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2020年1月22日

摘要： import tensorflow as tf from tensorflow import keras from keras import Sequential,datasets, layers, optimizers, metrics def preprocess(x, y): """数据处理函阅读全文

posted @ 2020-01-22 13:18 吴裕雄阅读(265) 评论(0) 推荐(0)

吴裕雄--天生自然TensorFlow2教程：函数优化实战

摘要： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D def himmeblau(x): return (x[0]**2 + x[1] - 11)**2 + (x[0] + 阅读全文

posted @ 2020-01-22 11:46 吴裕雄阅读(253) 评论(0) 推荐(0)

吴裕雄--天生自然TensorFlow2教程：反向传播算法

摘要：阅读全文

posted @ 2020-01-22 11:34 吴裕雄阅读(183) 评论(0) 推荐(0)

吴裕雄--天生自然TensorFlow2教程：链式法则

摘要： import tensorflow as tf x = tf.constant(1.) w1 = tf.constant(2.) b1 = tf.constant(1.) w2 = tf.constant(2.) b2 = tf.constant(1.) with tf.GradientTape(p 阅读全文

posted @ 2020-01-22 11:28 吴裕雄阅读(221) 评论(0) 推荐(0)

吴裕雄--天生自然TensorFlow2教程：多输出感知机及其梯度

摘要： import tensorflow as tf x = tf.random.normal([2, 4]) w = tf.random.normal([4, 3]) b = tf.zeros([3]) y = tf.constant([2, 0]) with tf.GradientTape() as 阅读全文

posted @ 2020-01-22 11:23 吴裕雄阅读(208) 评论(0) 推荐(0)

吴裕雄--天生自然TensorFlow2教程：单输出感知机及其梯度

摘要： import tensorflow as tf x = tf.random.normal([1, 3]) w = tf.ones([3, 1]) b = tf.ones([1]) y = tf.constant([1]) with tf.GradientTape() as tape: tape.wa 阅读全文

posted @ 2020-01-22 11:12 吴裕雄阅读(155) 评论(0) 推荐(0)

吴裕雄--天生自然TensorFlow2教程：损失函数及其梯度

摘要： import tensorflow as tf x = tf.random.normal([2, 4]) w = tf.random.normal([4, 3]) b = tf.zeros([3]) y = tf.constant([2, 0]) with tf.GradientTape() as 阅读全文

posted @ 2020-01-22 11:05 吴裕雄阅读(319) 评论(0) 推荐(0)

吴裕雄--天生自然TensorFlow2教程：激活函数及其梯度

摘要： import tensorflow as tf a = tf.linspace(-10., 10., 10) a with tf.GradientTape() as tape: tape.watch(a) y = tf.sigmoid(a) grads = tape.gradient(y, [a]) 阅读全文

posted @ 2020-01-22 10:57 吴裕雄阅读(187) 评论(0) 推荐(0)

吴裕雄--天生自然TensorFlow2教程：梯度下降简介

摘要： import tensorflow as tf w = tf.constant(1.) x = tf.constant(2.) y = x * w with tf.GradientTape() as tape: tape.watch([w]) y2 = x * w grad1 = tape.grad 阅读全文

posted @ 2020-01-22 10:46 吴裕雄阅读(348) 评论(0) 推荐(0)

2020年1月21日

吴裕雄--天生自然SSH框架开发：搭建一个完整的SSH框架

摘要：下载jar包 spring框架的jar包：https://repo.spring.io/ hibernate框架的jar包：http://hibernate.org/orm/ struts2框架的jar包：https://struts.apache.org/ 数据库（以mysql为例）连接的jar包阅读全文

posted @ 2020-01-21 17:29 吴裕雄阅读(238) 评论(0) 推荐(0)