前言 本章的目的是了解和运行 TensorFlow,在开始之前,让我们先看一段使用 Python API 撰写的 TensorFlow 示例代码,让你对将要学习的内容有初步的印象. 下面这段短小的 Python 程序将把一些数据放入二维空间,再用一条线来拟合这些数据: import tensorflow as tf import numpy as np # Create 100 phony x, y data points in NumPy, y = x * 0.1 + 0.3 x_data =…

Python 程序员深度学习的"四大名著": 这四本书着实很不错!我们都知道现在机器学习.深度学习的资料太多了,面对海量资源,往往陷入到"无从下手"的困惑出境.而且并非所有的书籍都是优质资源,浪费大量的时间是得不偿失的. 给大家推荐这几本好书并做简单介绍: 1.<Deep Learning with Python> 推荐指数:★★★★☆ 本书自出版以来收到众多好评,因为是 Keras 作者写的书,所以全书基本围绕着 Keras 讲深度学习的各种实现,从…

深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实例 什么是卷积? 卷积的定义 从数学上讲,卷积就是一种运算,是我们学习高等数学之后,新接触的一种运算,因为涉及到积分.级数,所以看起来觉得很复杂. 我们称 其连续的定义为: 其离散的定义为: 这两个式子有一个共同的特征: 这个特征有什么意义呢? 我们令,当n变化时,只需要平移这条直线 在上面的公式中,是一个函数,也是一个函数,例如下图所示即 下图即 根据卷积公式,求即将变号为,然后翻转变成,若我们计算的卷积值, 当n=0时: 当n=1时:…

深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实现示例 2017年05月01日 13:28:21 cxmscb 阅读数 151413更多 分类专栏: 机器学习 深度学习 机器学习   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/cxmscb/article/details/71023576 一.CNN的引入 在人工的全连接神经网络中,每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的…

1.MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集,它包含各种手写数字图片 数据集被分成两部分:60000行的训练数据集(mnist.train)和10000行的测试数据集(mnist.test). 这样的切分很重要,在机器学习模型设计时必须有一个单独的测试数据集不用于训练而是用来评估这个模型的性能,从而更加容易把设计的模型推广到其他数据集上(泛化). 2.softmax回归(softmax regression)模型可以用来给不同的对象分配概率. 3.MNIST的数据使用 回归模型(成功率91%)…

目录 1.工具包 TensorFlow 张量 (Tensor) 图 (graph) TensorBoard 2.tf.estimator API Estimator 预创建的 Estimator (pre-made Estimator) 自定义 Estimator(custom Estimator) 3.编程练习 1)Pandas 简介 2)使用 TensorFlow 的起始步骤 一.设置 1.加载库 2.加载数据集 二.检查数据 三.构建第一个模型 3.定义特征.配置特征列 4.定义目标 5.…

博主 撸的  该节 代码 地址 :https://github.com/LemonTree1994/machine-learning/blob/master/%E5%90%B4%E6%81%A9%E8%BE%BE%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0/Untitled%20Folder%202/Untitled%20Folder%203/tf_tutorial.ipynb 博主参考的大牛(CSDN  何宽)的实践 :https://blog.csdn.net/u…

前言 当我们开始学习编程的时候,第一件事往往是学习打印"HelloWorld".就好比编 程入门有 HelloWorld,机器学习入门有 MNIST. MNIST 是一个入门级的计算机视觉数据集,它包含各种手写数字图片,以及每一张图片对应的标签(标签用于告诉我们这个是数字几).MNIST是在机器学习领域中的一个经典问题.该问题解决的是把28x28像素的灰度手写数字图片识别为相应的数字,其中数字的范围从0到9. 在此教程中,我们通过将训练一个机器学习模型用于预测图片里面的数字,介绍下如何…

前言: 使用 TensorFlow 之前你需要了解关于 TensorFlow 的以下基础知识: 使用图(graphs) 来表示计算 在会话(session) 中执行图 使用张量(tensors) 来代表数据 通过变量(variables) 维护状态 使用供给(feeds) 和取回(fetches) 将数据传入或传出任何操作 总览 TensorFlow是一个以图(graphs)来表示计算的编程系统,图中的节点被称之为op(operation的缩写). 一个op获得零或多个张量(tensors)执行…

在学习了一段时间台大李宏毅关于deep learning的课程,以及一些其他机器学习的书之后,终于打算开始动手进行一些实践了. 感觉保完研之后散养状态下,学习效率太低了,于是便想白天学习,晚上对白天学习的知识做一些总结和记录,如果有不妥的地方,欢迎大家批评指教,共同进步. 一.深度学习框架的选择 随着深度学习日趋火热,技术的逐渐兴起,各种深度学习框架也层出不穷. 目前使用普遍的框架有Tensorflow.Caffe.PyTorch.Theano.CNTK等,那么在这么多框架中该如何选择呢? 笔者…