matplotlib可视化 构件图形 用散点图描述真实数据之间的关系(plt.ion()用于连续显示) # plot the real data fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1,1,1) ax.scatter(x_data, y_data) plt.ion()#本次运行请注释,全局运行不要注释 plt.show() 接下来我们来显示预测数据 每隔50次训练就刷新一次图形 用红色宽度为5的线条来显示我们的预测数据与输入数据之间的关系 并暂停0.1…

以下仅为了自己方便查看,绝大部分参考来源:莫烦Python,建议去看原博客 一.添加层 def add_layer() 定义 add_layer()函数 在 Tensorflow 里定义一个添加层的函数可以很容易的添加神经层,为之后的添加省下不少时间. 神经层里常见的参数通常有weights.biases和激励函数. 然后定义添加神经层的函数def add_layer(),它有四个参数:输入值.输入的大小.输出的大小和激励函数,我们设定默认的激励函数是None. def add_layer(in…

首先我们来简单的了解一下什么是卷积神经网路(Convolutional Neural Network) 卷积神经网络是近些年逐步兴起的一种人工神经网络结构, 因为利用卷积神经网络在图像和语音识别方面能够给出更优预测结果, 这一种技术也被广泛的传播可应用. 卷积神经网络最常被应用的方面是计 算机的图像识别, 不过因为不断地创新, 它也被应用在视频分析, 自然语言处理, 药物发现, 等等. 卷积也就是说神经网络不再是对每个像素的输入信息做处理了,而是图片上的每一个小块像素区域进行处理,这种做法加强了…

[原创 深度学习与TensorFlow 动手实践系列 - 3]第三课:卷积神经网络 - 基础篇 提纲: 1. 链式反向梯度传到 2. 卷积神经网络 - 卷积层 3. 卷积神经网络 - 功能层 4. 实例:卷积神经网络MNIST分类 期待目标: 1. 清楚神经网络优化原理,掌握反向传播计算. 2. 掌握卷积神经网络卷积层的结构特点,关键参数,层间的连接方式. 3. 了解不同卷积神经网络功能层的作用,会进行简单的卷积神经网络结构设计. 4. 能够运行TensorFlow卷积神经网络 MNIST. …

本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. 一.AlexNet模型及其基本原理阐述 1.关于AlexNet 2012年,AlexKrizhevsky提出了深度卷积神经网络模型AlexNet,可以看作LeNet的一种更深更宽的版本.该模型包含了6亿3000万个连接,6000万个参数和65万个神经元,拥有5个卷积层,其中3个卷积层后面连接了最大池化层,最后还有3个全连接层.它将LeNet的思想得到更广泛的传…

本节讲的是机器学习中出现的过拟合(overfitting)现象,以及解决过拟合的一些方法. 机器学习模型的自负又表现在哪些方面呢. 这里是一些数据. 如果要你画一条线来描述这些数据, 大多数人都会这么画. 对, 这条线也是我们希望机器也能学出来的一条用来总结这些数据的线. 这时蓝线与数据的总误差可能是10. 可是有时候, 机器过于纠结这误差值, 他想把误差减到更小, 来完成他对这一批数据的学习使命. 所以, 他学到的可能会变成这样 . 它几乎经过了每一个数据点, 这样, 误差值会更小 . 可是误…

tensorboard可视化工具 tensorboard是tensorflow的可视化工具,通过这个工具我们可以很清楚的看到整个神经网络的结构及框架. 通过之前展示的代码,我们进行修改从而展示其神经网络结构. 一.搭建图纸 首先对input进行修改,将xs,ys进行新的名称指定x_in y_in 这里指定的名称,之后会在可视化图层中inputs中显示出来 xs= tf.placeholder(tf.float32, [None, 1],name='x_in') ys= tf.placeholde…

Dropout 解决 overfitting overfitting也被称为过度学习,过度拟合.他是机器学习中常见的问题. 图中的黑色曲线是正常模型,绿色曲线就是overfitting模型.尽管绿色曲线很精确的区分了所有的训练数据,但是并没有描述数据的整体特征,对新测试的数据适应性比较差. 举个Regression(回归)的例子. 第三条曲线存在overfitting问题,尽管它经过了所有的训练点,但是不能很好地反映数据的趋势,预测能力严重不足.tensorflow提供了强大的dropout方法…

Tensorflow实现softmax regression识别手写数字 MNIST手写数字识别可以形象的描述为机器学习领域中的hello world. MNIST是一个非常简单的机器视觉数据集.它由几万张28*28像素的手写数字组成,这些图片只包含灰度值信息.我们的任务就是对这些手写数字进行分类.转换为0-9共十个分类. 首先在命令行中运行如下代码加载MNIST手写数据集: from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #…

本节我们会使用RNN来进行回归训练(Regression),会继续使用自己创建的sin曲线预测一条cos曲线. 首先我们需要先确定RNN的各种参数: import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt BATCH_START = 0 # 建立 batch data 时候的 index TIME_STEPS = 20 # backpropagation through time 的 time_step…

设置RNN的参数 我们本节采用RNN来进行分类的训练(classifiction).会继续使用手写数据集MNIST. 让RNN从每张图片的第一行像素读到最后一行,然后进行分类判断.接下来我们导入MNIST数据并确定RNN的各种参数(hyper-parameters) 注: 参数(parameters)/参数模型 由模型通过学习得到变量,比如权重w,偏置b 超参数(hyper-parameters)/算法参数 根据经验设定,影响到权重w和偏置b的大小,比如迭代次数.隐藏层的层数.每层神经元的个数.…

下载CUDA8.0,安装 下载cuDNN v5.1安装.放置环境变量等. 其他版本就不装了.不用找其他版本的关系. 使用tensorflow-gpu1.0版本. 使用keras2.0版本. 有提示的. 有时候可能需要分配使用空间自动增长: config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth = True session = tf.Session(config=config) 英伟达 MX150.华硕FL8000…

tf.reduce_mean (求向量的均值)等价于 1N∑i=1Nxi 1. 对权值矩阵进行 l2 正则 def variable_with_weight_loss(shape, stddev, w1): var = tf.Variable(tf.truncated_normal(shape, stddev=stddev)) if w1 is not None: weight_loss = tf.multiply(tf.nn.l2_loss(var), w1, name='weight_los…

oracle的核心 多表查询.存储过程.触发器  字符型: char  定义 最大2000字符,例如“char(10)  '小韩' 前4个字符放小韩,后添加6个空格补全,查询极快 varchar2(20) 变长 4000字符 ,是节约空间的 clob 字符性大对象  相对于 varchar而言 number 代表整数或者小数  例如:number(5,2)表示有5位有效数,2位小数 范围(-999.99-999.99):number(5)表示一个5位的整数(-99999-99999) date …

一.前言 验证码是根据随机字符生成一幅图片,然后在图片中加入干扰象素,用户必须手动填入,防止有人利用机器人自动批量注册.灌水.发垃圾广告等等 . 验证码的作用是验证用户是真人还是机器人. 本文将使用深度学习框架Tensorflow训练出一个用于破解Discuz验证码的模型. 自动生成验证码接口关闭,原因如下: 接口是用来方便大家获取验证码图片的,已经声明至少加200ms延时,但是有些人就是不管不顾,个人网站带宽不大,直接被占满(自己写代码让别人爬自己网站真是找罪受),服务器被蹂躏十多分钟.这种情…

TensorFlow实战:Chapter-1(TensorFlow介绍) TensorFlow实战:Chapter-2(TensorFlow入门) TensorFlow实战:Chapter-3(CNN-1-卷积神经网络简介)…

本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. 一.相关性概念 1.卷积神经网络(ConvolutionNeural Network,CNN) 19世纪60年代科学家最早提出感受野(ReceptiveField).当时通过对猫视觉皮层细胞研究,科学家发现每一个视觉神经元只会处理一小块区域的视觉图像,即感受野.20世纪80年代,日本科学家提出神经认知机(Neocognitron)的概念,被视为卷积神经网络最初…

[原创 深度学习与TensorFlow 动手实践系列 - 4]第四课:卷积神经网络 - 高级篇 提纲: 1. AlexNet:现代神经网络起源 2. VGG:AlexNet增强版 3. GoogleNet:多维度识别 4. ResNet:机器超越人类识别 5. DeepFace:结构化图片的特殊处理 6. U-Net:图片生成网络 7. 实例:剖析VGG,用模型进行模型参数可视化,特征提取,目标预测 期待目标: 1. 掌握AlexNet结构特点,神经网络各层之间特征传导关系,模型参数总数计算 2…

TensorFlow实战中AlexNet卷积神经网络的训练 01 出错 TypeError: as_default() missing 1 required positional argument: 'self' 经过百度.谷歌的双重查找,没找到就具体原因.后面去TensorFlow官方文档中发现,tf.Graph的用法如下: g = tf.Graph() with g.as_default(): # Define operations and tensors in `g`. c = tf.co…

一.TensorFlow实战Google深度学习框架学习 1.步骤: 1.定义神经网络的结构和前向传播的输出结果. 2.定义损失函数以及选择反向传播优化的算法. 3.生成会话(session)并且在训练数据上反复运行反向传播优化算法. 2.代码: 来源:https://blog.csdn.net/longji/article/details/69472310 import tensorflow as tf from numpy.random import RandomState # 1. 定义神…

莫烦tensorflow实战教学 1.添加神经层 #add_layer() import tensorflow as tf def add_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=None): Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size,out_size])) biases = tf.Variable(tf.zeros([1,out_size])+0.1) Wx_plus_b = tf…

     关于本文说明,本人原博客地址位于http://blog.csdn.net/qq_37608890,本文来自笔者于2018年02月21日 23:10:04所撰写内容(http://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/79343860).        本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. 一.相关概念 1.MNIST MNIST(Mixed…

内容简介 1.课程大纲 2.第二部分第三课: 数组 3.第二部分第四课预告:字符串 课程大纲 我们的课程分为四大部分,每一个部分结束后都会有练习题,并会公布答案.还会带大家用C语言编写三个游戏. C语言编程基础知识 什么是编程? 工欲善其事,必先利其器 你的第一个程序 变量的世界 运算那点事 条件表达式 循环语句 实战:第一个C语言小游戏 函数 练习题 习作:完善第一个C语言小游戏 C语言高级技术 模块化编程 进击的指针,C语言王牌 数组 字符串 预处理 创建你自己的变量类型 文件读写 动态分配…

内容简介 1.课程大纲 2.第一部分第三课:你的第一个程序 3.第一部分第四课预告:变量的世界 课程大纲 我们的课程分为四大部分,每一个部分结束后都会有练习题,并会公布答案.还会带大家用C语言编写三个游戏. C语言编程基础知识 什么是编程? 工欲善其事,必先利其器 你的第一个程序 变量的世界 运算符 条件表达式 循环语句 实战:第一个C语言小游戏 函数 练习题 习作:完善第一个C语言小游戏 C语言高级技术 模块化编程 进击的指针,C语言王牌 数组 字符串 预处理 创建你自己的变量类型 文件读写…

关于本文说明,已同步本人另外一个博客地址位于http://blog.csdn.net/qq_37608890,详见http://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/79352212. 本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. 一.相关概念 1.稀疏性(Sparsity)及稀疏编码(Sparse Coding) Sparsity 是当今机器学习领域中的一个…

本系列为Tensorflow实战Google深度学习框架知识笔记,仅为博主看书过程中觉得较为重要的知识点,简单摘要下来,内容较为零散,请见谅. 2017-11-06 [第五章] MNIST数字识别问题 1. MNIST数据处理 为了方便使用,Tensorflow提供了一个类来处理MNIST数据,这个类会自动下载并转化MNIST数据的格式,将数据从原始的数据包中解析成训练和测试神经网络时使用的格式. 2. 神经网络模型训练及不同模型结果对比 为了评测神经网络模型在不同参数下的效果,一般会从训练数据…

学习过程是Tensorflow 实战google深度学习框架一书的第六章的迁移学习环节. 具体见我提出的问题:https://www.tensorflowers.cn/t/5314 参考https://blog.csdn.net/zhuiqiuk/article/details/53376283后,对代码进行了修改. 问题的跟踪情况记录: 1 首先是保存模型: import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework import grap…

windows 10 64bit下安装Tensorflow+Keras+VS2015+CUDA8.0 GPU加速 原文见于:http://www.jianshu.com/p/c245d46d43f0 作者 xushiluo 关注 2016.12.21 20:32* 字数 3096 阅读 12108评论 18喜欢 19 写在前面的话 2016年11月29日,Google Brain 工程师团队宣布在 TensorFlow 0.12 中加入初步的 Windows 支持.但是目前只支持64位,而且Py…

目录: 神经网络前言 神经网络 感知机模型 多层神经网络 激活函数 Logistic函数 Tanh函数 ReLu函数 损失函数和输出单元 损失函数的选择 均方误差损失函数 交叉熵损失函数 输出单元的选择 线性单元 Sigmoid单元 Softmax单元 参考文献         一．神经网络前言 从本章起,我们将正式开始介绍神经网络模型,以及学习如何使用TensorFlow实现深度学习算法.人工神经网络(简称神经网络)在一定程度上受到了生物学的启发,期望通过一定的拓扑结构来模拟生物的神经系统,是…

内容简介 1.第一部分第三课:测试并安装Ubuntu 2.第一部分第四课预告:磁盘分区 测试并安装Ubuntu 大家好,经过前两个比较偏理论(是否想起了带着瓜皮帽,手拿折扇的老学究,或者腐儒)的课程,这第三课我们就正式进入实战啦. 可能不少朋友没使用过Linux这个操作系统,那么这一课就是见识一下它的庐山真面目的时候了. 我们这个系列课程所使用的Linux发行版是Ubuntu,因为其使用广泛,技术支持全面,文档完整,还有一个很关键的原因就是Ubuntu的配色偏“土豪金”啊,有木有,就是辣么霸气.…