最近在学习TensorFlow,尝试的第一个项目是MNIST.首先给出源码地址. 1 数据集的获取 我们可以直接运行下面的代码,来获取到MNIST的数据集. from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 载入数据,并是labels进行one-hot编码 mnist = input_data.read_data_sets('./MNIST_data/',one_hot=True) 但是,由于网络的问题,input_data…

新浪微博如火如荼,基于微博的各种应用也层出不穷. 有一种共识似乎是:微博数据蕴含着丰富的信息,加以适当的挖掘.可以实现众多商业应用.恰好社会网络分析也是我之前有所了解并持续学习的一个领域,因此我做了微博数据分析方面的一些尝试.这些尝试是比較初步的,属于探索性的阶段,当然不能跟微博分析家这样比較成熟的应用相提并论.而且我的分析基本上都出于想当然的直觉感受,没有详细的理论支撑.这方面须要试着找点书籍来阅读一下,貌似有蛮多可以參考的. 一.用R登录并公布微博 之所以仍然选择用R来做这个登录和公布的工作…

我使用的编辑器是IDLE,版本为Python2.7.11,Windows平台. 本文是博主原创随笔,转载时请注明出处Maple2cat|Python爬虫学习:二.爬虫的初步尝试 1.尝试抓取指定网页 #encoding:utf-8 import urllib2 url = "http://www.cnblogs.com/" data = urllib2.urlopen(url).read() print data 我使用urllib2这个库,有关这个库的详细解释请看Python 标准库…

在github上,tensorflow的star是22798,caffe是10006,torch是4500,theano是3661.作为小码农的我,最近一直在学习tensorflow,主要使用python的接口进行学习.本博文主要以/tensorflow/tensorflow/models/image/mnist(github上下载)作为例程,讲解python代码的实现. 读代码的时候,建议大家理清主线,从主函数开始,调用到那个子函数时,再去阅读子函数的功能.我在minist的python代码中…

如果说"Hello Word!"是程序员的第一个程序,那么MNIST数据集,毫无疑问是机器学习者第一个训练的数据集,本文将使用Google公布的TensorFLow来学习训练MNIST数据集. 本文结构分为三个部分,一是如何使用TensorFLow来学习训练MNIST数据集,二是运行结果,三是问题小结. 一. TensorFLow来学习训练MNIST 在github上下载数据:https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/te…

最近一直在学习李宏毅老师的机器学习视频教程,学到和神经网络那一块知识的时候,我觉得单纯的学习理论知识过于枯燥,就想着自己动手实现一些简单的Demo,毕竟实践是检验真理的唯一标准!!!但是网上很多的与tensorflow或者神经网络相关的Demo教程都只是在验证官方程序的过程,而如何把这些程序变成自己可以真正利用的程序这一块的资料就比较少,就好比被“玩烂的"MNIST数据集(ML界的”hello world"),网上是有很多手写数字识别的教程,但那些利用的都是官方提供的数据集,这样就算验…

tensorflow读取本地MNIST数据集 数据放入文件夹(不要解压gz): >>> import tensorflow as tf >>> from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data >>> MNIST_data =r'D:\tensorflow\mnist' >>> mnist = input_data.read_data_sets(MNIST_data,…

Tensorflow是当下AI热潮下,最为受欢迎的开源框架.无论是从Github上的fork数量还是star数量,还是从支持的语音,开发资料,社区活跃度等多方面,他当之为superstar. 在前面介绍了如何搭建Tensorflow的运行环境后(包括CPU和GPU的),今天就从MNIST手写识别的源码上分析一下,tensorflow的工作原理,重点是介绍CNN的一些基本理论,作为扫盲入门,也作为自己的handbook吧. Architecture 首先,简单的说下,tensorflow的基本架构…

在上一篇<TensorFlow入门之MNIST样例代码分析>中,我们讲解了如果来用一个三层全连接网络实现手写数字识别.但是在实际运用中我们需要更有效率,更加灵活的代码.在TensorFlow实战这本书中给出了更好的实现,他将程序分为三个模块,分别是前向传播过程模块,训练模块和验证检测模块.并且在这个版本中添加了模型持久化功能,我们可以将模型保存下来,方便之后的模型检验,并且我们可以一边训练新的模型,一边来检验模型,代码更加的灵活高效. 前向传播模块 首先将前向传播过程抽象出来,作为一个可以作为…

这几天想系统的学习一下TensorFlow,为之后的工作打下一些基础.看了下<TensorFlow:实战Google深度学习框架>这本书,目前个人觉得这本书还是对初学者挺友好的,作者站在初学者的角度讲解TensorFlow,所以比较容易理解.这篇博文主要是为了分析其中的一个经典代码,MNIST手写数字识别.作者用了一个三层的全连接网络来实现手写数字识别.具体的一些信息可以在书中5.2节查看.在下面的代码中有些注释是作者的,当然我也在一些地方添加了自己的理解,在博文最后我会做一个总结. # -*…