1.tf.losses.mean_squared_error函数 tf.losses.mean_squared_error( labels, predictions, weights=1.0, scope=None, loss_collection=tf.GraphKeys.LOSSES, reduction=Reduction.SUM_BY_NONZERO_WEIGHTS ) labels:真实的输出张量,与“predictions”相同. predictions:预测的输出. weights…

我们使用Tensorflow,计算((a+b)*c)^2/a,然后求平方根.看代码: import tensorflow as tf # 输入储存容器 a = tf.placeholder(tf.float16) b = tf.placeholder(tf.float16) c = tf.placeholder(tf.float16) # 计算 d = tf.add(a, b) #加法 e = tf.multiply(d, c) #乘法 f = tf.pow(e, 2) #平方 g = tf.d…

前文再续书接上一回,机器学习的主要目的,是根据特征进行预测.预测到的信息,叫标签. 从特征映射出标签的诸多算法中,有一个简单的算法,叫简单线性回归.本文介绍简单线性回归的概念. (1)什么是简单线性回归 "回归(regression)"是什么?如之前所讲,预测模型可区分为"分类器"跟"回归器",回归器,就是用来预测趋势变化的,比如预测明天哪支股会涨停,预测某天的降雨量是多少,预测未来一年房价的变化,等等.所以回归就是预测的意思,没有什么高深的.线…

https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/api_docs/python/math_ops.html#reduce_mean tf.reduce_mean(input_tensor, axis=None, keep_dims=False, name=None, reduction_indices=None) 计算tensor中各个维度上元素的平均值. 在给定维度axis上进行删减. keep_dims被设置为false的话, 原始变量的维度会减少1.  …

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None) 第一个参数logits:就是神经网络最后一层的输出 第二个参数labels:实际的标签 具体的执行流程大概分为两步: 第一步是先对网络最后一层的输出做一个softmax,这一步通常是求取输出属于某一类的概率,对于单样本而言,输出就是一个num_classes大小的向量([Y1,Y2,Y3...]其中Y1,Y2,Y3...分别代表了是属于该类的概率) softmax…

我们在处理矩阵数据时,需要用到数据的均值和方差,比如在batch normalization的时候. 那么,tensorflow中计算均值和方差的函数是:tf.nn.moments(x, axes) x: 我们待处理的数据 axes: 在哪一个维度上求解,是一个list,如axes=[0, 1, 2] 举例: def calc_mean_variance(): """ 计算均值和方差 :return: """ img = tf.Variable(…

分布式TensorFlow由高性能gRPC库底层技术支持.Martin Abadi.Ashish Agarwal.Paul Barham论文<TensorFlow:Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems>. 分布式原理.分布式集群 由多个服务器进程.客户端进程组成.部署方式,单机多卡.分布式(多机多卡).多机多卡TensorFlow分布式. 单机多卡,单台服务器多块GPU.训练过程:在单机单GPU训练,…

引言 原来引用过一个段子,这里还要再引用一次.是关于苹果的.大意是,苹果发布了新的开发语言Swift,有非常多优秀的特征,于是很多时髦的程序员入坑学习.不料,经过一段头脑体操一般的勤学苦练,发现使用Swift做开发,不仅要学习Swift,还要学习Swift2.Swift3.Swift4... 后来我发现,这个段子很有普遍性,并非仅仅苹果如此,今天的TensorFlow 2.0也有点这样的趋势.以至于我不得不专门写一个课程的续集,来面对使用新版本软件开始机器学习的读者. 事实上大多具有革命性的公司…

目录 准备验证码数据 保存为tfrecords文件 验证码训练 学习tensorflow有一段时间了,想做点东西来练一下手.为了更有意思点,下面将搭建一个简单的验证码识别系统. 准备验证码数据 下面将生成一万张四位英文字母的验证码,验证码的大小是100 * 30的图片,只包含大写的英文字母,并将目标值保存到csv文件. import random import pandas as pd from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont def generat…

catalogue . 个人理解 . 基本使用 . MNIST(multiclass classification)入门 . 深入MNIST . 卷积神经网络:CIFAR- 数据集分类 . 单词的向量表示(Vector Representations of Words) . 循环神经网络(RNN).LSTM(Long-Short Term Memory, LSTM) . 用深度学习网络搭建一个聊天机器人 0. 个人理解 在学习的最开始,我在这里写一个个人对deep leanring和神经网络的粗…