# 1. 数据预处理. import keras from keras.models import Model from keras.datasets import mnist from keras.layers import Input, Dense from tflearn.layers.core import fully_connected num_classes = 10 img_rows, img_cols = 28, 28 # 通过Keras封装好的API加载MNIST数据. (tr…

# 1. 模型定义. import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist_data = input_data.read_data_sets('F:\\TensorFlowGoogle\\201806-github\\datasets\\MNIST_data', one_hot=True) # 通过TensorFlow中的placeholder定义输入. x = tf.pl…

# 1. 数据预处理. import keras from keras.models import Model from keras.datasets import mnist from keras.layers import Input, Dense from tflearn.layers.core import fully_connected num_classes = 10 img_rows, img_cols = 28, 28 # 通过Keras封装好的API加载MNIST数据. (tr…

# 1. 数据预处理 import keras from keras import backend as K from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D num_classes = 10 img_rows, img_cols = 28, 28 # 通过Keras封装好的API加载M…

# 1. 自定义模型并训练. import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO) def lenet(x, is_training): x = tf.reshape(x, shape=[-1, 28, 28, 1]) conv1 = tf.layers.conv2…

# 1. 模型定义. import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO) mnist = input_data.read_data_sets("F:\\TensorFlowGoogle\\201806-github\\datasets\\MNIST_data&qu…

# 1. 数据预处理. from keras.layers import LSTM from keras.datasets import imdb from keras.models import Sequential from keras.preprocessing import sequence from keras.layers import Dense, Embedding max_features = 20000 maxlen = 80 batch_size = 32 # 加载数据并将…

将原来版本的keras卸载了,再安装2.1.5版本的keras就可以了.…

找到对应的keras配置文件keras.json 将里面的内容修改为以下就可以了…

# 1. 通过TensorFlow-Slim定义卷机神经网络 import numpy as np import tensorflow as tf import tensorflow.contrib.slim as slim from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 通过TensorFlow-Slim来定义LeNet-5的网络结构. def lenet5(inputs): inputs = tf.reshape(in…

# 1. 通过TFLearn的API定义卷机神经网络. import tflearn import tflearn.datasets.mnist as mnist from tflearn.layers.conv import conv_2d, max_pool_2d from tflearn.layers.estimator import regression from tflearn.layers.core import input_data, dropout, fully_connecte…

import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image, ImageChops from skimage import color,data,transform,io #获取所有数据文件夹名称 fileList = os.listdir("F:\\data\\flowers") trainDataList = [] trianLabel = [] testDataList =…

实验目的 掌握GOF设计模式的代理模式 了解掌握socket编程.java反射.动态代理 了解NIO.多线程 掌握hadoop的RPC框架使用API 实验原理 1.什么是RPC 在hadoop出现以前,我们写的程序一般都是单机版本,只能在一台机器上处理,而一台机器的处理能力总是有限的,hadoop让我们可以写出分布式程序,将多台节点联合到一起进行处理.分布式程序的各节点之间通信需要依靠网络,一种简单的思路就是部署一个Web服务器,例如tomcat,但是这样会使得整个架构太庞大冗余.通俗地讲,我们…

Matplotlib 是 Python 的绘图库. 它可与 NumPy 一起使用,提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案. 它也可以和图形工具包一起使用,如 PyQt 和 wxPython. Windows 系统安装 Matplotlib 进入到 cmd 窗口下,执行以下命令: python -m pip install -U pip setuptools python -m pip install matplotlib Linux 系统安装 Matplotlib 可以使用 Linux 包…

实验课程名称:大数据处理技术 实验项目名称:hadoop集群实现PageRank算法 实验类型:综合性 实验日期:2018年 6 月4日-6月14日 学生姓名 吴裕雄 学号 15210120331 班级 软工三班 专业名称 软件工程 实验组 其他成员 无 实验地点 F110 实验成绩 (教师签名)   实验目的与要求 了解PageRank算法 学会用mapreduce解决实际的复杂计算问题 搭建hadoop分布式集群 编写mapreduce代码 根据输入的网页链接数据,能够得到最终的pagera…

实验目的 理解mapreduce的工作原理 理解Partitioner的书写方法 理解GroupingComparator的书写方法 实验原理 我们已经学习了hadoop的大部分基础知识,剩下的就是利用hadoop解决实际的业务问题.首先我们回顾一下mapreduce的工作过程: 数据通过InputFormat中定义的RecordReader读进来,然后以键值对的形式写出去,在map中进行处理,map处理完成后以键值对的形式写出,中途经过分区.分组.排序后,将key相同的value放进一个迭代器…

import tensorflow as tf import numpy as np ''' 初始化运算图,它包含了上节提到的各个运算单元,它将为W,x,b,h构造运算部件,并将它们连接 起来 ''' graph = tf.Graph() #一次tensorflow代码的运行都要初始化一个session session = tf.InteractiveSession(graph=graph) ''' 我们定义三种变量,一种叫placeholder,它对应输入变量,也就是上节计算图所示的圆圈部分,…

!mkdir '/content/gdrive/My Drive/conversation' ''' 将文本句子分解成单词,并构建词库 ''' path = '/content/gdrive/My Drive/conversation/' with open(path + 'question.txt', 'r') as fopen: text_question = fopen.read().lower().split('\n') with open(path + 'answer.txt', 'r…

!pip install gym import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras.layers import Dense, Dropout, Activation from keras.models import Sequential from keras.optimizers import Adam from keras import backend as K from collection…

from keras.layers import model = Sequential() model.add(embedding_layer) #使用一维卷积网络切割输入数据,参数5表示每各个单词作为切割小段 model.add(layers.Conv1D(32, 5, activation='relu')) #参数3表示,上层传下来的数据中,从每3个数值中抽取最大值 model.add(layers.MaxPooling1D(3)) #添加一个有记忆性的GRU层,其原理与LSTM相同,运行速…

from keras.layers import LSTM model = Sequential() model.add(embedding_layer) model.add(LSTM(32)) #当结果是输出多个分类的概率时,用softmax激活函数,它将为30个分类提供不同的可能性概率值 model.add(layers.Dense(len(int_category), activation='softmax')) #对于输出多个分类结果,最好的损失函数是categorical_crosse…

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…

#We import libraries for linear algebra, graphs, and evaluation of results import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.metrics impo…

import tempfile import tensorflow as tf # 1. 列举输入文件. # 输入数据生成的训练和测试数据. train_files = tf.train.match_filenames_once("F:\\output.tfrecords") test_files = tf.train.match_filenames_once("F:\\output_test.tfrecords") # 定义解析TFRecord文件的parser方…

import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt #读取图片 image_raw_data = tf.gfile.FastGFile("F:\\TensorFlowGoogle\\201806-github\\datasets\\cat.jpg",'rb').read() with tf.Session() as sess: img_data = tf.image.decode_jpeg…

pip install tensorflow==1.14.0…

输入:pip uninstall tensorflow Proceed(y/n):y…

原因:因为是tensorflow 2.0版本…

tf.python_io出错 TensorFlow 2.0 中使用 Python_io 暂时使用如下指令: tf.compat.v1.python_io.TFRecordWriter(filename)…

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 1.在自己编译器运行的python环境的...\Python3\Lib\site-packages,该目录下有文件夹tensorflow, tensorflow_core, ensorflow_estimator 2.进入tensorflow_core\examples文件夹,如果文件夹下只有s…