TensorFlow从入门到理解（六）：可视化梯度下降

TensorFlow从入门到理解

一.<莫烦Python>学习笔记: TensorFlow从入门到理解(一):搭建开发环境[基于Ubuntu18.04] TensorFlow从入门到理解(二):你的第一个神经网络 TensorFlow从入门到理解(三):你的第一个卷积神经网络(CNN) TensorFlow从入门到理解(四):你的第一个循环神经网络RNN(分类例子) TensorFlow从入门到理解(五):你的第一个循环神经网络RNN(回归例子) TensorFlow从入门到理解(六):可视化梯度下降…

TensorFlow从入门到理解（六）：可视化梯度下降

运行代码: import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D LR = 0.1 REAL_PARAMS = [1.2, 2.5] INIT_PARAMS = [[5, 4], [5, 1], [2, 4.5]][2] x = np.linspace(-1, 1, 200, dtype=np.float32) # x d…

TensorFlow从入门到理解（二）：你的第一个神经网络

运行代码: from __future__ import print_function import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 神经层函数 def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None): Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_si…

TensorFlow从入门到理解（五）：你的第一个循环神经网络RNN（回归例子）

运行代码: import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt BATCH_START = 0 TIME_STEPS = 20 BATCH_SIZE = 50 INPUT_SIZE = 1 OUTPUT_SIZE = 1 CELL_SIZE = 10 LR = 0.006 def get_batch(): global BATCH_START, TIME_STEPS # xs shape (50ba…

TensorFlow从入门到理解（四）：你的第一个循环神经网络RNN（分类例子）

运行代码: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # set random seed for comparing the two result calculations tf.set_random_seed(1) # this is data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) #…

TensorFlow从入门到理解（三）：你的第一个卷积神经网络（CNN）

运行代码: from __future__ import print_function import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # number 1 to 10 data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) def compute_accuracy(v_xs, v_ys): globa…

TensorFlow从入门到理解（一）：搭建开发环境【基于Ubuntu18.04】

*注:教程及本文章皆使用Python3+语言,执行.py文件都是用终端(如果使用Python2+和IDE都会和本文描述有点不符) 一.安装,测试,卸载 TensorFlow官网介绍得很全面,很完美了,各种系统.方式.类别都一一组合介绍了,大家直接点击去官网安装TensorFlow,这里需要注意的是TensorFlow有CPU和GPU版本之分.当然用TensorFlow前得先装好Python的开发环境. *测试安装是否成功的代码时,如果使用的是CPU版本,如果出现错误: sess = tf.Ses…

NN优化方法对照：梯度下降、随机梯度下降和批量梯度下降

1.前言这几种方法呢都是在求最优解中常常出现的方法,主要是应用迭代的思想来逼近.在梯度下降算法中.都是环绕下面这个式子展开: 当中在上面的式子中hθ(x)代表.输入为x的时候的其当时θ參数下的输出值,与y相减则是一个相对误差.之后再平方乘以1/2,而且当中注意到x能够一维变量.也能够是多维变量,实际上最经常使用的还是多维变量. 我们知道曲面上方向导数的最大值的方向就代表了梯度的方向,因此我们在做梯度下降的时候.应该是沿着梯度的反方向进行权重的更新.能够有效的找到全局的最优解. 这个θ的更新过…

超简单tensorflow入门优化程序&&tensorboard可视化

程序1 任务描述: x = 3.0, y = 100.0, 运算公式 x×W+b = y,求 W和b的最优解. 使用tensorflow编程实现: #-*- coding: utf-8 -*-) import tensorflow as tf # 声明占位变量x.y x = tf.placeholder("float",shape=[None,1]) y = tf.placeholder("float",[None,1]) # 声明变量 W = tf.Variabl…

TensorFlow学习——入门篇

本文主要通过一个简单的 Demo 介绍 TensorFlow 初级 API 的使用方法,因为自己也是初学者,因此本文的目的主要是引导刚接触 TensorFlow 或者机器学习的同学,能够从第一步开始学习 TensorFlow.阅读本文先确认具备以下基础技能: 会使用 Python 编程(初级就OK,其实 TensorFlow 也支持 Java.C++.Go) 一些数组相关的知识(线性代数没忘干净就行) 最好再懂点机器学习相关的知识(临时百度.Google也来得及) 基础知识张量(Tensor…

无废话ExtJs 入门教程十六[页面布局：Layout]

无废话ExtJs 入门教程十六[页面布局:Layout] extjs技术交流,欢迎加群(201926085) 首先解释什么是布局: 来自百度词典的官方解释:◎ 布局 bùjú: [distribution;layout] 对事物的全面规划和安排,布:陈设:设置. 我对布局理解是“把**东西放在**位置显示”[动词]. ok,我们这节课就讲一下怎么样把 ExtJs 的组件,放到我们想放置的位置. 一.常用布局 (1)ContainerLayout:默认布局方式,其他布局继承该类进行扩展功能.显示:…

Tensorflow从入门到精通之——Tensorflow基本操作

前边的章节介绍了什么是Tensorflow,本节将带大家真正走进Tensorflow的世界,学习Tensorflow一些基本的操作及使用方法.同时也欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! Tensorflow是一种计算图模型,即用图的形式来表示运算过程的一种模型.Tensorflow程序一般分为图的构建和图的执行两个阶段.图的构建阶段也称为图的定义阶段,该过程会在图模型中定义所需的运算,每次运算的的结果…

TensorFlow学习入门

学习了基本的神经网络知识后,要使用框架了,这样才能出来更加复杂的情况,更快的开发出模型. 首先安装后,按照官网写了一个例子,但是又好多不懂,但只是第一步, 看这段代码,其实给你提供了很多学习tf的线索,TensorFlow中有很多变量,变量操作也是一个模块. a = tf.constant(34) print(type(a)) <class 'tensorflow.python.framework.ops.Tensor'> 还有tf.train.GradientDescentOptimizer…

Tensorflow高速入门2--实现手写数字识别

Tensorflow高速入门2–实现手写数字识别环境: 虚拟机ubuntun16.0.4 Tensorflow 版本号:0.12.0(仅使用cpu下) Tensorflow安装见: http://blog.csdn.net/yhhyhhyhhyhh/article/details/54429034 或者: http://www.tensorfly.cn/tfdoc/get_started/os_setup.html 本文将利用Tensorflow以softmax回归和卷积神经网络两种模型简单測…

SCARA——OpenGL入门学习五六（三维变换、动画）

OpenGL入门学习(五) 此课为三维变换的内容,比较枯燥.主要是因为很多函数在单独使用时都不好描述其效果, 在前面绘制几何图形的时候,大家是否觉得我们绘图的范围太狭隘了呢?坐标只能从-1到1,还只能是X轴向右,Y轴向上,Z轴垂直屏幕.这些限制给我们的绘图带来了很多不便. 我们生活在一个三维的世界--如果要观察一个物体,我们可以: 1.从不同的位置去观察它.(视图变换) 2.移动或者旋转它,当然了,如果它只是计算机里面的物体,我们还可以放大或缩小它.(模型变换) 3.如果把物体画下来,我们可以选…

Photoshop入门教程（六）：通道

学习心得:当大部分人听到通道.心里可能会有一种很害怕的感觉,因为“通道”并不像“图层”这样易于理解,望而生畏.”通道“的本质其实是存储图片的信息,把一张图片比作一个为网站,那么通道就是网站的后台,存储着网站的数据.编辑通道,就相当于直接编辑图片信息,就相当于写网站代码.对于初学者来说,的确有点难度.但是并不是学不会,通道常用的用途一是保存选区(ALPHA通道),二是抠图. 通道详解: 通道只有黑.白.灰三种颜色. 对于RGB模式的图像,有红.绿.蓝三个通道. 对于CMYK模式的图像,有青.洋红.…

TensorFlow从入门到实战资料汇总 2017-02-02 06:08 | 数据派

TensorFlow从入门到实战资料汇总 2017-02-02 06:08 | 数据派来源:DataCastle数据城堡 TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学**系统,其命名来源于本身的运行原理.Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从图象的一端流动到另一端计算过程.TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统. TensorFlow已经开源一年多了,…

深度学习必备：随机梯度下降（SGD）优化算法及可视化

补充在前:实际上在我使用LSTM为流量基线建模时候,发现有效的激活函数是elu.relu.linear.prelu.leaky_relu.softplus,对应的梯度算法是adam.mom.rmsprop.sgd,效果最好的组合是:prelu+rmsprop.我的代码如下: # Simple example using recurrent neural network to predict time series values from __future__ import division, p…

莫烦大大TensorFlow学习笔记（9）----可视化

一.Matplotlib[结果可视化] #import os #os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #添加一个神经层,定义添加神经层的函数 def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function = None): Weights =…

Python之TensorFlow的变量收集、自定义命令参数、矩阵运算、梯度下降-4

一.TensorFlow为什么要存在变量收集的过程,主要目的就是把训练过程中的数据,比如loss.权重.偏置等数据通过图形展示的方式呈现在开发者的眼前. 自定义参数:自定义参数,主要是通过Python去执行,然后传入对应的参数.常见的有路径.训练次数等. 梯度下降:这个应该是最常见的训练手段了,在监督学习中,基本上都是采用这种方式,所以了解其中的使用过程还是很多必要的. 二.变量收集 tf.summary.scalar(<name>, <tensor>):通过标量的方式来统计数据(…

【3】TensorFlow光速入门-训练及评估

本文地址:https://www.cnblogs.com/tujia/p/13862357.html 系列文章: [0]TensorFlow光速入门-序 [1]TensorFlow光速入门-tensorflow开发基本流程 [2]TensorFlow光速入门-数据预处理(得到数据集) [3]TensorFlow光速入门-训练及评估 [4]TensorFlow光速入门-保存模型及加载模型并使用 [5]TensorFlow光速入门-图片分类完整代码 [6]TensorFlow光速入门-python模…

TensorFlow从入门到入坑（1）

初识TensorFlow 一.术语潜知深度学习:深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法. 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习(将原始数据转换成为能够被机器学习来有效开发的一种形式)的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉.语音识别.自然语言处理.音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果. 神经网络:(人工)神经网络是一种…

Docker入门教程（六）另外的15个Docker命令

Docker入门教程(六)另外的15个Docker命令 [编者的话]DockerOne组织翻译了Flux7的Docker入门教程,本文是系列入门教程的第六篇,继续介绍Docker命令.之前的第二篇文章中我们就介绍了一些基本的Docker命令,本文过后,你将会接触到所有的Docker常用命令.努力学习吧. 在之前的文章中,我们介绍了15个Docker命令,并分享了它们的实践经验.在这篇文章中,我们将学习另外的15个Docker命令.它们分别是: daemon: Docker daemon是一个用于…

Bootstrap入门（十六）组件10：well和具有响应式特性的嵌入内容

Bootstrap入门(十六)组件10:well和具有响应式特性的嵌入内容 well组件可以为内容增添一种切入效果. 具有响应式特性的嵌入内容可以根据被嵌入内容的外部容器的宽度,自动创建一个固定的比例,从而让浏览器自动确定视频或 slideshow 的尺寸,能够在各种设备上缩放. 这些规则被直接应用在 <iframe>.<embed>.<video> 和 <object> 元素上.如果你希望让最终样式与其他属性相匹配,还可以明确地使用一个派生出来的 .emb…

tensorflow 从入门到摔掉肋骨教程二

构造你自己的第一个神经网络通过手势的图片识别图片比划的数字:1) 现在用1080张64*64的图片作为训练集2) 用120张图片作为测试集  定义初始化值 def load_dataset(): train_dataset = h5py.File('datasets/train_signs.h5', "r") train_set_x_orig = np.array(train_dataset["train_set_x"][:]) # your train set…

芝麻HTTP：TensorFlow基础入门

本篇内容基于 Python3 TensorFlow 1.4 版本. 本节内容本节通过最简单的示例 -- 平面拟合来说明 TensorFlow 的基本用法. 构造数据 TensorFlow 的引入方式是: import tensorflow as tf 接下来我们构造一些随机的三维数据,然后用 TensorFlow 找到平面去拟合它,首先我们用 Numpy 生成随机三维点,其中变量 x 代表三维点的 (x, y) 坐标,是一个 2×100 的矩阵,即 100 个 (x, y),然后变量 y 代…

机器学习入门-BP神经网络模型及梯度下降法-2017年9月5日14:58:16

BP(Back Propagation)网络是1985年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一. BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程.它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小. BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input).隐层(hide layer)和输出层(output layer)…