2020年2月20日
卷积神经网络应用于tensorflow手写数字识别（第三版）
摘要： import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("F:\TensorflowProject\MNIST_data" 阅读全文
posted @ 2020-02-20 20:42 小娜子成长记 阅读(228) 评论(0) 推荐(0)
tensorflow应用于手写数字识别（第二版）
摘要： import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data#载入数据集 mnist = input_data.read_data_sets("F:\\TensorflowProject\\MNI 阅读全文
posted @ 2020-02-20 20:40 小娜子成长记 阅读(198) 评论(0) 推荐(0)
用tensorflow求手写数字的识别准确率 （简单版）
摘要： import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载入数据集 mnist = input_data.read_data_sets("F:\\TensorflowProject\\MN 阅读全文
posted @ 2020-02-20 20:37 小娜子成长记 阅读(540) 评论(0) 推荐(0)
2、用优化器使loss最小
摘要： 2、tf.train.AdamOptimizer()函数是Adam优化算法：是一个寻找全局最优点的优化算法，引入了二次方梯度校正。 tf.train.AdamOptimizer.__init__( learning_rate=0.001, beta1=0.9, beta2=0.999, epsilo 阅读全文
posted @ 2020-02-20 20:31 小娜子成长记 阅读(398) 评论(0) 推荐(0)
1、求loss：tf.reduce_mean（tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None)）
摘要： 1.求loss： tf.reduce_mean（tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None)） 第一个参数logits：就是神经网络最后一层的输出，如果有batch的话，它的大小就是[batchsize，num_ 阅读全文
posted @ 2020-02-20 20:04 小娜子成长记 阅读(1736) 评论(0) 推荐(0)
创建目录
摘要： import os # 创建的目录 path = "D:/gaona/liuhai/i love you" os.makedirs( path ) 阅读全文
posted @ 2020-02-20 19:27 小娜子成长记 阅读(164) 评论(0) 推荐(0)