的网络模型结构解决了信息保存的问题。所以RNN对处理时间序列和语言文本序列问题有独特的优势。递归神经网络都具有一连串重复神经网络模块的形式。在标准的RNNs中
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摘要：上代码： 打开cmd，进入当前文件夹，执行tensorboard --logdir='C:\Users\FELIX\Desktop\tensor学习\logs' 就可以进入tensorboard可视化界面了。
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摘要：一：传统神经网络存在的问题 权值太多，计算量太大 权值太多，需要大量样本进行训练 二：卷积神经网络（CNN） CNN通过感受野和权值共享减少了神经网络需要训练的参数个数。 三：池化 四：卷积操作 五：CNN结构 六：基于卷积神经网络的手写数字识别 运行结果：
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摘要：执行之前先在当前目录下建立projector文件夹，然后在projector文件夹下建立data和projector文件夹。 在data文件夹下放入数据图片--》数据图片下载地址 提取码：vhkl 然后运行后打开cmd，进入当前文件夹，执行：tensorboard --logdir=C:\Users
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摘要：准确率 可以修改代码，增加训练时每个点的样本。
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摘要：注意：执行后会在当前目录下生成logs文件夹。打开cmd，进入当前文件夹。输入：tensorboard --logdir=C:\Users\FELIX\Desktop\tensor学习\logs 然后打开浏览器，输入图中的网址，就可以查看了。 有好多TensorFlow中的信息等待探索。
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摘要：# 该版本的最终识别准确率达到98%以上 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 载入数据集 mnist=input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True) # 每个批次的大小 batch_size=100 #...
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摘要：一：数据集 采用MNIST数据集：--》官网 数据集被分成两部分：60000行的训练数据集和10000行的测试数据集。 其中每一张图片包含28*28个像素，我们把这个数组展开成一个向量，长度为28*28=784.在MNIST训练数据集中mnist.train.images是一个形状为[60000,7
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摘要：import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 非线性回归 # 使用numpy生成200个随机点 x_data=np.linspace(-0.5,0.5,200)[:,np.newaxis] noise=np.random.normal(0,0.02,x_data.shape) y_d...
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摘要：一：基本概念 1、使用图(graphs)来表示计算任务 2、在被称之为会话(Session)的上下文(context)中执行图 3、使用tensor表示数据 4、通过变量(Variable)维护状态 5、使用feed和fetch可以为任意的操作赋值或者从其中获取数据 TensorFlow是一个编程系
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摘要：我的环境：win10+python3.6.4（64位） 一：安装python 根据自己的电脑下载python(32位或者64位)-->安装教程 安装好python后记得配置pip源，使用官方的源下载python库时速度比较慢。-->配置pip源 配置好pip源后就可以使用pip3（python3）或
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