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.…

Awesome-TensorFlow-Chinese TensorFlow 中文资源全集,学习路径推荐: 官方网站,初步了解. 安装教程,安装之后跑起来. 入门教程,简单的模型学习和运行. 实战项目,根据自己的需求进行开发. 很多内容下面这个英文项目: Inspired by https://github.com/jtoy/awesome-tensorflow 官方网站 官网:https://www.tensorflow.org/ 中文:https://tensorflow.google.cn/…

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简介 上一篇笔记:Tensorflow学习笔记1:Get Started 我们谈到Tensorflow是基于图(Graph)的计算系统.而图的节点则是由操作(Operation)来构成的,而图的各个节点之间则是由张量(Tensor)作为边来连接在一起的.所以Tensorflow的计算过程就是一个Tensor流图.Tensorflow的图则是必须在一个Session中来计算.这篇笔记来大致介绍一下Session.Graph.Operation和Tensor. Session Session提供了O…

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.…

在之前的TensorFlow学习笔记——图像识别与卷积神经网络(链接:请点击我)中了解了一下经典的卷积神经网络模型LeNet模型.那其实之前学习了别人的代码实现了LeNet网络对MNIST数据集的训练.而这篇文章是想自己完成LeNet网络来训练自己的数据集.LeNet主要用来进行手写字符的识别与分类,下面记录一下自己学习的过程. 我的学习步骤分为以下四步: 1,温习LeNet-5的网络层 2,使用LeNet-5训练MNIST数据集 3,使用LeNet-5训练TFRecord格式的MNIST数据集…

TensorFlow学习笔记2-性能分析工具 性能分析工具 在spyder中运行以下代码: import tensorflow as tf from tensorflow.python.client import timeline #构造计算图 x = tf.random_normal([1000, 1000]) y = tf.random_normal([1000, 1000]) res = tf.matmul(x, y) #运行计算图, 同时进行跟踪 with tf.Session() as…

tf.data卷积神经网络综合应用实例 使用tf.data建立自己的数据集,并使用CNN卷积神经网络实现对卫星图像的二分类问题. 数据下载链接:https://pan.baidu.com/s/141zi1BvDU6rHsq5VKgRl4Q  提取码:2kbc 1.使用tf.data建立数据集 使用tf.data将已有的图片打上标签,并将数据分为训练集与测试集用于训练神经网络. 下面将逐步介绍如何建立数据集. 1.1读取windows下的文件路径 首先,头文件走一波(python中应该叫导入模块)…

tf.data与自定义训练综合实例 使用tf.data自定义猫狗数据集,并使用自定义训练实现猫狗数据集的分类. 1.使用tf.data创建自定义数据集 我们使用kaggle上的猫狗数据以及tf.data来建立自己的猫狗数据集. tf.data详细的使用方法中在Tensorflow学习笔记No.5中以经介绍过,这里只简略讲述. 打开kaggle中的notebook,点击右侧"+Add data",搜索如下数据集,并点击右侧"Add". 随后Cat and Dog这个数…

图像定位 图像定位是指在图像中将我们需要识别的部分使用定位框进行定位标记,本次主要讲述如何使用tensorflow2.0实现简单的图像定位任务. 我所使用的定位方法是训练神经网络使它输出定位框的四个顶点的坐标,通过这四个坐标来定位需要识别对象的位置. 数据集:https://pan.baidu.com/s/1dv-r19KixYhA1CfX2n06Hg 提取码:2kbc (数据集中的压缩文件需要解压) 1.数据读入 1.1图片读入 图片的读入在前面的博客中已经展示过很多次了,这里不再赘述,详情可…