tensorFlow入门实践（二）模块化

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【实战】Docker入门实践二：Docker服务基本操作和测试Hello World

操作环境操作系统:CentOS7.2 内存:1GB CPU:2核 Docker服务常用命令 docker服务操作命令如下 service docker start #启动服务 service docker stop #停止服务 service docker restart #重启服务 service docker status #查看服务状态启动Docker服务 docker是一个CS模型,需要先启动服务端,直接执行 sudo service docker start 启动docker…

tensorFlow入门实践（二）模块化

实现过一个例子之后,对TensorFlow运行机制有了初步的了解,但脑海中还没有一个如何实现神经网络的一个架构模型.下面我们来探讨如何模块化搭建神经网络,完成数据训练和预测. 首先我们将整体架构分为两个模块: forward.py 和 backward.py forward.py 主要完成神经网络模型的搭建,即构建计算图 backward.py 训练出网络参数 test.py 测试模型准确率下面是用随机生成数据来完成整个过程,如果对上面的总结理解不是很清楚的话,看着下面具体的代码,对照上面提…

tensorFlow入门实践（三）实现lenet5（代码结构优化）

这两周我学习了北京大学曹建老师的TensorFlow笔记课程,认为老师讲的很不错的,很适合于想要在短期内上手完成一个相关项目的同学,课程在b站和MOOC平台都可以找到. 在卷积神经网络一节,课程以lenet5为例,给出了完整的代码,通过这样一个例子完成了模型构建.较大数据量的训练和测试.整个代码不复杂,架构完整,我觉得代码很干净,很优秀,所以想把之后需要实现的Alexnet等网络结构都按照这个代码的结构来改. 下面是lenet5实现,数据集依然mnist. forward.py #coding:…

tensorflow入门（二）

import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt #使用numpy生成200个随机点 x_data = np.linspace(-0.5,0.5,200)[:,np.newaxis] noise = np.random.normal(0,0.02,x_data.shape) y_data = np.square(x_data) + noise #定义两个placeholder x = tf.pla…

tensorFlow入门实践（三）初识AlexNet实现结构

参考黄文坚<TensorFlow实战>一书,完成AlexNet的整体实现并展望其训练和预测过程. import tensorflow as tf batch_size = 32 num_batches = 100 # 显示网络每一层结构,展示每一个卷积层或池化层输出tensor的尺寸,接受一个tensor作为输入 def print_activations(t): print(t.op.name, ' ', t.get_shape().as_list()) # 接受images作为输入,返回最…

tensorFlow入门实践（一）

首先应用TensorFlow完成一个线性回归,了解TensorFlow的数据类型和运行机制. import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt rng = np.random # 参数设定 learning_rate = 0.01 training_epochs = 10000 display_step = 50 #50代display一次 # 训练数据 train_X = np.asarray(…