''' 思路:1.调用数据集 2.定义用来实现神经元功能的函数(包括解决过拟合) 3.定义输入和输出的数据4.定义隐藏层(函数)和输出层(函数) 5.分析误差和优化数据(改变权重)6.执行神经网络 '''import tensorflow as tffrom sklearn.datasets import load_digitsfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.preprocessing import…

''' 神经网络的过程:1.准备相应的数据库 2.定义输入成 3.定义输出层 4.定义隐藏层 5.训练(根据误差进行训练) 6.对结果进行精确度评估 ''' import tensorflow as tf #首先准备数据库from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) '''这里面的数据不仅仅有图像的像素,…

TensorFlow是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数据计算的开源软件库. 什么是数据流图? TensorFlow的数据流图是由“节点”(nodes)和“线”(edges)组成的有向无环图来描述数学计算.“节点”一般用来表示施加的数学操作,但也可以表示数据输入(feed in)的起点/输出(push out)的终点,或者是读取/写入持久变量(persistent variable)的终点.“线”表示“节点”之间的输入/输出关系.这些数据“线”可以输运多维数据数组,即“…

卷积神经网络大总结(个人理解) 神经网络 1.概念:从功能他们模仿真实数据 2.结构:输入层.隐藏层.输出层.其中隐藏层要有的参数:权重.偏置.激励函数.过拟合 3.功能:能通过模仿,从而学到事件 其中过拟合:电脑太过于自信,想把所有的数据都模拟下来.但是这并不符合我们的实际的需求 激励函数:激活某一些参数 卷积神经网络: 1.一般的结构:输入数据.卷积层.池化层.卷积层.池化层.全连接层.全连接层.误差分析.参数优化.显示精确度 2.每一个层的要求: 输入数据:类型:[-1(表示能接受任意张图…

#保存数据注意他只能保存变量,不能保存神经网络的框架.#保存数据的作用:保存权重有利于下一次的训练,或者可以用这个数据进行识别#np.arange():arange函数用于创建等差数组,使用频率非常高import tensorflow as tf#注意:在保存变量的时候,一定要写出他的类型即dtypeWeights = tf.Variable([[1,2,3],[3,4,5]],dtype=tf.float32,name="Weights")baises = tf.Variable([…

import tensorflow as tf#取数据,目的是辨别数字from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data'''手动添加数据集:先把4个数据包放进当前目录的文件夹里面'''MNIST_data_folder="C:\\Users\\悟悔\\MNIST_data"#路径mnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True)de…

---恢复内容开始--- 1.Session '''Session.run():首先里面的参数是一个API(函数的接口)的返回值或者是指定参数的值:功能:得知运算结果有两种访问方式:直接建立或者运用with语句(这个会帮我们自动关闭会话) ''' import tensorflow as tf #创建两个参数matrixl = tf.constant([[4,5]])#表示常量matrix2 = tf.constant([[3],[5]]) #矩阵相乘 product = tf.matmul(m…

import numpyimport tensorflow as tf #自己创建的数据x_data = numpy.random.rand(100).astype(numpy.float32)#创建具有100个元素的数组y_data = x_data*0.1+0.3#具有自动遍历的功能 ##设置神经网络的结构###Weights = tf.Variable(tf.random_uniform([1],-1,1))basiss = tf.Variable(tf.zeros([1]))#模拟我们之…

作者:黄璞链接:https://www.zhihu.com/question/41667903/answer/109611087来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 前言:其实TensorFlow本身仅仅是一个分布式的高性能计算框架,想要用TF做深度学习,仅仅学习这个框架本身是没有太大意义的.因此应该将TF看作技术路线中的一个核心点,去掌握整个开发所需要的必要技术,知识.尤其是深度学习的基本原理,这对日后搭建模型,模型调参以至提出新的模型都是极其有用的.…

如何高效的学习 TensorFlow 代码? 或者如何掌握TensorFlow,应用到任何领域? 作者:黄璞链接:https://www.zhihu.com/question/41667903/answer/109611087来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 有同学反应资源太多不知道从何看起,或者有点基础了想快速上手,因此就直接把几个比较好的教程放在这里,后面的内容作为参考. Stanford的CS 20SI课程,专门针对TensorFlow的课程,…