import tensorflow as tf import numpy as np #添加一层inputs输入的数据,in_size为输入节点数,out_size为输出节点数,下一个为激励函数 def add_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=None): Weights=tf.Variable(tf.random_normal([in_size,out_size])) #权重 biases=tf.Variable(tf.zer…

导语:本文是TensorFlow实现流行机器学习算法的教程汇集,目标是让读者可以轻松通过清晰简明的案例深入了解 TensorFlow.这些案例适合那些想要实现一些 TensorFlow 案例的初学者.本教程包含还包含笔记和带有注解的代码. 第一步:给TF新手的教程指南 1:tf初学者需要明白的入门准备 机器学习入门笔记: https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/notebooks/0_Prerequisit…

资源|TensorFlow初学者必须了解的55个经典案例 2017-05-27 全球人工智能 >>>>>>欢迎投稿:news@top25.cn<<<<<< 文章来源:github      采编:lily 本文是TensorFlow实现流行机器学习算法的教程汇集,目标是让读者可以轻松通过清晰简明的案例深入了解 TensorFlow.这些案例适合那些想要实现一些 TensorFlow 案例的初学者.本教程包含还包含笔记和带有注解的代码.…

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摘要: 原创出处:www.bysocket.com 泥瓦匠BYSocket 希望转载,保留摘要,谢谢! 『不要把手段当成目标 — <一个瑜伽行者的自传>』   本文提纲 1. 机器学习 2. TensorFlow 介绍     2.1 什么是 TensorFlow     2.2 TensorFlow 能做什么 3. 安装 TensorFlow     3.1 安装 pip     3.2 安装 TensorFlow     3.3 运行 Hello,TensorFlow 案例 4. 小结  …

选自 Github 机器之心编译 参与:吴攀.李亚洲 这是使用 TensorFlow 实现流行的机器学习算法的教程汇集.本汇集的目标是让读者可以轻松通过案例深入 TensorFlow. 这些案例适合那些想要清晰简明的 TensorFlow 实现案例的初学者.本教程还包含了笔记和带有注解的代码. 项目地址:https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples 教程索引 0 - 先决条件 机器学习入门: 笔记:https://github.com/…

转:https://www.jiqizhixin.com/articles/30dc6dd9-39cd-406b-9f9e-041f5cbf1d14 这是使用 TensorFlow 实现流行的机器学习算法的教程汇集.本汇集的目标是让读者可以轻松通过案例深入 TensorFlow. 这些案例适合那些想要清晰简明的 TensorFlow 实现案例的初学者.本教程还包含了笔记和带有注解的代码. 项目地址:https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examp…

线性回归原理复习 1)构建模型               |_> y = w1x1 + w2x2 + -- + wnxn + b        2)构造损失函数               |_> 均方误差        3)优化损失               |_> 梯度下降 实现线性回归的训练 准备真实数据            100样本            x 特征值 形状 (100, 1)  100行1列            y_true 目标值 (100, 1)   …

这一节主要来介绍TesorFlow的可视化工具TensorBoard,以及TensorFlow基础类型定义.函数操作,后面又介绍到了共享变量和图操作. 一 TesnorBoard可视化操作 TensorFlow提供了可视化操作工具TensorBoard.他可以将训练过程中的各种数据展示出来,包括标量,图片,音频,计算图,数据分布,直方图和嵌入式向量.可以通过网页来观察模型的结构和训练过程中各个参数的变化.TensorBoard不会自动把代码代码出来,其实它是一个日志展示系统,需要在session…

在我们使用TensorFlow的时候,有时候需要训练一个比较复杂的网络,比如后面的AlexNet,ResNet,GoogleNet等等,由于训练这些网络花费的时间比较长,因此我们需要保存模型的参数. 编程基础案例中主要讲解模型的保存和恢复,以及使用几个案例使我们更好的理解这一块内容. 一 保存和载入模型 1.保存模型 首先需要建立一个saver,然后在session中通过saver的save即可将模型保存起来,代码如下: ''' 1.保存模型 ''' ''' 这里是各种构建模型graph的操作,…