这里更新一些学习Tensorflow过程中可能用到的实用工具. Jupyter Notebook Jupyter Notebook 是一个非常方便的python编程工具,支持可视化,对于学习python而已非常的实用. 可以使用Anaconda3进行安装. 安装了Tensorflow的小伙伴应该都安装过Anaconda,这里就不再介绍了,正常来说安装Anaconda时会一并安装Jupyter notebook的. 附上基本操作的介绍博客:https://blog.csdn.net/breeze_…

tf.data卷积神经网络综合应用实例 使用tf.data建立自己的数据集,并使用CNN卷积神经网络实现对卫星图像的二分类问题. 数据下载链接:https://pan.baidu.com/s/141zi1BvDU6rHsq5VKgRl4Q  提取码:2kbc 1.使用tf.data建立数据集 使用tf.data将已有的图片打上标签,并将数据分为训练集与测试集用于训练神经网络. 下面将逐步介绍如何建立数据集. 1.1读取windows下的文件路径 首先,头文件走一波(python中应该叫导入模块)…

使用CNN卷积神经网络(2) 使用Tensorflow搭建简单的CNN卷积神经网络对fashion_mnist数据集进行分类 不了解是那么是CNN卷积神经网络的小伙伴可以参考上一篇博客(Tensorflow学习笔记No.4.1) 2.Tensorflow卷积神经网络相关API简介 2.1.keras.layers.Conv2D()二维卷积层 例如: model.add(keras.layers.Conv2D(128, (3, 3), activation = 'relu', padding =…

多输出模型 使用函数式API构建多输出模型完成多标签分类任务. 数据集下载链接:https://pan.baidu.com/s/1JtKt7KCR2lEqAirjIXzvgg 提取码:2kbc 1.读取数据并构建数据集 详细的API介绍在Tensorflow学习笔记5.0中均有提及,这里只简单讲述方法流程并展示代码. 1.1图片数据读取 首先导入需要的模块(运行环境为jupyternotebook). 1 import tensorflow as tf 2 import numpy as np…

简介 上一篇笔记:Tensorflow学习笔记1:Get Started 我们谈到Tensorflow是基于图(Graph)的计算系统.而图的节点则是由操作(Operation)来构成的,而图的各个节点之间则是由张量(Tensor)作为边来连接在一起的.所以Tensorflow的计算过程就是一个Tensor流图.Tensorflow的图则是必须在一个Session中来计算.这篇笔记来大致介绍一下Session.Graph.Operation和Tensor. Session Session提供了O…

tensorflow学习笔记2 edit by Strangewx 2019.01.04 4.1 机器学习基础 4.1.1 一般结构: 初始化模型参数:通常随机赋值,简单模型赋值0 训练数据:一般打乱.random.shuffle() 在训练数据上推断模型:得到输出 计算损失:loss(X, Y)多种损失函数 调整模型参数:最小化损失 SGD等优化方法. 评估:70%:30% 分训练集和校验集 代码框架: 首先模型参数初始化, 然后为每个训练闭环中的运算定义一个方法:读取训练数据input,计算…

tensorflow学习笔记: 3.2 Tensorflow中定义数据流图 张量知识矩阵的一个超集. 超集:如果一个集合S2中的每一个元素都在集合S1中,且集合S1中可能包含S2中没有的元素,则集合S1就是S2的一个超集,反过来,S2是S1的子集. 张量形状: 固定长度: [],() 0阶次:[3],(2,3) 1/2阶次 不定长度:[None] 表示任意长度的向量,(None,3) 表示行数任意,3列的矩阵 获取Op:tf.shape(tensor, name="tensor_shape&qu…

I optimizer.minimize(loss, var_list) 我们都知道,TensorFlow为我们提供了丰富的优化函数,例如GradientDescentOptimizer.这个方法会自动根据loss计算对应variable的导数.示例如下: loss = ... opt = tf.tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.1) train_op = opt.minimize(loss) init = tf.initiali…

深度学习-tensorflow学习笔记(1)-MNIST手写字体识别预备知识 在tf第一个例子的时候需要很多预备知识. tf基本知识 香农熵 交叉熵代价函数cross-entropy 卷积神经网络 softmax   这里用到的tf基本知识 tf.tensor-张量,其实就是矩阵.官方说法是原料 tf.Varible-变量,用来记录数据,参数.其实也是个矩阵.不过要初始化后才有具体的值 tf.Session()-会话,就是个模型,我们可以在里面添加数据流动方向,运算节点 香农熵 香农熵是计算信息…

深度学习-tensorflow学习笔记(2)-MNIST手写字体识别超级详细版 这是tf入门的第一个例子.minst应该是内置的数据集. 前置知识在学习笔记(1)里面讲过了 这里直接上代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri May 25 14:09:45 2018 @author: Administrator """ #导入数据集 from tensorflow.examples.tutoria…