下面是TensorFlow可视化MNIST数据集识别程序,可视化内容是,TensorFlow计算图,表(loss, 直方图, 标准差(stddev)) # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data from tensorflow.contrib.tensorboard.plugins import projector old_v…

TensorBoard TensorFlow自带的可视化工具,能够以直观的流程图的方式,清楚展示出整个神经网络的结构和框架,便于理解模型和发现问题. 可视化学习:https://www.tensorflow.org/guide/summaries_and_tensorboard 图的直观展示:https://www.tensorflow.org/guide/graph_viz 直方图信息中心:https://www.tensorflow.org/guide/tensorboard_histogr…

1.工程目录 2.data.input_data.py的导入 在tensorflow更新之后可以进行直接的input_data的导入 # from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 链接:https://pan.baidu.com/s/1EBNyNurBXWeJVyhNeVnmnA 提取码:4nnl 3.神经网络训练算法tensorboard.py import tensorflow as tf import input_…

简述] 我们在学习编程语言时,往往第一个程序就是打印“Hello World”,那么对于人工智能学习系统平台来说,他的“Hello World”小程序就是MNIST手写数字训练了.MNIST是一个手写数字的数据集,官网是Yann LeCun's website.数据集总共包含了60000行的训练数据集(mnist.train)和10000行的测试数据集(mnist.test),每一个数字的大小为28*28像素.通过利用Tensorflow人工智能平台,我们可以学习到人工智能学习平台是如何通过数据…

tf.summary模块的简介 在TensorFlow中,最常用的可视化方法有三种途径,分别为TensorFlow与OpenCv的混合编程.利用Matpltlib进行可视化.利用TensorFlow自带的可视化工具TensorBoard进行可视化.这三种方法,在前面博客中都有过比较详细的介绍.但是,TensorFlow中最重要的可视化方法是通过tensorBoard.tf.summary和tf.summary.FileWriter这三个模块相互合作来完成的. tf.summary模块的定义位于s…

各模块含义 1>表示一个Batch的大小是不确定的 2>当两个节点之间传输的张量多与1时,可视化效果图将只显示张量的个数 3>效果图上的粗细表示两个节点之间传输的标量维度的总大小,而不是传输标量的个数,左边的是784500,右边的是50010,粗细就是784和500的差距 4>当张量的维度无法确定时,用最细的边来表示 5>虚线表示依赖关系,比如,train_step和moving_average同时进行 6>灰色表示有相同结构,如果两个节点结构相同,他们就会被涂上相同的…

Tensorflow命名空间与计算图可视化 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 强烈推荐Tensorflow实战Google深度学习框架 实验平台: Tensorflow1.4.0 python3.5.0 Tensorflow可视化得到的图并不仅是将Tensorflow计算图中的节点和边直接可视化,它会根据每个Tensorflow计算节点的命名空间来整理可视化得到效果图,使得神经网络的整体结构不会被过多的细节所淹没.除了显示Tensorflow计算图的结构,Tens…

一.TensorFlow高层次机器学习API (tf.contrib.learn) 1.tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv_with_header 加载csv格式数据 2.tf.contrib.learn.DNNClassifier 建立DNN模型(classifier) 3.classifer.fit 训练模型 4.classifier.evaluate 评价模型 5.classifier.predict 预测新样本 完整代码: from __fut…

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…

tensorflow笔记(一)之基础知识 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7399701.html 前言 这篇notebook将一步步构建一个tensorflow的线性回归的例子,并讲述其中的一些基础知识.我会把notebook文件放在结尾的百度云链接. 首先第一步,要安装tensorflow,这个网上的教程很多,我安装的版本是ubuntu下1.2.1的tensorflow,推荐用pip(一步就好)这里附上一个…

随手记 ancaconda Anaconda2-5.0.1-Windows-x86_64(python3.5 ancaconda python-3.5.2-amd64 安装TensorFlow的时候自动依赖安装)charmpython IDE 1 安装 ancaconda 访问Anaconda的下载页面,下载Python 3..6,选择64位版本. 2 配置国内的源 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/…

转自: https://www.cnblogs.com/nosqlcoco/p/6923861.html 什么是 Anaconda? Anaconda is the leading open data science platform powered by Python.Anaconda 是一个由 Python 语言编写领先的开放数据科学平台 什么是 TensorFlow? TensorFlow is an open source software library for numerical c…

昨天想运行一段机器学习的代码,在win10系统下配置了一天的python环境,真的是头疼,准备写篇博客来帮助后面需要配置环境的兄弟. 1.下载Anaconda 根据昨天的经历,发现Anaconda真的是好用.下载地址:https://www.anaconda.com/download/  我下的是64位的 下好后就是安装了,安装过程十分简单,这里就不写了,不过建议是添加到环境变量中去,省的后面还要自己加,麻烦. 在菜单栏中找到Anaconda Prompt,以管理员身份运行.我们需要设置 Ana…

Tensorflow 简介 1.1 科普: 人工神经网络 VS 生物神经网络 1.2 什么是神经网络 (Neural Network) 1.3 神经网络 梯度下降 1.4 科普: 神经网络的黑盒不黑 1.5 为什么选 Tensorflow? 1.6 Tensorflow 安装 1.7 神经网络在干嘛 Tensorflow 基础构架 2.1 处理结构 2.2 例子2 2.3 Session 会话控制 2.4 Variable 变量 2.5 Placeholder 传入值 2.6 什么是激励函数 (…

引言 在上一篇博客中,介绍了各种Python的第三方库的安装,本周将要使用Tensorflow完成第一个神经网络,BP神经网络的编写.由于之前已经介绍过了BP神经网络的内部结构,本文将直接介绍Tensorflow编程常用的一些方法. 正文 神经网络的内容 一般,一个神经网络程序包含以下几部分内容. 1.数据表达和特征提取.对于一个非深度学习神经网络,主要影响其模型准确度的因素就是数据表达和特征提取.同样的一组数据,在欧式空间和非欧空间,就会有着不同的分布.有时候换一种思考问题的思路就会使得问题变…

windows下 的anaconda安装tensorflow: 在Anaconda Prompt中:conda install tensorflow python=3.5一直下载失败.总结一下原因可能国外的源,网速太慢且不稳定 借鉴http://www.cnblogs.com/nosqlcoco/p/6923861.html 把镜像改为清华大学开源软件镜像站: conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ana…

2017年2月16日,Google正式对外发布Google TensorFlow 1.0版本,并保证本次的发布版本API接口完全满足生产环境稳定性要求.这是TensorFlow的一个重要里程碑,标志着它可以正式在生产环境放心使用.在国内,从InfoQ的判断来看,TensorFlow仍处于创新传播曲线的创新者使用阶段,大部分人对于TensorFlow还缺乏了解,社区也缺少帮助落地和使用的中文资料.InfoQ期望通过深入浅出TensorFlow系列文章能够推动Tensorflow在国内的发展.欢迎加…

tensorflow的计算模型:计算图–tf.Graph tensorflow的数据模型:张量–tf.Tensor tensorflow的运行模型:会话–tf.Session tensorflow可视化工具:TensorBoard 通过集合管理资源:tf.add_to_collection.tf.get_collection Tensor主要三个属性:名字(name).维度(shape).类型(type) #张量,可以简单的理解为多维数组 import tensorflow as tf a =…

A: A:## tf.argmax(A, axis).eval() 输出axis维度上最大的数的索引 axis=0:列,axis=1:行 A:## tf.add(a,b)  创建a+b的计算图 A:## tf.assign(a, b) 创建a=b的计算图 state = tf.Variable(0) new_value = tf.add(state, tf.constant(1)) update = tf.assign(state, new_value) with tf.Session() as…

TensorFlow的Javascript版 TensorFlow一直努力扩展自己的基础平台环境,除了熟悉的Python,当前的TensorFlow还实现了支持Javascript/C++/Java/Go/Swift(预发布版)共6种语言. 越来越多的普通程序员,可以容易的在自己工作的环境加入机器学习特征,让产品更智能. 在Javascript语言方面,TensorFlow又分为两个版本.一个是使用node.js支持,用于服务器端开发的@tensorflow/tfjs-node.安装方法: np…

Tensorflow 简介 1.1 科普: 人工神经网络 VS 生物神经网络 1.2 什么是神经网络 (Neural Network) 1.3 神经网络 梯度下降 1.4 科普: 神经网络的黑盒不黑 1.5 为什么选 Tensorflow? 1.6 Tensorflow 安装 1.7 神经网络在干嘛 Tensorflow 基础构架 2.1 处理结构 2.2 例子2 2.3 Session 会话控制 2.4 Variable 变量 2.5 Placeholder 传入值 2.6 什么是激励函数 (…

1数据读取 1.1数据集解读 1.2引入包 %matplotlib notebook import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd from sklearn.utils import shuffle 1.2.1pandas介绍 1.2.2TensorFlow下安装pandas 1.激活tensorflow: Activate tensorflow 2.安…

tensorflow3 tensorflow 可视化好帮手: tf.train.SummaryWriter报错,改为tf.summary.FileWriter 软件包安装yum install sqlite-devel [root@shenzhen tensorflow]# python3 tensor6.py 2018-08-24 21:14:52.513641: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:140] Your CPU sup…

https://www.jianshu.com/p/2149c9fee166 摘要: 本文以过来人的身份将自身2年的研究经验做了一下分享,希望本文对于即将开始从事人工智能研究的朋友有所帮助. 人工智能研究这个领域是有一定门槛的.对于初学者来说,一般通常的做法是直接购买一些热门的书籍,比如“西瓜书”.“花书”.“xx天从入门到精通”.“xx天从入门到放弃”等等,但大多数书籍都是讲的基础知识,稍显乏味和枯燥,此外内容太深奥,初学者可能看一段时间就想放弃了.本文以过来人的身份将自身2年的研究经验毫无保…

二十三(Convolution和Pooling练习)  三十八(Stacked CNN简单介绍) 三十六(关于构建深度卷积SAE网络的一点困惑) 五十(Deconvolution Network简单理解) 五十一(CNN的反向求导及练习)   Stacked Convolutional Auto-Encoders for Hierarchical Feature Extraction中提到的一个实验 作者认为加噪声用处不大,且max-pooling功能特别强大,大到像作者说的那样有了max-po…

Keras API 目前为止,介绍的神经网络模型都是通过Sequential模型来实现的.Sequential模型假设神经网络模型只有一个输入一个输出,而且模型的网络层是线性堆叠在一起的. 这是一个经过验证的假设;配置非常普遍,到目前为止已经能够使用Sequential模型类覆盖许多任务和实际应用程序.但在许多情况下,这套假设过于僵化.一些网络模型需要几个独立的输入,其他需要多个输出,并且一些网络在层之间具有内部分支,使得它们看起来像层的图形而不是线性堆叠层. 例如,某些任务需要多模式输入:它们…

转自:https://blog.csdn.net/gsww404/article/details/78605784 仅供学习参考,转载地址:http://blog.csdn.net/mzpmzk/article/details/77914941 一.TensorBoard 简介及使用流程 1.TensoBoard 简介 TensorBoard 和 TensorFLow 程序跑在不同的进程中,TensorBoard 会自动读取最新的 TensorFlow 日志文件,并呈现当前 TensorFLow…

没有一条路是容易的,特别是转行计算机这条路. 松哥接触过很多转行做开发的小伙伴,我了解到很多转行人的不容易,记得松哥大二时刚刚决定转行计算机,完全不知道这些东西到底应该怎么学,每天就是抱着书啃,书倒是读懂了,但是实在想不出来那些排序算法.水仙花数和做应用有啥关系! 后来无意中从同学那里看到了一套某培训机构的视频教程,在那个百度云盘还没有流行开的年代,视频都是从优酷上下载,那个时候优酷还是在线视频领域的一哥,不过那个时候网上视频教程的分辨率简直惨不忍睹,不过我还是耐着性子看完了从同学那里拷贝的视频…

关于多数据源的配置,前面和大伙介绍过 JdbcTemplate 多数据源配置,那个比较简单,本文来和大伙说说 MyBatis 多数据源的配置. 其实关于多数据源,我的态度还是和之前一样,复杂的就直接上分布式数据库中间件,简单的再考虑多数据源.这是项目中的建议,技术上的话,当然还是各种技术都要掌握的. 工程创建 首先需要创建 MyBatis 项目,项目创建和前文的一样,添加 MyBatis. MySQL 以及 Web 依赖: 项目创建完成后,添加 Druid 依赖,和 JdbcTemplate 一…

FCN.py tensorflow命令行参数 FLAGS = tf.flags.FLAGS tf.flags.DEFINE_integer("batch_size", "2", "batch size for training") tf.flags.DEFINE_string("logs_dir", "logs/", "path to logs directory") tf.flags.…