1. Iris data set Iris数据集是常用的分类实验数据集,由Fisher, 1936收集整理.Iris也称鸢尾花卉数据集,是一类多重变量分析的数据集.数据集包含150个数据集,分为3类,每类50个数据,每个数据包含4个属性.可通过花萼长度,花萼宽度,花瓣长度,花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于(Setosa,Versicolour,Virginica)三个种类中的哪一类. 该数据集包含了5个属性: Sepal.Length(花萼长度),单位是cm; Sepal.Width(花萼宽度)…

截至目前,TensorFlow的RNN APIs还处于Draft阶段.不过据官方解释,RNN的相关API已经出现在Tutorials里了,大幅度的改动应该是不大可能,现在入手TF的RNN APIs风险应该是不大的. 目前TF的RNN APIs主要集中在tensorflow.models.rnn中的rnn和rnn_cell两个模块.其中,后者定义了一些常用的RNN cells,包括RNN和优化的LSTM.GRU等等:前者则提供了一些helper方法. 创建一个基础的RNN很简单: 1 from t…

1. MNIST数据集 1.1 概述 Tensorflow框架载tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets包中提供多个机器学习的数据集.本节介绍的是MNIST数据集,其功能都定义在mnist.py模块中. MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集,它包含各种手写数字图片: 图 11 它也包含每一张图片对应的标签,告诉我们这个是数字几.比如,上面这四张图片的标签分别是5,0,4,1 1.2 加载 有两种方式可以获取MNIST数据集: 1) 自动下载…

一.前述 TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理.Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程.TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统. 二.相关概念和安装 TensorFlow中的计算可以表示为一个有向图(DirectedGraph)或者称计算图(ComputationGraph)其中每一…

TensorFlow框架 关注公众号"轻松学编程"了解更多. 一.简介 ​ TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理. ​ Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端的计算过程. ​ TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统. TensorFlow可被用于语音识别和图像识别等多项机器学习和深…

简介:Tensorflow是google于2015年11月开源的第二代机器学习框架. Tensorflow名字理解:图形边中流动的数据叫张量(Tensor),因此叫Tensorflow 既 张量流动 的意思. Tensorflow支持的开发语言包括c++ / python / java 等主流语言,支持的平台包括Linux,OSX,windows,移动平台等. Tensorflow基于OP(操作)的特点方便研究人员构造新的东西. Tensorflow的应用实例:腾讯优图实验室通过借助多机多卡的T…

https://mlnote.wordpress.com/2015/12/16/python%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E4%B8%8Ekaggle%E5%AE%9E%E6%88%98-machine-learning-for-kaggle-competition-in-python/ Author: Miao Fan (范淼), Ph.D. candidate on Computer Science. Affil…

Tensorflow之MNIST的最佳实践思路总结   在上两篇文章中已经总结出了深层神经网络常用方法和Tensorflow的最佳实践所需要的知识点,如果对这些基础不熟悉,可以返回去看一下.在<Tensorflow:实战Google深度学习框架>这本书在第五章中给出了MNIST的例子代码,源码可以去代码库中查看https://github.com/caicloud/tensorflow-tutorial,在这里写一下对这个例子的思路总结(最佳实践):   为了扩展性变得更好,这里将整个程序分为…

2. 神经网络的搭建以及迁移学习的测试 7.项目总结 通过本次水果图片卷积池化全连接试验分类项目的实践,我对卷积.池化.全连接等相关的理论的理解更加全面和清晰了.试验主要采用python高级编程语言的TensorFlow和Keras这两个库.在实验学习的过程中,开始时,对于TensorFlow和Keras并不是很了解,里面提供的许多方法也不熟悉,但经过老师课堂的讲解和演示一些关键的.和常用的方法或函数,以及对相关参数的传递.变化,如:权值的变化.图片尺寸的变化.图片通道的变化.偏置的设置.优化函…

系列博客链接: (第二章第一部分)TensorFlow框架之文件读取流程:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11050302.html 本文概述: 目标 说明图片数字化的三要素 说明图片三要素与张量的表示关系 了解张量的存储和计算类型 应用tf.image.resize_images实现图像的像素改变 应用tf.train.start_queue_runners实现读取线程开启 应用tf.train.Coordinator实现线程协调器开启 应用tf.tra…

一.前述 本文讲述用Tensorflow框架实现SoftMax模型识别手写数字集,来实现多分类. 同时对模型的保存和恢复做下示例. 二.具体原理 代码一:实现代码 #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- # 文件名: 12_Softmax_regression.py from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf # mn.SOURCE…

1. 在我们学习中,调试超参数是非常重要的. 超参数的调试可以是a学习率,(β1和β2,ε)在Adam梯度下降中使用, layers层数, hidden units 隐藏层的数目, learning_rate_dacay 学习率衰减, mini-batch size 每次迭代的样本数目 当需要调节的参数的数目较多时,我们通常使用随机参数选择进行参数调节. 比如学习率的范围为0.0001 - 1 , 在0.0001-0.001之间,样本随学习率的变化较大,因此有必要增加这部分的权重,我们使用log…

TensorFlow 便捷的实现机器学习 三 MNIST 卷积神经网络 Fly Overview Enabling Logging with TensorFlow Configuring a ValidationMonitor for Streaming Evaluation Evaluating Every N Steps Customizing the Evaluation Metrics Early Stopping with ValidationMonitor Visualizing L…

机器学习是近年来渐趋热门的一个领域,同时Python 语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一.<Python机器学习实践指南>结合了机器学习和Python 语言两个热门的领域,通过利用两种核心的机器学习算法来将Python 语言在数据分析方面的优势发挥到极致. 共有10 章.第1 章讲解了Python 机器学习的生态系统,剩余9 章介绍了众多与机器学习相关的算法,包括各类分类算法.数据可视化技术.推荐引擎等,主要包括机器学习在公寓.机票.IPO 市场.新闻源.内容推广.股票市场.…

.NET Core 多框架支持(net45+netstandard20)实践中遇到的一些问题总结 前言 本文主要是关于.NET Standard 代码 在多框架 和 多平台 支持自己实践过程中遇到的一些问题和解决办法,希望给遇到这些问题的同学一点参考和思路.问题基本上都是提在 博问 和 Stackoverflow 中,不乏很多大佬都提供了解决问题的思路.接下来则是正文. 问题1:如何发布多个 TargetFramework 的nuget 包 问题来源 :主要是因为之前的类库只提供了 .NET S…

Python机器学习实践指南 目 录 第1章Python机器学习的生态系统 1 1．1 数据科学/机器学习的工作 流程 2 1．1．1 获取 2 1．1．2 检查和探索 2 1．1．3 清理和准备 3 1．1．4 建模 3 1．1．5 评估 3 1．1．6 部署 3 1．2 Python库和功能 3 1．2．1 获取 4 1．2．2 检查 4 1．2．3 准备 20 1．2．4 建模和评估 26 1．2．5 部署 34 1．3 设置机器学习的环境 34 1．4 小结 34 第2章构建应用程序,发…

今天再给大家推荐一本由美团算法团队出版的<美团机器学习实践>,下载链接见文末. 美团算法团队由数百名优秀算法工程师组成,负责构建美团这个生活服务互联网大平台的"大脑",涵盖搜索.推荐.广告.风控.机器学习.计算机视觉.语音.自然语言处理.智能调度.机器人和无人配送等多个技术方向,在帮助美团数亿活跃用户改善用户体验的同时,也帮助餐饮.酒店.婚庆.丽人.亲子等200多个行业的数百万商户提升运营效率.我们致力于通过算法和人工智能技术,帮大家吃得更好,活得更好.https://bo…

选择下载安装Anaconda3.4.2.0-python3.5版本安装(3.6版本不适合后面opencv-python的安装): 打开Anaconda Prompt命令窗口编辑界面(黑窗口),输入python,测试python的安装效果,显示安装的python的安装版本号即安装成功: 从Anaconda Prompt命令界面上输入pip install tensorflow回车,即可在线下载安装tensorflow框架:tensorflow框架分cpu和gpu版本,一般cpu版本即可: 下载安装…

http://blog.sina.com.cn/s/blog_ecd882db0102yuek.html <百面机器学习算法工程师带你去面试>高清PDF及epub+<美团机器学习实践>PDF及思维导图 (2019-01-13 13:01:11) 转载▼ 标签: 机器学习实践 美团机器学习 百面机器学习 大规模 特征工程 分类: 机器学习 人工智能领域正在以超乎人们想象的速度发展,从日常工作.生活中各种有趣的现象出发,不仅囊括了机器学习的基本知识 ,而且还包含了成为出众算法工程师的相…

Go RPC 框架 KiteX 性能优化实践 原创 基础架构团队 字节跳动技术团队 2021-01-18…

AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践(六) 1. Tiny Darknet 听过很多人谈论SqueezeNet. SqueezeNet很酷,但它只是优化参数计数.当大多数高质量的图像是10MB或更大时,为什么要关心的型号是5MB还是50MB?如果想要一个小模型,实际上很快,为什么不看看darknet参考网络?它只有28MB,但更重要的是,它只有8亿个浮点运算.最初的Alexnet是23亿.darknet是速度的2.9倍,而且它很小,准确度提高了4%. 那么Squeez…

AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践(五) RNNs in Darknet 递归神经网络是表示随时间变化的数据的强大模型.为了更好地介绍RNNs,我强烈推荐Andrej Karpathy去年的博客文章,这是实现RNNs的一个很好的资源! 所有这些模型都使用相同的网络架构,一个包含3个递归模块的普通RNN. 每个模块由3个完全连接的层组成.输入层将信息从输入传播到当前状态.递归层通过时间将信息从上一个状态传播到当前状态.由于我们希望输入层和递归层都影响当前状态,所以我们…

AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践(四) Nightmare 从前,在一所大学的大楼里,西蒙尼亚.维达第和齐瑟曼有一个很好的主意,几乎和你现在坐的大楼完全不同.他们想,嘿,我们一直在向前运行这些神经网络,它们工作得很好,为什么不也向后运行呢?这样我们就能知道电脑在想什么... 由此产生的图像是如此恐怖,如此怪异,以至于他们的尖叫声可以听到一路坦普顿. 许多研究人员已经扩大了他们的工作范围,包括谷歌一篇广为人知的博客文章.              这是我抄袭那些抄袭…

AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践(三) ImageNet分类 您可以使用Darknet为1000级ImageNet挑战赛分类图像.如果你还没有安装Darknet,你应该先安装. 使用预先训练的模型分类 下面是安装Darknet.下载分类权重文件和在图像上运行分类器的命令: git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git cd darknet make wget https://pjreddie.com/media…

AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践(二) 版本3有什么新功能? YOLOv3使用了一些技巧来改进训练和提高性能,包括:多尺度预测.更好的主干分类器等等.全部细节都在我们的论文上! 使用预先训练的模型进行检测 这篇文章将指导你通过使用一个预先训练好的模型用YOLO系统检测物体.如果你还没有安装Darknet,你应该先安装.或者不去阅读所有的东西: git clone https://github.com/pjreddie/darknet cd darknet make…

AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践(一) Darknet:  C语言中的开源神经网络 Darknet是一个用C和CUDA编写的开源神经网络框架.它速度快,易于安装,支持CPU和GPU计算.您可以在GitHub上找到源代码,也可以在这里阅读更多关于Darknet可以做什么的信息: 1.  Installing Darknet Darknet易于安装,只有两个可选依赖项: OpenCV,如果你想要更广泛的支持图像类型. 如果你想计算GPU的话,安装CUDA. 两者都是可…

系列博客链接: (一)TensorFlow框架介绍:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038395.html (二)TensorFlow框架之图与TensorBoard:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038517.html (三)TensorFlow框架之会话:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038550.html (四)TensorFlow框架之张量:https:…

系列博客链接: (一)TensorFlow框架介绍:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038395.html (二)TensorFlow框架之图与TensorBoard:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038517.html (三)TensorFlow框架之会话:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038550.html 本文概述: 知道常见的TensorFlow创建张量…

系列博客链接: (一)TensorFlow框架介绍:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038395.html (二)TensorFlow框架之图与TensorBoard:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038517.html 本文概述: 应用sess.run或者eval运行图程序并获取张量值 应用feed_dict机制实现运行时填充数据 应用placeholder实现创建占位符 1.会话 一个运行TensorF…

系列博客链接: (一)TensorFlow框架介绍:https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/11038395.html 本文概述: 说明图的基本使用 应用tf.Graph创建图.tf.get_default_graph获取默认图 知道开启TensorBoard过程 知道图当中op的名字 1.什么是图结构 图包含了一组tf.Operation代表计算单元的对象和tf.Tensor代表计算单元之间流动的数据. 2.图相关操作 2.1 图中操作.会话默认属性 默认op.…