• 博客园logo
  • 会员
  • 众包
  • 新闻
  • 博问
  • 闪存
  • 赞助商
  • HarmonyOS
  • Chat2DB
    • 搜索
      所有博客
    • 搜索
      当前博客
  • 写随笔 我的博客 短消息 简洁模式
    用户头像
    我的博客 我的园子 账号设置 会员中心 简洁模式 ... 退出登录
    注册 登录
利炳根
敲代码、学日语,不做任何付费咨询
博客园 | 首页 | 新随笔 | 新文章 | 联系 | 订阅 订阅 | 管理

2017年8月20日

学习笔记TF048:TensorFlow 系统架构、设计理念、编程模型、API、作用域、批标准化、神经元函数优化
摘要: 系统架构。自底向上,设备层、网络层、数据操作层、图计算层、API层、应用层。核心层,设备层、网络层、数据操作层、图计算层。最下层是网络通信层和设备管理层。网络通信层包括gRPC(google Remote Procedure Call Protocol)和远程直接数据存取(Remote Direct 阅读全文
posted @ 2017-08-20 11:43 利炳根 阅读(559) 评论(0) 推荐(0)
 
学习笔记TF047:PlayGround、TensorBoard
摘要: PlayGround。http://playground.tensorflow.org 。教学目的简单神经网络在线演示、实验图形化平台。可视化神经网络训练过程。在浏览器训练神经网络。界面,数据(DATA)、特征(FEATURES)、神经网络隐藏层(HIDDEN LAYERS)、层中连接线、输出(OU 阅读全文
posted @ 2017-08-20 11:38 利炳根 阅读(1058) 评论(0) 推荐(0)
 
学习笔记TF046:TensoFlow开发环境,Mac、Ubuntu/Linux、Windows,CPU版本、GPU版本
摘要: 下载TensorFlow https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/v1.1.0 。Tags选择版本,下载解压。 pip安装。pip,Python包管理工具,PyPI(Python Packet Index) https://pypi.python. 阅读全文
posted @ 2017-08-20 11:35 利炳根 阅读(765) 评论(0) 推荐(0)
 
学习笔记TF045:人工智能、深度学习、TensorFlow、比赛、公司
摘要: 人工智能,用计算机实现人类智能。机器通过大量训练数据训练,程序不断自我学习、修正训练模型。模型本质,一堆参数,描述业务特点。机器学习和深度学习(结合深度神经网络)。 传统计算机器下棋,贪婪算法,Alpha-Beta修剪法配合Min-Max算法。AlphaGo,蒙特卡洛树搜索法(Monte Carlo 阅读全文
posted @ 2017-08-20 11:33 利炳根 阅读(1287) 评论(0) 推荐(0)
 
学习笔记TF044:TF.Contrib组件、统计分布、Layer、性能分析器tfprof
摘要: TF.Contrib,开源社区贡献,新功能,内外部测试,根据反馈意见改进性能,改善API友好度,API稳定后,移到TensorFlow核心模块。生产代码,以最新官方教程和API指南参考。 统计分布。TF.contrib.ditributions模块,Bernoulli、Beta、Binomial、G 阅读全文
posted @ 2017-08-20 11:30 利炳根 阅读(2545) 评论(0) 推荐(0)
 
学习笔记TF043:TF.Learn 机器学习Estimator、DataFrame、监督器Monitors
摘要: 线性、逻辑回归。input_fn()建立简单两个特征列数据,用特证列API建立特征列。特征列传入LinearClassifier建立逻辑回归分类器,fit()、evaluate()函数,get_variable_names()得到所有模型变量名称。可以使用自定义优化函数,tf.train.FtrlO 阅读全文
posted @ 2017-08-20 11:26 利炳根 阅读(930) 评论(0) 推荐(0)
 
学习笔记TF042:TF.Learn、分布式Estimator、深度学习Estimator
摘要: TF.Learn,TensorFlow重要模块,各种类型深度学习及流行机器学习算法。TensorFlow官方Scikit Flow项目迁移,谷歌员工Illia Polosukhin、唐源发起。Scikit-learn代码风格,帮助数据科学从业者更好、更快适应接受TensorFlow代码。囊括许多Te 阅读全文
posted @ 2017-08-20 11:20 利炳根 阅读(3764) 评论(0) 推荐(0)
 
学习笔记TF041:分布式并行
摘要: TensorFlow分布式并行基于gRPC通信框架,一个master负责创建Session,多个worker负责执行计算图任务。 先创建TensorFlow Cluster对象,包含一组task(每个task一台独立机器),分布式执行TensorFlow计算图。一个Cluster切分多个job,一个 阅读全文
posted @ 2017-08-20 11:16 利炳根 阅读(3881) 评论(0) 推荐(0)
 
 

公告


博客园  ©  2004-2025
浙公网安备 33010602011771号 浙ICP备2021040463号-3