用tensorflow2.0 版回顾了一下mnist的学习 代码如下,感觉这个版本下的mnist学习更简洁,更方便 关于tensorflow的基础知识,这里就不更新了,用到什么就到网上取搜索相关的知识 # encoding: utf-8 import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt #加载下载好的mnist数据库 60000张训练 10000张测试 每一张维度(28,28) path = r'…

虽说是按<TensorFlow深度学习>这本书来学习的,但是总会碰到新的问题!记录下这些问题,有利于巩固知新. 之前学过一些tensorflow1.0的知识,到RNN这章节,后面没有再继续下去,这里又重新开始学习tensorflow2.0,想必会有豁然开朗的感觉. 环境搭建:Anaconda+CUDA+cuDNN+PyCharm+tensorflow Windows的cmd环境安装 下一次更新线性numpy拟合的例子和tensorflow基础理论部分.…

站长资讯平台:今天学习一下Tensorflow2.0 的基础 核心库,@tf.function ,可以方便的将动态图的语言,变成静态图,在某种程度上进行计算加速 TensorFlow Lite TensorFlow.JS TensorFlow Extended 构成了TensorFlow 的生态系统 优势: 1.GPU加速 体现在大数据量运算的时候,的运算时间.如果使用CPU进行运算,那么计算是通过串行模式完成 GPU则会加速运算,并行操作,快速运行. 2.自动求导 自带自动求导工具,方便快速求…

今天我们开始学习tensorflow2.0,用一种简单和循循渐进的方式,带领大家亲身体验深度学习.学习的目录如下图所示: 1.简单的神经网络学习过程 1.1张量生成 1.2常用函数 1.3鸢尾花数据读入 1.4神经网络实现鸢尾花分类 1.5简单神经网络实现过程全览…

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .table-bordere…

线性回归问题 # encoding: utf-8 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data = [] for i in range(100): x = np.random.uniform(-10., 10.) #均匀分布产生x eps = np.random.normal(0., 0.01) #高斯分布产生一个误差值 y = 1.477*x + 0.089 +eps #计算得到y值 data.append([x, y]) #保…

1.4神经网络实现鸢尾花分类 import tensorflow as tf from sklearn import datasets import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 数据的读入 x_data = datasets.load_iris().data # 读入特征 y_data = datasets.load_iris().target # 读入输出 print(x_data.shap…

一.简单的神经网络实现过程 1.1张量的生成 # 创建一个张量 #tf.constant(张量内容,dtpye=数据类型(可选)) import tensorflow as tf import numpy as np a = tf.constant([1,5],dtype = tf.int64) print(a) print(a.shape) print(a.dtype) tf.Tensor([1 5], shape=(2,), dtype=int64) (2,) <dtype: 'int64'…

1.2常用函数 本节目标:掌握在建立和操作神经网络过程中常用的函数 # 常用函数 import tensorflow as tf import numpy as np # 强制Tensor的数据类型转换 x1 = tf.constant([1,2,3],dtype = tf.float64) print(x1) x2 = tf.cast(x1,tf.int32) print(x2) # 计算张量中最小的元素 print(tf.reduce_min(x2)) # 计算张量中最大的元素 print(…

1.3鸢尾花数据读入 # 从sklearn包datasets读入数据 from sklearn import datasets from pandas import DataFrame import pandas as pd x_data = datasets.load_iris().data # 加载特征 y_data = datasets.load_iris().target # 加载标签 print('x_data from datasets:\n',x_data) print('y_da…

2.4损失函数损失函数(loss):预测值(y)与已知答案(y_)的差距 nn优化目标:loss最小->-mse -自定义 -ce(cross entropy)均方误差mse:MSE(y_,y)=E^n~i=1(y-y_)^2/n loss_mse = tf.reduce_mean(tf.square(y_-y)) import tensorflow as tf import numpy as np SEED = 23455 rdm = np.random.RandomState(seed=SE…

2.3激活函数sigmoid函数 f(x)= 1/(1 + e^-x)tf.nn.sigmoid(x)特点:(1)求导后的数值在0-0.25之间,链式相乘之后容易使得值趋近于0,形成梯度消失 (2)输出非0均值.收敛慢 (3)幂运算复杂,训练时间长 tanh函数 f(x)=(1-e^-2x)/(1+e^-2x)tf.math.tanh(x)特点:(1)输出是0均值 (2)导数值在0-1之间,容易造成梯度消失 (3)幂运算复杂,训练时间长 relu函数 f(x) = max(x,0) = {0,x…

2.2复杂度和学习率 指数衰减学习率可以先用较大的学习率,快速得到较优解,然后逐步减少学习率,使得模型在训练后期稳定指数衰减学习率 = 初始学习率 * 学习率衰减率^(当前轮数/多少轮衰减一次) 空间复杂度: 层数 = 隐藏层的层数 + 1个输出层 (去掉输入层) 总参数 = 总w + 总b 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 例如上图 第一层:3x5+5 = 20 第二层5x3+3=18 总共38个 时间复杂度复杂度 乘加运算次数 左图 3X5 + 5x3 = 30 第一层 第二层…

2.1预备知识 # 条件判断tf.where(条件语句,真返回A,假返回B) import tensorflow as tf a = tf.constant([1,2,3,1,1]) b = tf.constant([0,1,2,4,5]) c = tf.where(tf.greater(a,b),a,b) # 返回张量中比较大的元素 print(c) tf.Tensor([1 2 3 4 5], shape=(5,), dtype=int32) # 返回[0,1)之间的随机数 import n…

1.5简单神经网络实现过程全览…

系列文章目录: Tensorflow2.0 介绍 Tensorflow 常见基本概念 从1.x 到2.0 的变化 Tensorflow2.0 的架构 Tensorflow2.0 的安装(CPU和GPU) Tensorflow2.0 使用 "tf.data" API "tf.keras"API 使用GPU加速 安装配置GPU环境 使用Tensorflow-GPU 3 TensorFlow2.0使用 3.2 "tf.keras"API Keras是一…

1 引言 TensorFlow2.0版本已经发布,虽然不是正式版,但预览版都发布了,正式版还会远吗?相比于1.X,2.0版的TensorFlow修改的不是一点半点,这些修改极大的弥补了1.X版本的反人类设计,提升了框架的整体易用性,绝对好评! 不多说了,赶紧来学习一波吧,做最先吃螃蟹的那一批人!先从TensorFlow的基本数据结构——张量(tensor)开始. 2 创建 2.1 constant()方法 >>> import tensorflow as tf >>>…

此篇教程参考自TensorFlow 2.0 + Keras Crash Course,在原文的基础上进行了适当的总结与改编,以适应于国内开发者的理解与使用,水平有限,如果写的不对的地方欢迎大家评论指出.觉得文章有用的话麻烦点赞,想看原文可以点击链接kx上网访问. ​ 0 序 TensorFlow经过四年的发展,逐渐成为深度学习与机器学习框架的霸主,市场占有率与用户都遥遥领先于其他竞争对手.下图为下图是KDnuggets网站对2018年的机器学习框架的使用做的一个调查统计.可以可以看出当时Tens…

1. 简介 本篇文章先简单介绍论文思路,然后使用Tensoflow2.0.Keras API复现算法部分.包括: 自定义模型 自定义损失函数 自定义评价指标RMSE 就题目而言<AutoRec: Autoencoders Meet Collaborative Filtering>,自编码机遇见协同过滤,可见是使用自编码机结合协同过滤思想进行的算法.论文经过数据集Movielens和Netfix验证有不错的效果,更重要的是它是对特征交叉引入深度学习的开端,论文两页,简单易懂. 2. 算法模型 令…

3.0 第三章 网络接口层攻击基础知识 首先还是要提醒各位同学,在学习本章之前,请认真的学习TCP/IP体系结构的相关知识,本系列教程在这方面只会浅尝辄止. 本节简单概述下OSI七层模型和TCP/IP四层模型之间的对应关系,最后是本章教程需要的几个核心Python模块. 3.0.1 TCP/IP分层模型 国际标准化组织(ISO)在1978年提出了“开放系统互联参考模型”,即著名的OSI/RM模型(Open System Interconnection/Reference Model).它将计算机…

HTTP学习三:HTTPS 1 HTTP安全问题 HTTP1.0/1.1在网络中是明文传输的,因此会被黑客进行攻击. 1.1 窃取数据 因为HTTP1.0/1.1是明文的,黑客很容易获得用户的重要数据,比如密码: 1.2 篡改数据 攻击者可以修改转账账户.金额等进行非法交易. 1.3 仿冒站点 攻击者可以通过仿冒HTTP站点,来同用户进行交互,用户不知道访问的站点是不是真实的. 2 HTTPS 2.1 RSA简单介绍 RSA算法基于一个十分简单的数论事实:将两个大质数相乘十分容易,但是想要对其乘…

Servlet3.0学习总结(三)——基于Servlet3.0的文件上传 在Servlet2.5中,我们要实现文件上传功能时,一般都需要借助第三方开源组件,例如Apache的commons-fileupload组件,在Servlet3.0中提供了对文件上传的原生支持,我们不需要借助任何第三方上传组件,直接使用Servlet3.0提供的API就能够实现文件上传功能了. 一.使用Servlet3.0提供的API实现文件上传 1.1.编写上传页面 <%@ page language="java&…

solr6.0学习(一)环境搭建准备工作:目前最新版本6.0.下载solr 6.0:Solr6.0下载JDK8 下载jdk1.8:jdk1.8[solr6.0是基于jdk8开发的]tomcat8.0 下载:tomcat8##################################在说明搭建环境之前,其实solr5.0之后 solr已经内置jetty服务器,可以自行启动.但是为了加入自己的特性,以及在solr基础之上的应用,此文章主要针对发布在tomcat8上.##############…

转自:http://www.cnblogs.com/graphics/archive/2009/11/25/1583682.html DirectX 总结 DDS DirectXDraw Surface file format, .dds.这是微软从DirectX7开始引进的一种文件格式,它用来存储压缩的或未压缩的纹理,该格式支持mimaps cube maps和volume maps, D3DX和许多其他的DX工具都支持这种格式,比如DirectX Texture Editor(dxtex.e…

话说在大学的时候帮老师做项目的时候就已经接触过企业库了但是当初一直没明白为什么要用这个,只觉得好麻烦啊,竟然有那么多的乱七八糟的配置(原来我不知道有配置工具可以进行配置,请原谅我的小白). 直到去年在做项目的时候在看代码生成工具的时候看到了许多生成工具都内置了企业库的数据库访问及一些相关模块,才突然顿悟了,可能企业库应该还是有点用的,于是就试着使用了企业库的一些模块(当时版本是4.1),果然觉得企业库还是很不错的,微软在企业库中为我们封装了许多日常经常使用的模块,如:数据库访问,缓存,日志,异常…

目录               TweenMax动画库学习(一)            TweenMax动画库学习(二)            TweenMax动画库学习(三)            TweenMax动画库学习(四)            TweenMax动画库学习(五)              TweenMax动画库学习(六)  上一节我们主要聊了TweenMax动画库中的add()添加状态.tweenTo()完成指定的动画(过渡)等方法的使用,接下来我们继续学习Tween…

Bootstrap3.0学习第六轮(表单) 前言 阅读之前您也可以到Bootstrap3.0入门学习系列导航中进行查看http://www.cnblogs.com/aehyok/p/3404867.html 本文主要讲解的是表单,这个其实对于做过网站的人来说,并不陌生,而且可以说是最为常用的提交数据的Form表单.本文主要来讲解一下内容: 1.基本案例 2.内联表单 3.水平排列的表单 4.被支持的控件 5.静态控件 6.控件状态 7.控件尺寸 8.帮助文本 9.总结 基本案例 单独的表单控件会…

Bootstrap3.0学习第三轮(栅格系统案例) 前言 在前面的一篇文章当中http://www.cnblogs.com/aehyok/p/3400499.html主要学习了栅格系统的基本原理,以及通过简单案例进行对原理的实践.通过今天对中文网http://www.bootcss.com/ 的进一步了解,决定将原来的<Bootstrap3.0学习第三轮(布局)>修改成了<Bootstrap3.0学习第三轮(栅格系统原理)>,也是希望能够跟随Bootstrap网站上介绍的名词吧.…

不得不说微软的技术迭代还是很快的,上了微软的船就得跟着她走下去,前文一起学ASP.NET Core 2.0学习笔记(一): CentOS下 .net core2 sdk nginx.supervisor.mysql环境搭建搭建好了.net core linux的相关环境,今天就来说说ef core相关的配置及迁移: 简介: Entity Framework(以下简称EF) 是微软以 ADO.NET 为基础所发展出来的对象关系对应 (O/R Mapping) 解决方案,EF Core是Entity…

前言:目前自己在做使用Lucene.net和PanGu分词实现全文检索的工作,不过自己是把别人做好的项目进行迁移.因为项目整体要迁移到ASP.NET Core 2.0版本,而Lucene使用的版本是3.6.0 ,PanGu分词也是对应Lucene3.6.0版本的.不过好在Lucene.net 已经有了Core 2.0版本(4.8.0 bate版),而PanGu分词,目前有人正在做,貌似已经做完,只是还没有测试~,Lucene升级的改变我都会加粗表示. Lucene.net 4.8.0 https…