在上一篇<TensorFlow入门之MNIST样例代码分析>中,我们讲解了如果来用一个三层全连接网络实现手写数字识别.但是在实际运用中我们需要更有效率,更加灵活的代码.在TensorFlow实战这本书中给出了更好的实现,他将程序分为三个模块,分别是前向传播过程模块,训练模块和验证检测模块.并且在这个版本中添加了模型持久化功能,我们可以将模型保存下来,方便之后的模型检验,并且我们可以一边训练新的模型,一边来检验模型,代码更加的灵活高效. 前向传播模块 首先将前向传播过程抽象出来,作为一个可以作为…

在上一篇<TensorFlow入门之MNIST样例代码分析>中,我们讲解了如果来用一个三层全连接网络实现手写数字识别.但是在实际运用中我们需要更有效率,更加灵活的代码.在TensorFlow实战这本书中给出了更好的实现,他将程序分为三个模块,分别是前向传播过程模块,训练模块和验证检测模块.并且在这个版本中添加了模型持久化功能,我们可以将模型保存下来,方便之后的模型检验,并且我们可以一边训练新的模型,一边来检验模型,代码更加的灵活高效. 前向传播模块 首先将前向传播过程抽象出来,作为一个可以作为…

import os import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 LAYER1_NODE = 500 def get_weight_variable(shape, regularizer): weights = tf.get_variable("weights", shape, initializer…

这几天想系统的学习一下TensorFlow,为之后的工作打下一些基础.看了下<TensorFlow:实战Google深度学习框架>这本书,目前个人觉得这本书还是对初学者挺友好的,作者站在初学者的角度讲解TensorFlow,所以比较容易理解.这篇博文主要是为了分析其中的一个经典代码,MNIST手写数字识别.作者用了一个三层的全连接网络来实现手写数字识别.具体的一些信息可以在书中5.2节查看.在下面的代码中有些注释是作者的,当然我也在一些地方添加了自己的理解,在博文最后我会做一个总结. # -*…

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…

分布式TensorFlow由高性能gRPC库底层技术支持.Martin Abadi.Ashish Agarwal.Paul Barham论文<TensorFlow:Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems>. 分布式原理.分布式集群 由多个服务器进程.客户端进程组成.部署方式,单机多卡.分布式(多机多卡).多机多卡TensorFlow分布式. 单机多卡,单台服务器多块GPU.训练过程:在单机单GPU训练,…

本篇是Linux小白最佳实践第6篇,目的就是让白菜们了解Linux网络是如何配置的.Linux系统在服务器市场占有很大的份额,尤其在互连网时代,要使用计算机就离不开网络. 想每天能听到小妞的语音播报,想学更多学校里和书本上学不大的IT技术或技能,欢迎关注微信公众号:xiniubook2008.或加微博:我的图书我做主,参加活动,免费获书. 11.3  Linux网络配置 Linux系统在服务器占用较大份额,使用计算首先要了解网络配置,本节主要介绍Linux系统的网络配置. 11.3.1  Lin…

本篇是Linux小白最佳实践第5篇,目的就是让白菜们了解Linux进程之间是如何对话的.之前连载的几篇,在微信上引起了很多的反响,有人也反映图多文字少,感觉没有干货.本篇选了大部分是实战讲解的"管道与重定向"进行连载,希望让读者能真正学到东西. 想每天能听到小妞的语音播报,想学更多学校里和书本上学不大的IT技术或技能,欢迎关注微信公众号:xiniubook2008.或加微博:我的图书我做主,参加活动,免费获书. 8.3管道与重定向 管道与重定向是Linux系统进程间的一种通讯方式,在系…

转自:http://www.changeself.net/archives/rocketmq入门(2)最佳实践.html RocketMQ入门(2)最佳实践 一.服务端安装部署 我是在虚拟机中的CentOS6.5中进行部署. 1.下载程序 2.tar -xvf alibaba-rocketmq-3.0.7.tar.gz 解压到适当的目录如/opt/目录 3.启动RocketMQ:进入rocketmq/bin 目录 执行 1 nohup sh mqnamesrv & 4.启动Broker,设置对应…

TensorFlow 入门之手写识别(MNIST) softmax算法 MNIST flyu6 softmax回归 softmax回归算法 TensorFlow实现softmax softmax回归算法 我们知道MNIST的每一张图片都表示一个数字,从0到9.我们希望得到给定图片代表每个数字的概率.比如说,我们的模型可能推测一张包含9的图片代表数字9的概率是80%但是判断它是8的概率是5%(因为8和9都有上半部分的小圆),然后给予它代表其他数字的概率更小的值. 这是一个使用softmax回归(s…