本文在上篇的基础上利用lenet进行多标签分类.五个分类标准,每个标准分两类.实际来说,本文所介绍的多标签分类属于多任务学习中的联合训练,具体代码如下. #coding:utf-8 import tensorflow as tf import os def read_and_decode(filename): #根据文件名生成一个队列 filename_queue = tf.train.string_input_producer([filename]) reader = tf.TFRecordR…

Tensorflow学习教程------过拟合   回归:过拟合情况 / 分类过拟合 防止过拟合的方法有三种: 1 增加数据集 2 添加正则项 3 Dropout,意思就是训练的时候隐层神经元每次随机抽取部分参与训练.部分不参与 最后对之前普通神经网络分类mnist数据集的代码进行优化,初始化权重参数的时候采用截断正态分布,偏置项加常数,采用dropout防止过拟合,加三层隐层神经元,最后的准确率达到97%以上.代码如下 # coding: utf-8 # 微信公众号:深度学习与神经网络 # G…

Tensorflow学习教程------代价函数   二次代价函数(quadratic cost): 其中,C表示代价函数,x表示样本,y表示实际值,a表示输出值,n表示样本的总数.为简单起见,使用一个样本为例进行说明,此时二次代价函数为: 假如我们使用梯度下降法(Gradient descent)来调整权值参数的大小,权值w和偏置b的梯度推导如下: 其中,z表示神经元的输入,σ表示激活函数.w和b的梯度跟激活函数的梯度成正比,激活函数的梯度越大,w和b的大小调整得越快,训练收敛得就越快.假设我…

紧接上篇Tensorflow学习教程------tfrecords数据格式生成与读取,本篇将数据读取.建立网络以及模型训练整理成一个小样例,完整代码如下. #coding:utf-8 import tensorflow as tf import os def read_and_decode(filename): #根据文件名生成一个队列 filename_queue = tf.train.string_input_producer([filename]) reader = tf.TFRecord…

tensorflow 学习手册 tensorflow 学习手册1:https://cloud.tencent.com/developer/section/1475687 tensorflow 学习手册2:https://data-flair.training/blogs/tensorflow-wide-and-deep-learning/ 详细的 op 数据操作 https://leonardoaraujosantos.gitbooks.io/artificial-inteligence/con…

#coding:utf-8 import tensorflow as tf import os def read_and_decode(filename): #根据文件名生成一个队列 filename_queue = tf.train.string_input_producer([filename]) reader = tf.TFRecordReader() _, serialized_example = reader.read(filename_queue) #返回文件名和文件 feature…

首先是不含隐层的神经网络, 输入层是784个神经元 输出层是10个神经元 代码如下 #coding:utf-8 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载入数据集 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data", one_hot=True) #每个批次的大小 batch_size = 100 #计算一共有多少个批次…

Tensorflow作为目前最热门的机器学习框架之一,受到了工业界和学界的热门追捧.以下几章教程将记录本人学习tensorflow的一些过程. 在tensorflow这个框架里,可以讲是若数据类型,也就是说不严格声明数据是什么类型,因为在整个过程中玩的都是向量,或者说矩阵和数组,所有的数据都被看做是一个tensor, 一个或者几个tensor经过一个op(operation)之后,产生新的tensor.首先将所有tensor和op都定义好,然后把这套tensor和op的组合放到默认的图里,用会话…

自己搭建神经网络求解非线性回归系数 代码 #coding:utf-8 import tensorflow as tf import numpy as np 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] #x_data:200行1列 数值在-0.5到0.5之间 noise = np.random.normal(0,0.02,x_data.shap…

首先是生成tfrecords格式的数据,具体代码如下: #coding:utf-8 import os import tensorflow as tf from PIL import Image cwd = os.getcwd() ''' 此处我加载的数据目录如下: bt -- 14018.jpg 14019.jpg 14020.jpg nbt -- 1_ddd.jpg 1_dsdfs.jpg 1_dfd.jpg 这里的bt nbt 就是类别,也就是代码中的classes ''' writer…

tensorboard可以将训练过程中的一些参数可视化,比如我们最关注的loss值和accuracy值,简单来说就是把这些值的变化记录在日志里,然后将日志里的这些数据可视化. 首先运行训练代码 #coding:utf-8 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载入数据集 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data&quo…

#coding:utf-8 import tensorflow as tf from PIL import Image,ImageFilter from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data def imageprepare(argv): # 该函数读一张图片,处理后返回一个数组,进到网络中预测 """ This function returns the pixel values. The imput is…

#coding:utf-8 import tensorflow as tf import numpy as np #使用numpy 生成100个随机点 x_data = np.random.rand(100) y_data = x_data*0.1 + 0.2 #构造一个线性模型,k 和 b是我们要求的两个值,利用100个点 #进行不断迭代 然后求出最佳的k和b b = tf.Variable(0.) k = tf.Variable(0.) y = k*x_data + b #二次代价函数 lo…

#coding:utf-8 import tensorflow as tf #Fetch input1 = tf.constant(3.0) input2 = tf.constant(1.0) input3 = tf.constant(5.0) add = tf.add(input1,input2) mul = tf.multiply(input1,add) with tf.Session() as sess: result = sess.run([mul,add]) #同时运行两个op pri…

#coding:utf-8 import tensorflow as tf x = tf.Variable([1,2]) a = tf.constant([3,3]) #增加一个减法op sub = tf.subtract(x,a) #增加一个加法op add = tf.add(x,sub) #有变量 一定要初始化 初始化所有的变量 init = tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess: sess.run(init)…

#coding:utf-8 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True) #每个批次的大小 batch_size = 100 n_batch = mnist.train._num_examples // batch_size def weight_varia…

# coding: utf-8 import tensorflow as tf import os import tarfile import requests #inception模型下载地址 inception_pretrain_model_url = 'http://download.tensorflow.org/models/image/imagenet/inception-2015-12-05.tgz' #模型存放地址 inception_pretrain_model_dir = "i…

首先是模型参数和网络结构的保存 #coding:utf-8 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True) #每个批次的大小 batch_size = 100 n_batch = mnist.train._num_examples // batch_size…

做机器学习的同志们应该对这个都不陌生,这里简单举个例子.一般来说,使用softmax函数来将神经元输出的数值映射到0到1之间,这样神经元输出的值就变为了一个概率值. 公式和例子如下图 公式和例子如下图…

http://www.cnblogs.com/denny402/p/5852083.html tensorflow学习笔记二:入门基础   TensorFlow用张量这种数据结构来表示所有的数据.用一阶张量来表示向量,如:v = [1.2, 2.3, 3.5] ,如二阶张量表示矩阵,如:m = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],可以看成是方括号嵌套的层数. 1.编辑器 编写tensorflow代码,实际上就是编写py文件,最好找一个好用的编辑器,如果你用vim或…

很多Mac OS下载软件从网上下载各种各样的文件,一般默认都会存放在"下载"文件夹中.如果不是经常整理"下载"文件夹,久而久之,该文件夹会变得庞大而杂乱. 如果小伙伴也遇到上述问题,小编推荐小伙伴使用Folx下载管理软件.在Folx中,通过对标签的属性设置,可以将下载的文件进行归类管理,避免了下载文件都只存放在"下载"这个文件夹中. 一.设置现有标签的属性 点击打开"访达",在"下载"应用界面建立6个文件夹…

最近试试深度学习能做点什么事情.MXNet是一个与Tensorflow类似的开源深度学习框架,在GPU显存利用率上效率高,比起Tensorflow显著节约显存,并且天生支持分布式深度学习,单机多卡.多机多卡支持丰富,拥有着良好的技术架构.目前是亚马逊AWS的官方深度学习框架.由于其团队以MXNet产品本身为先,所以文档资料较少.现在还稍微多了一点. 1. 搭建Jupyter notebook远程开发环境 Jupyter notebook支持python.R.shell等等,功能非常全面.基于Ju…

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…

续集请点击我:tensorflow学习笔记——使用TensorFlow操作MNIST数据(2) 本节开始学习使用tensorflow教程,当然从最简单的MNIST开始.这怎么说呢,就好比编程入门有Hello World,机器学习入门有MNIST.在此节,我将训练一个机器学习模型用于预测图片里面的数字. 开始先普及一下基础知识,我们所说的图片是通过像素来定义的,即每个像素点的颜色不同,其对应的颜色值不同,例如黑白图片的颜色值为0到255,手写体字符,白色的地方为0,黑色为1,如下图. MNIST…

理论知识:Optimization: Stochastic Gradient Descent和Convolutional Neural Network CNN卷积神经网络推导和实现.Deep learning:五十一(CNN的反向求导及练习) Deep Learning 学习随记(八)CNN(Convolutional neural network)理解 ufldl学习笔记与编程作业:Convolutional Neural Network(卷积神经网络) [UFLDL]Exercise: Co…

前言 理论知识:UFLDL教程和http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/04/09/3009830.html 实验环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T机械硬盘 实验内容:Exercise:Convolution and Pooling.从2000张64*64的RGB图片(它是the STL10 Dataset的一个子集)中提取特征作为训练数据集,训练softmax分类器,然后从3200张64*64的RGB图片(它是th…

前言 1.理论知识:UFLDL教程.Deep learning:十六(deep networks) 2.实验环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T硬盘 3.实验内容:Exercise: Implement deep networks for digit classification.利用深度网络完成MNIST手写数字数据库中手写数字的识别.即:用6万个已标注数据(即:6万张28*28的图像块(patches)),作为训练数据集,然后把它输入到栈式自编码器中,它的第一层自编码器…

前言 练习内容:Exercise:Softmax Regression.完成MNIST手写数字数据库中手写数字的识别,即:用6万个已标注数据(即:6万张28*28的图像块(patches)),作训练数据集,然后利用其训练softmax分类器,再用1万个已标注数据(即:1万张28*28的图像块(patches))作为测试数据集,用前面训练好的softmax分类器对测试数据集进行分类,并计算分类的正确率. 注意:本实验中,只用原始数据本身作训练集,而并不是从原始数据中提取特征作训练集. 理论知识:S…

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来源 | 悦动智能(公众号ID:aibbtcom) 本篇文章将为大家总结TensorFlow纯干货学习资源,非常适合新手学习,建议大家收藏. ▌一 .TensorFlow教程资源 1)适合初学者的TensorFlow教程和代码示例: https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples 该教程不光提供了一些经典的数据集,更是从实现最简单的"Hello World"开始,到机器学习的经典算法,再到神经网络的常用模型,一步步带你从入门到精…