深度学习框架 —— tflearn 的学习

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深度学习框架 —— tflearn 的学习

1. tflearn.data_utils from tflearn.data_utils import to_categorical one_hot 编码: 第一个参数为属性列,第二个参数接受类别个数: 2. tflearn.layers.core from tflearn.layers.core import input_data, fully_connected, dropout 3. tflearn.layers.conv from tflearn.layers.conv import…

TensorFlow实战Google深度学习框架10-12章学习笔记

目录第10章 TensorFlow高层封装第11章 TensorBoard可视化第12章 TensorFlow计算加速第10章 TensorFlow高层封装目前比较流行的TensorFlow高层封装主要有4个,分别是TensorFlow-Slim.TFLearn.Keras和Estimator. TensorFlow-Slim是Google官方给出的相对较早的TensorFlow高层封装,Google通过TensorFlow-Slim开源了一些已经训练好的图像分析模型,所以目前在图像识…

TensorFlow实战Google深度学习框架5-7章学习笔记

目录第5章 MNIST数字识别问题第6章图像识别与卷积神经网络第7章图像数据处理第5章 MNIST数字识别问题 MNIST是一个非常有名的手写体数字识别数据集,在很多资料中,这个数据集都会被用作深度学习的入门样例.MNIST数据集是NIST数据集的一个子集,它包含了60000张图片作为训练数据,10000张图片作为测试数据.以下代码是使用TensorFlow读取MNIST数据集,如果本地不存在则自动下载到本地指定的目录,并打印数据集的训练集.验证集和测试集的维度大小. from te…

TensorFlow实战Google深度学习框架1-4章学习笔记

目录第1章深度学习简介第2章 TensorFlow环境搭建第3章 TensorFlow入门第4章深层神经网络第1章深度学习简介对于许多机器学习问题来说,特征提取不是一件简单的事情.在一些复杂问题上,要通过人工的方式设计有效的特征集合,需要很多的时间和精力,有时甚至需要整个领域数十年的研究投入. 深度学习解决的核心问题之一就是自动地将简单的特征组合成更加复杂的特征.并使用这些组合特征解决问题.深度学习是机器学习的一个分支,它除了可以学习特征和任务之间的关联,还能自动从简单特征…

TensorFlow实战Google深度学习框架8-9章学习笔记

目录第8章循环神经网络第9章自然语言处理第8章循环神经网络循环神经网络的主要用途是处理和预测序列数据.循环神经网络的来源就是为了刻画一个序列当前的输出与之前信息的关系.也就是说,循环神经网络的隐藏层之间的节点是有连接的,隐藏层的输入不仅包括输入层的输出,还包括上一时刻隐藏层的输出.下面给出一个长度为2的RNN前向传播示例代码: import numpy as np X = [1,2] state = [0.0, 0.0] w_cell_state = np.asarray([[0.…

从TensorFlow 到 Caffe2：盘点深度学习框架

机器之心报道本文首先介绍GitHub中最受欢迎的开源深度学习框架排名,然后再对其进行系统地对比下图总结了在GitHub中最受欢迎的开源深度学习框架排名,该排名是基于各大框架在GitHub里的收藏数,这个数据由MitchDeFelice在2017年5月初完成. TensorFlow 地址:https://www.tensorflow.org/ TensorFlow最开始是由谷歌一个称之为DistBeliefV2的库发展而来,它是一个公司内部的深度神经网络库,隶属于谷歌大脑项目.有一些人认为Te…

深度学习框架TensorFlow在Kubernetes上的实践

什么是TensorFlow TensorFlow是谷歌在去年11月份开源出来的深度学习框架.开篇我们提到过AlphaGo,它的开发团队DeepMind已经宣布之后的所有系统都将基于TensorFlow来实现.TensorFlow一款非常强大的开源深度学习开源工具.它可以支持手机端.CPU.GPU以及分布式集群.TensorFlow在学术界和工业界的应用都非常广泛.在工业界,基于TensorFlow开发的谷歌翻译.谷歌RankBrain等系统都已经上线.在学术界很多我在CMU.北大的同学都表示Te…