25.tensorflow - 随笔分类(第3页) - qiynet

tf.placeholder使用说明

摘要：tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None) placeholder，占位符，在tensorflow中类似于函数参数，运行时必须传入值。 dtype：数据类型。常用的是tf.float32,tf.float64等数值类型。 shape：数据形状。默认是No 阅读全文

posted @ 2018-05-23 19:21 qiynet 阅读(581) 评论(0) 推荐(0)

TensorFlow 辨异 —— tf.placeholder 与 tf.Variable

摘要：二者的主要区别在于： tf.Variable：主要在于一些可训练变量（trainable variables），比如模型的权重（weights，W）或者偏执值（bias）；声明时，必须提供初始值；名称的真实含义，在于变量，也即在真实训练时，其值是会改变的，自然事先需要指定初始值； weights 阅读全文

posted @ 2018-05-23 19:18 qiynet 阅读(163) 评论(0) 推荐(0)

tf.constant

摘要：创建一个常数张量,传入list或者数值来填充阅读全文

posted @ 2018-05-23 19:14 qiynet 阅读(328) 评论(0) 推荐(0)

tf.truncated_normal的用法

摘要：tf.truncated_normal(shape, mean, stddev) :shape表示生成张量的维度，mean是均值，stddev是标准差。这个函数产生正太分布，均值和标准差自己设定。这是一个截断的产生正太分布的函数，就是说产生正太分布的值如果与均值的差值大于两倍的标准差，那就重新生成。阅读全文

posted @ 2018-05-23 19:09 qiynet 阅读(439) 评论(0) 推荐(0)

Tensorflow实践：CNN实现MNIST手写识别模型

摘要：转载请注明出处：http://www.cnblogs.com/willnote/p/6874699.html 前言本文假设大家对CNN、softmax原理已经比较熟悉，着重点在于使用Tensorflow对CNN的简单实践上。所以不会对算法进行详细介绍，主要针对代码中所使用的一些函数定义与用法进行解阅读全文

posted @ 2018-05-23 16:49 qiynet 阅读(315) 评论(0) 推荐(0)

TensorFlow 之手写数字识别MNIST

摘要：官方文档： MNIST For ML Beginners - https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners Deep MNIST for Experts - https://www.tensorflow.org/get_started/ 阅读全文

posted @ 2018-05-22 23:13 qiynet 阅读(938) 评论(0) 推荐(0)

思考卷积神经网络（CNN）中各种意义

摘要：原文：https://blog.csdn.net/aimreant/article/details/53145063 思考卷积神经网络（CNN）中各种意义只是知道CNN是不够，我们需要对其进行解剖，继而分析不同部件存在的意义 CNN的目的简单来说，CNN的目的是以一定的模型对事物进行特征提取，而阅读全文

posted @ 2018-05-22 22:10 qiynet 阅读(1007) 评论(0) 推荐(0)

TensorFlow入门（三）多层 CNNs 实现 mnist分类

摘要：欢迎转载，但请务必注明原文出处及作者信息。深入MNIST refer: http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/tutorials/mnist_pros.html @author: huangyongye @date: 2017-02-2 阅读全文

posted @ 2018-05-21 19:21 qiynet 阅读(322) 评论(0) 推荐(0)

通俗理解卷积神经网络

摘要：原文https://blog.csdn.net/jasonjwl/article/details/52488407 CONV：卷积计算层，线性乘积求和。 RELU：激励层，上文2.2节中有提到：ReLU是激活函数的一种。 POOL：池化层，简言之，即取区域平均或最大。 01 conv： a. 深度阅读全文

posted @ 2018-05-21 15:58 qiynet 阅读(498) 评论(0) 推荐(0)

神经网络的简单理解

摘要：声明：本篇文章根据一些知乎网友的讨论整理得到，在这里感谢他们通俗易懂的说明。斯坦福大学的印度学生、机器学习爱好者 PararthShah 在2012年12月22日的使用买芒果的例子解释了神经网络，简单来说就是：如果你需要选芒果，但不知道什么样的芒果最好吃，一个简单粗暴的方法是尝遍所有的芒果，然后总阅读全文

posted @ 2018-05-21 15:27 qiynet 阅读(561) 评论(0) 推荐(0)

Tensorflow游乐场

摘要：昨天，Google发布了Tensorflow游乐场。Tensorflow是Google今年推出的机器学习开源平台。而有了Tensorflow游乐场，我们在浏览器中就可以训练自己的神经网络，还有酷酷的图像让我们更直观地了解神经网络的工作原理。今天，就让硅谷周边带你一起去Tensorflow游乐场快乐地阅读全文

posted @ 2018-05-20 22:12 qiynet 阅读(595) 评论(0) 推荐(0)

如何运行.ipynb文件

摘要：首先cmd下面输入： pip install jupyter notebook ，安装慢的改下pip的源为国内的源然后cmd中输入： jupyter notebook就会弹出一个页面先upload这个.ipynb后缀的文件然后点击上传后的.ipynb文件点击下面的红色方框中的第一个按钮，运行阅读全文

posted @ 2018-05-20 21:06 qiynet 阅读(3132) 评论(0) 推荐(0)

Tensorflow代码解析（一）

摘要：http://www.leiphone.com/news/201702/n0uj58iHaNpW9RJG.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 摘要 2015年11月9日，Google发布深度学习框架TensorFlow并宣布开源，并迅速得到广泛关注阅读全文

posted @ 2018-05-17 11:37 qiynet 阅读(1901) 评论(0) 推荐(1)

警告：Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 FMA

摘要：问题：安装TensorFlow（CPU版本），使用pip install tensorflow安装，安装一切顺利，但是在跑一个简单的程序时，遇到如下情况：大概意思是：你的CPU支持AVX扩展，但是你安装的TensorFlow版本无法编译使用。原因：除了通常的算术和逻辑，现代CPU提供了许多低阅读全文

posted @ 2018-05-13 22:31 qiynet 阅读(9332) 评论(0) 推荐(0)

在Ubuntu 18.04上安装Tensorflow

摘要：我们将经历几个阶段，安装cuda-9.0，cudnn和tensorflow cpu以及tensorflow gpu版本。最后我们将用cuda-9.0安装pytorch。在MARVEl电影中黑寡妇的“我与这场战争作战，所以你不必”。昨天晚上，2018年4月29日，我成功在Ubuntu 18.04上安阅读全文

posted @ 2018-05-06 22:57 qiynet 阅读(9363) 评论(1) 推荐(0)

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