线性回归模型 "回归"这个词,既是Regression算法的名称,也代表了不同的计算结果.当然结果也是由算法决定的. 不同于前面讲过的多个分类算法或者逻辑回归,线性回归模型的结果是一个连续的值. 实际上我们第一篇的房价预测就属于线性回归算法,如果把这个模型用于预测,结果是一个连续值而不是有限的分类. 从代码上讲,那个例子更多的是为了延续从TensorFlow 1.x而来的解题思路,我不想在这个系列的第一篇就给大家印象,TensorFlow 2.0成为了完全不同的另一个东西.在Tenso…

from:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1584177164196579663&wfr=spider&for=pc seq2seq模型是以编码(Encode)和解码(Decode)为代表的架构方式,seq2seq模型是根据输入序列X来生成输出序列Y,在翻译,文本自动摘要和机器人自动问答以及一些回归预测任务上有着广泛的运用.以encode和decode为代表的seq2seq模型,encode意思是将输入序列转化成一个固定长度的向量,decode意思是将输入…

在这一篇博客中大概讲一下用tensorflow如何实现一个简单的线性回归模型,其中就可能涉及到一些tensorflow的基本概念和操作,然后因为我只是入门了点tensorflow,所以我只能对部分代码给出相关的tensorflow的概念. 线性回归模型的表达式如下: 其中,是权重,是偏置,和则是输入数据和对应的模型预测值. 在tensorflow中,是用图来表示计算的形式的,图中的每个节点称为一个op(即operation),每个operation获得相关张量(Tensor)后进行数值计算,每个…

tensorflow笔记系列: (一) tensorflow笔记:流程,概念和简单代码注释 (二) tensorflow笔记:多层CNN代码分析 (三) tensorflow笔记:多层LSTM代码分析 (四) tensorflow笔记:常用函数说明 (五) tensorflow笔记:模型的保存与训练过程可视化 (六)tensorflow笔记:使用tf来实现word2vec 保存与读取模型 在使用tf来训练模型的时候,难免会出现中断的情况.这时候自然就希望能够将辛辛苦苦得到的中间参数保留下来,不然…

OSI七层模型 由于整个网络连接的过程相当复杂,包含硬件.软件数据封包与应用程序的互相链接等等.假设想要写一支将联网所有功能都串连在一块的程序.那么当某个小环节出现故障时,整仅仅程序都须要改写.所以我们将整个网络分成数层,每层都有自己独立的功能,并且每层的代码都能够独立撰写,由于相互之间不会干扰.如此一来,当某个小环节出现故障时,仅仅要将该层的代码改写就可以. 并且这样能够让整个网络层次更加的清晰. 在网络上传输信息就像是一个发包裹的过程,从己方的应用程序開始往第七层的包裹里塞数据,再依次塞到第…

今天让我们一起来学习如何用TF实现线性回归模型.所谓线性回归模型就是y = W * x + b的形式的表达式拟合的模型. 我们先假设一条直线为 y = 0.1x + 0.3,即W = 0.1,b = 0.3,然后利用随机数在这条直线附近产生1000个随机点,然后利用tensorflow构造的线性模型去学习,最后对比模型所得的W和b与真实值的差距即可. (某天在浏览Github的时候,发现了一个好东西,Github上有一个比较好的有关tensorflow的Demo合集,有注释有源代码非常适合新手入…

本文主要探索如何使用深度学习框架 MXNet 或 TensorFlow 实现线性回归模型?并且以 Kaggle 上数据集 USA_Housing 做线性回归任务来预测房价. 回归任务,scikit-learn 亦可以实现,具体操作可以查看 线性回归模型的原理与 scikit-learn 实现. 载入数据 import pandas as pd import numpy as np name = '../dataset/USA_Housing.csv' dataset = pd.read_csv(…

思路:在数据上选择一条直线y=Wx+b,在这条直线上附件随机生成一些数据点如下图,让TensorFlow建立回归模型,去学习什么样的W和b能更好去拟合这些数据点. 1)随机生成1000个数据点,围绕在y=0.1x+0.3 周围,设置W=0.1,b=0.3,届时看构建的模型是否能学习到w和b的值. import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt num_points=1000 vectors_se…

tensorflow安装 tensorflow安装过程不是很顺利,在这里记录一下 环境:Ubuntu 安装 sudo pip install tensorflow 如果出现错误 Could not findany downloads that satisfy the requirement tensorflow 执行 sudo pip install --upgrade pip sudo pip install tensorflow 如果出现错误 Cannot uninstall 'six'.I…

在我们使用TensorFlow的时候,有时候需要训练一个比较复杂的网络,比如后面的AlexNet,ResNet,GoogleNet等等,由于训练这些网络花费的时间比较长,因此我们需要保存模型的参数. 编程基础案例中主要讲解模型的保存和恢复,以及使用几个案例使我们更好的理解这一块内容. 一 保存和载入模型 1.保存模型 首先需要建立一个saver,然后在session中通过saver的save即可将模型保存起来,代码如下: ''' 1.保存模型 ''' ''' 这里是各种构建模型graph的操作,…