一杯明月 - 博客园

2020年12月21日

摘要： import tensorflow as tf def myregession(): """ 自实现一个线性回归预测 :return: None """ #1. 准备数据 x 特征值，[100,1], 100个样本，1个特征 # y 目标值，[100] x=tf.random_normal([10 阅读全文

posted @ 2020-12-21 16:40 一杯明月阅读(210) 评论(0) 推荐(0)

P52 线性回归的原理的复习及实现

摘要：注解：线性回归就是找到合适的权重w1,w2,w3,w4,w5乘以相应的特征之后，使得第一个预测值与20接近，第二个预测值与30接近。先不考虑5个特征，考虑一个特征的简单情况：注解：模型参数只有用变量定义，才会被更新 import tensorflow as tf def myregessio 阅读全文

posted @ 2020-12-21 16:32 一杯明月阅读(411) 评论(0) 推荐(0)

P51 可视化学习

摘要：注解：普通的张量，随便定义的一个tensor,是不能被训练的 import tensorflow as tf a=tf.constant([1,2,3,4,5,6]) var=tf.Variable(tf.random_normal([2,3],mean=0.0,stddev=1.0)) prin 阅读全文

posted @ 2020-12-21 14:59 一杯明月阅读(153) 评论(0) 推荐(0)

P50 运算API介绍

摘要： import tensorflow as tf zero=tf.zeros([3,4],tf.float32) with tf.Session() as sess: print(zero.eval()) 运行结果： [[0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0.] 阅读全文

posted @ 2020-12-21 11:00 一杯明月阅读(134) 评论(0) 推荐(0)

2020年12月20日

P49 张量的定义以及例子

摘要： http://bilibili.com/video/BV184411Q7Ng?p=49 注解：张量其实就是numpy里面的数组，是对numpy中数组的封装。注解： "add:0"里面的0没有啥意义如果再定义一个add加法，会显示"add_1:0","add_2:0","add_3:0","ad 阅读全文

posted @ 2020-12-20 17:06 一杯明月阅读(458) 评论(0) 推荐(0)

P48 会话的run()方法

摘要： import tensorflow as tf #创建一张图包含了一组op和tensor,上下文环境 #g=tf.Graph() #print(g) #当创建了新的图后，又分配了新的内存 #with g.as_default(): # c=tf.constant(12.0) # print(c.gr 阅读全文

posted @ 2020-12-20 16:21 一杯明月阅读(225) 评论(0) 推荐(0)

P47 会话 tf.Session()

摘要：注解：使用上下文管理器则不需要再写sess.close()这句话去释放sess会话掌握的资源了。红色config那句可以打印出某些运算是在哪一个设备里面运行的。阅读全文

posted @ 2020-12-20 12:37 一杯明月阅读(101) 评论(0) 推荐(0)

P46 tensorflow的图

摘要：数据流动张量流动 import tensorflow as tf #实现一个加法运算 a=tf.constant(5.0) b=tf.constant(6.0) sum1=tf.add(a,b) #图的定义，默认的这张图，相当于是给程序分配一段内存 graph=tf.get_default_gra 阅读全文

posted @ 2020-12-20 12:34 一杯明月阅读(146) 评论(0) 推荐(0)

P45 tensorflow的图结构

摘要：加法运算的一般的程序写法：只打印出来了数据类型，而没有结果，可见，tensorflow写程序不像一般程序那么简单。结果出来了。体现了tensorflow的思想。在tensorflow中，数据被称为张量。阅读全文

posted @ 2020-12-20 11:45 一杯明月阅读(128) 评论(0) 推荐(0)

P44 01_tensorflow基本介绍

摘要：深度学习的应用：竖轴代表关注度。 tensorflow深度学习框架是专门为深度学习量身订做的。 tensorflow在github上的关注度。 tensorflow的版本演变：很多公司选择tensorflow作为深度学习的框架是因为它有tensorboard这个可视化模块，相当于一个web借口。阅读全文

posted @ 2020-12-20 09:44 一杯明月阅读(114) 评论(0) 推荐(0)