2019 年 5月 16 日随笔档案 - 吴裕雄

吴裕雄 python 神经网络——TensorFlow训练神经网络：花瓣识别

摘要： import os import glob import os.path import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.python.platform import gfile # 原始输入数据的目录，这个目录下有5个子目录，每个子目录底下保存这属于该 # 类别的所有图片。 INPUT_DATA = 'F:\\Tensor... 阅读全文

posted @ 2019-05-16 19:42 吴裕雄阅读(455) 评论(0) 推荐(0)

吴裕雄 python 神经网络——TensorFlow训练神经网络：卷积层、池化层样例

摘要： import numpy as np import tensorflow as tf M = np.array([ [[1],[-1],[0]], [[-1],[2],[1]], [[0],[2],[-2]] ]) print("Matrix shape is: ",M.shape) filter_weight = tf.get_... 阅读全文

posted @ 2019-05-16 16:39 吴裕雄阅读(151) 评论(0) 推荐(0)

吴裕雄 python 神经网络——TensorFlow训练神经网络：MNIST最佳实践

摘要： import os import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 LAYER1_NODE = 500 def get_weight_variable(shape, regularizer): wei... 阅读全文

posted @ 2019-05-16 16:15 吴裕雄阅读(240) 评论(0) 推荐(0)

吴裕雄 python 神经网络——TensorFlow训练神经网络：不使用滑动平均

摘要： import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data INPUT_NODE = 784 # 输入节点 OUTPUT_NODE = 10 # 输出节点 LAYER1_NODE = 500 # 隐藏层数 ... 阅读全文

posted @ 2019-05-16 15:33 吴裕雄阅读(272) 评论(0) 推荐(0)

吴裕雄 python 神经网络——TensorFlow训练神经网络：不使用隐藏层

摘要： import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data INPUT_NODE = 784 # 输入节点 OUTPUT_NODE = 10 # 输出节点 BATCH_SIZE = 100 # 每次batch打包的样本个数 # 模型相关的参数 LE... 阅读全文

posted @ 2019-05-16 15:18 吴裕雄阅读(270) 评论(0) 推荐(0)

吴裕雄 python 神经网络——TensorFlow训练神经网络：不使用激活函数

posted @ 2019-05-16 14:55 吴裕雄阅读(529) 评论(0) 推荐(0)

吴裕雄 python 神经网络——TensorFlow训练神经网络：不使用指数衰减的学习率

posted @ 2019-05-16 14:36 吴裕雄阅读(301) 评论(0) 推荐(0)

吴裕雄 python 神经网络——TensorFlow训练神经网络：不使用正则化

posted @ 2019-05-16 14:24 吴裕雄阅读(348) 评论(0) 推荐(0)

吴裕雄 python 神经网络——TensorFlow训练神经网络：全模型

posted @ 2019-05-16 14:07 吴裕雄阅读(697) 评论(0) 推荐(0)

吴裕雄 python 神经网络——TensorFlow pb文件保存方法

摘要： import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework import graph_util v1 = tf.Variable(tf.constant(1.0, shape=[1]), name = "v1") v2 = tf.Variable(tf.constant(2.0, shape=[1]), name = "v2") resul... 阅读全文

posted @ 2019-05-16 13:44 吴裕雄阅读(357) 评论(0) 推荐(0)

吴裕雄 python 神经网络——TensorFlow variables_to_restore函数的使用样例

摘要： import tensorflow as tf v = tf.Variable(0, dtype=tf.float32, name="v") ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.99) print(ema.variables_to_restore()) saver = tf.train.Saver({"v/ExponentialMovingAv... 阅读全文

posted @ 2019-05-16 13:41 吴裕雄阅读(420) 评论(0) 推荐(0)

吴裕雄 python 神经网络——TensorFlow 滑动平均类的保存

摘要： import tensorflow as tf v = tf.Variable(0, dtype=tf.float32, name="v") for variables in tf.global_variables(): print(variables.name) ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.99) maintain_... 阅读全文

posted @ 2019-05-16 13:38 吴裕雄阅读(283) 评论(0) 推荐(0)

吴裕雄 python 神经网络——TensorFlow ckpt文件保存方法

摘要： import tensorflow as tf v1 = tf.Variable(tf.random_normal([1], stddev=1, seed=1)) v2 = tf.Variable(tf.random_normal([1], stddev=1, seed=1)) result = v1 + v2 init_op = tf.global_variables_initialize... 阅读全文

posted @ 2019-05-16 13:32 吴裕雄阅读(667) 评论(0) 推荐(0)

吴裕雄 python 神经网络——TensorFlow 变量管理

摘要： import tensorflow as tf with tf.variable_scope("foo"): v = tf.get_variable("v", [1], initializer=tf.constant_initializer(1.0)) #with tf.variable_scope("foo"): # v = t... 阅读全文

posted @ 2019-05-16 13:22 吴裕雄阅读(245) 评论(0) 推荐(0)

吴裕雄 PYTHON 神经网络——TENSORFLOW MNIST读取数据

摘要： from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("E:\\datasets\\MNIST_data\\", one_hot=True) print("Training data size: ", mnist.train.num_examples) pri... 阅读全文

posted @ 2019-05-16 11:43 吴裕雄阅读(255) 评论(0) 推荐(0)

吴裕雄 PYTHON 神经网络——TENSORFLOW 滑动平均模型

摘要： import tensorflow as tf v1 = tf.Variable(0, dtype=tf.float32) step = tf.Variable(0, trainable=False) ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.99, step) maintain_averages_op = ema.apply([v1]) with... 阅读全文

posted @ 2019-05-16 11:32 吴裕雄阅读(346) 评论(0) 推荐(0)

吴裕雄 PYTHON 神经网络——TENSORFLOW 正则化

摘要： import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data = [] label = [] np.random.seed(0) # 以原点为圆心，半径为1的圆把散点划分成红蓝两部分，并加入随机噪音。 for i in range(150): x1 = np.random.uniform... 阅读全文

posted @ 2019-05-16 11:26 吴裕雄阅读(237) 评论(0) 推荐(0)

吴裕雄 PYTHON 神经网络——TENSORFLOW 学习率的设置

摘要： import tensorflow as tf TRAINING_STEPS = 10 LEARNING_RATE = 1 x = tf.Variable(tf.constant(5, dtype=tf.float32), name="x") y = tf.square(x) train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(LEARNING_RATE)... 阅读全文

posted @ 2019-05-16 11:09 吴裕雄阅读(824) 评论(0) 推荐(0)

吴裕雄 python 神经网络——TensorFlow 自定义损失函数

摘要： import tensorflow as tf from numpy.random import RandomState batch_size = 8 x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 2), name="x-input") y_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 1), name='y-i... 阅读全文

posted @ 2019-05-16 11:02 吴裕雄阅读(941) 评论(0) 推荐(0)

吴裕雄 python 神经网络——TensorFlow 完整神经网络样例程序

摘要： import tensorflow as tf from numpy.random import RandomState batch_size = 8 w1= tf.Variable(tf.random_normal([2, 3], stddev=1, seed=1)) w2= tf.Variable(tf.random_normal([3, 1], stddev=1, seed=1)) x ... 阅读全文

posted @ 2019-05-16 10:55 吴裕雄阅读(248) 评论(0) 推荐(0)

2019年5月16日