分为三个文件:mnist_inference.py:定义前向传播的过程以及神经网络中的参数,抽象成为一个独立的库函数:mnist_train.py:定义神经网络的训练过程,在此过程中,每个一段时间保存一次模型训练的中间结果:mnist_eval.py:定义测试过程. mnist_inference.py: #coding=utf8 import tensorflow as tf #1. 定义神经网络结构相关的参数. INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 LAYER1…

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学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据(1) 一:神经网络知识点整理 1.1,多层:使用多层权重,例如多层全连接方式 以下定义了三个隐藏层的全连接方式的神经网络样例代码: import tensorflow as tf l1 = tf.matmul(x, w1) l2 = tf.matmul(l1, w2) y = tf.matmul(l2,w3) 1.2,激活层:引入激活函数,让每一层去线性化 激活函数有多种,例如常用的 tf.nn.relu  tf.nn.…

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…

http://www.jianshu.com/p/4195577585e6 基于tensorflow的MNIST手写字识别(一)--白话卷积神经网络模型 基于tensorflow的MNIST手写数字识别(二)--入门篇 基于tensorflow的MNIST手写数字识别(三)--神经网络篇 一.本文的意义 因为谷歌官方其实已经写了MNIST入门和深入两篇教程了,那我写这些文章又是为什么呢,只是抄袭?那倒并不是,更准确的说应该是笔记吧,然后用更通俗的语言来解释,并且补充更多,官方文章中没有详细展开的…

续集请点击我:tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据(2) 本节开始学习使用tensorflow教程,当然从最简单的MNIST开始.这怎么说呢,就好比编程入门有Hello World,机器学习入门有MNIST.在此节,我将训练一个机器学习模型用于预测图片里面的数字. 开始先普及一下基础知识,我们所说的图片是通过像素来定义的,即每个像素点的颜色不同,其对应的颜色值不同,例如黑白图片的颜色值为0到255,手写体字符,白色的地方为0,黑色为1,如下图. MNIST…

Android+TensorFlow+CNN+MNIST 手写数字识别实现 SkySeraph 2018 Email:skyseraph00#163.com 更多精彩请直接访问SkySeraph个人站点:www.skyseraph.com Overview 本文系“SkySeraph AI 实践到理论系列”第一篇,咱以AI界的HelloWord 经典MNIST数据集为基础,在Android平台,基于TensorFlow,实现CNN的手写数字识别.Code~ Practice Environmen…

折腾了一天半终于装好了win10下的TensorFlow-GPU版,在这里做个记录. 准备安装包: visual studio 2015: Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64: pycharm-community: CUDA:cuda_8.0.61_win10:下载时选择 exe(local) CUDA补丁:cuda_8.0.61.2_windows: cuDNN:cudnn-8.0-windows10-x64-v6.0;如果你安装的TensorFlow版本和我一样1.…

Tensorflow之MNIST的最佳实践思路总结   在上两篇文章中已经总结出了深层神经网络常用方法和Tensorflow的最佳实践所需要的知识点,如果对这些基础不熟悉,可以返回去看一下.在<Tensorflow:实战Google深度学习框架>这本书在第五章中给出了MNIST的例子代码,源码可以去代码库中查看https://github.com/caicloud/tensorflow-tutorial,在这里写一下对这个例子的思路总结(最佳实践):   为了扩展性变得更好,这里将整个程序分为…

用卷积神经网络解决mnist的分类问题. 简单的例子 一行一行解释这个代码. 这个不是google官方的例子,但是很简洁,便于入门.tensorflow是先定义模型,最后赋值,计算.为了讨论问题方便,还是按照以前的讨论方法,先假定数据集只有16张图片.x是16*784的矩阵.weights是一个包含多个矩阵的map. biases是包含多个向量的map.算法就是为了训练weights和biases. def conv2d(x, W, b, strides=1): x = tf.nn.conv2d…