前面我们针对电影评论编写了二分类问题的解决方案. 这里对前面的这个方案进行一些改进. 分批训练 model.fit(x_train, y_train, epochs=20, batch_size=512) 这里在训练时增加了一个参数batch_size,使用 512 个样本组成的小批量,将模型训练 20 个轮次. 这个参数可以看成是在训练时不一次性在全部的训练集上进行,而是针对其中的512个题目分批次进行训练.有点类似做512道题目进行训练,然后看结果进行调整,而不是一次性做好25000道题目然…

前面我们用Tensorboard显示了tensorflow的程序结构,本节主要用Tensorboard显示各个参数值的变化以及损失函数的值的变化. 这里的核心函数有: histogram 例如: tf.summary.histogram(layer_name + "/weights", Weights) 这里用tf.summary.histogram函数来显示二维数据在不同网络层的变化情况,其中第一个参数是名字,可以用/来进行分层显示,第二个参数就是相应变量的值. scalar tf.…

什么是二分类问题? 二分类问题就是最终的结果只有好或坏这样的一个输出. 比如,这是好的,那是坏的.这个就是二分类的问题. 我们以一个电影评论作为例子来进行.我们对某部电影评论的文字内容为好评和差评. 我们使用IMDB 数据集,它包含来自互联网电影数据库(IMDB)的 50 000 条严重两极分化的评论.数据集被分为用于训练的 25 000 条评论与用于测试的 25 000 条评论,训练集和测试集都包含 50% 的正面评论和 50% 的负面评论. 加载数据集 import tensorflow.k…

前面我们曾有篇文章中提到过关于用tensorflow训练手写2828像素点的数字的识别,在那篇文章中我们把手写数字图像直接碾压成了一个784列的数据进行识别,但实际上,这个图像是2828长宽结构的,我们这次使用CNN卷积神经网络来进行识别. 卷积神经网络我的理解是部分模仿了人眼的功能. 我们在看一个图像时不是一个像素点一个像素点去分辨的,我们的眼睛天然地具有大局观,我们看到某个图像时自动地会把其中的细节部分给聚合起来进行识别,相反,如果我们用个放大镜看到其中的各个像素点时反而不知道这是啥东西了.…

老鱼为了跟上时代潮流,也开始入门人工智能.机器学习了,瞬时觉得自己有点高大上了:). 从机器学习的实用系列出发,我们会以numpy => pandas => scikit-learn => tensorflow => keras 的学习系列过程,这也是老鱼设定的学习步骤,有兴趣的同学可以跟着老鱼的脚步一点一点往前走,共同进步! 这是我的第一篇关于numpy的学习,我会把我学习的过程记录在这里. 言归正传,学个人工智能和机器学习,为何要学什么numpy啊? 因为numpy是Pytho…

这次老鱼开始学习matplotlib了. 在上个pandas最后一篇博文中,我们已经看到了用matplotlib进行绘图的功能,这次更加系统性地学习一下关于matplotlib的功能. matlab由于其拥有强大的显示图表功能而出名: 在python中,就提供了一个类似matlab软件中的画图库matplotlib,其基本上是模仿matlab中的画图函数. 官网中介绍的显示图表的例子见:http://matplotlib.org/gallery/index.html 要使用,就必须先进行安装,安…

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. 安装 在windows中我们以最简单的方式进行安装. C:\> pip3 install --upgrade tensorflow 如果你机器有GPU的话,可以用如…

为何要用keras? 两个字:简单. Keras让深度学习像搭建积木一样方便地来进行,使前面的tensorflow能够更加方便地使用. 虽然还有其它更多的理由,比如:Keras 支持多个后端引擎,不会将你锁定到一个生态系统中. 但是对于我来讲,最大的优点就是简单方便. 安装keras pip3 install keras 验证keras是否安装成功? 在命令行中进行操作: 这里同时就显示了后台引擎为tensorflow. 如果没有安装过tensorflow,则可以直接在命令行中输入如下命令进行安…

之前我们学习过用CNN(卷积神经网络)来识别手写字,在CNN中是把图片看成了二维矩阵,然后在二维矩阵中堆叠高度值来进行识别. 而在RNN中增添了时间的维度,因为我们会发现有些图片或者语言或语音等会在时间轴上慢慢展开,有点类似我们大脑认识事物时会有相关的短期记忆. 这次我们使用RNN来识别手写数字. 首先导入数据并定义各种RNN的参数: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dat…

当我们对模型进行了训练后,就需要把模型保存起来,便于在预测时直接用已经训练好的模型进行预测. 保存模型的权重和偏置值 假设我们已经训练好了模型,其中有关于weights和biases的值,例如: import tensorflow as tf # 保存到文件 W = tf.Variable([[1, 2, 3], [3, 4, 5]], dtype=tf.float32, name='weights') b = tf.Variable([[1, 2, 3]], dtype=tf.float32,…