TENSORFLOW实战书-黄文坚 p124-p125页

2024-11-02

InceptionV3代码解析

InceptionV3代码解析参考博文:https://blog.csdn.net/superman_xxx/article/details/65451916 读了Google的GoogleNet以及InceptionV3的论文,决定把它实现一下,尽管很难,但是网上有不少资源,就一条一条的写完了,对于网络的解析都在代码里面了,是在原博主的基础上进行修改的,添加了更多的细节,以及自己的理解.总之,是更详细更啰嗦的一个版本,适合初学者. import tensorflow as tf from d

TensorFlow实战之Softmax Regression识别手写数字

关于本文说明,本人原博客地址位于http://blog.csdn.net/qq_37608890,本文来自笔者于2018年02月21日 23:10:04所撰写内容(http://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/79343860). 本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. 一.相关概念 1.MNIST MNIST(Mixed

TensorFlow实战之实现自编码器过程

关于本文说明,已同步本人另外一个博客地址位于http://blog.csdn.net/qq_37608890,详见http://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/79352212. 本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. 一.相关概念 1.稀疏性(Sparsity)及稀疏编码(Sparse Coding) Sparsity 是当今机器学习领域中的一个

TensorFlow 实战之实现卷积神经网络

本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. 一.相关性概念 1.卷积神经网络(ConvolutionNeural Network,CNN) 19世纪60年代科学家最早提出感受野(ReceptiveField).当时通过对猫视觉皮层细胞研究,科学家发现每一个视觉神经元只会处理一小块区域的视觉图像,即感受野.20世纪80年代,日本科学家提出神经认知机(Neocognitron)的概念,被视为卷积神经网络最初

TensorFlow实战之实现AlexNet经典卷积神经网络

本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. 一.AlexNet模型及其基本原理阐述 1.关于AlexNet 2012年,AlexKrizhevsky提出了深度卷积神经网络模型AlexNet,可以看作LeNet的一种更深更宽的版本.该模型包含了6亿3000万个连接,6000万个参数和65万个神经元,拥有5个卷积层,其中3个卷积层后面连接了最大池化层,最后还有3个全连接层.它将LeNet的思想得到更广泛的传

1 如何使用pb文件保存和恢复模型进行迁移学习（学习Tensorflow 实战google深度学习框架）

学习过程是Tensorflow 实战google深度学习框架一书的第六章的迁移学习环节. 具体见我提出的问题:https://www.tensorflowers.cn/t/5314 参考https://blog.csdn.net/zhuiqiuk/article/details/53376283后,对代码进行了修改. 问题的跟踪情况记录: 1 首先是保存模型: import tensorflow as tf from tensorflow.python.framework import grap

[Tensorflow实战Google深度学习框架]笔记4

本系列为Tensorflow实战Google深度学习框架知识笔记,仅为博主看书过程中觉得较为重要的知识点,简单摘要下来,内容较为零散,请见谅. 2017-11-06 [第五章] MNIST数字识别问题 1. MNIST数据处理为了方便使用,Tensorflow提供了一个类来处理MNIST数据,这个类会自动下载并转化MNIST数据的格式,将数据从原始的数据包中解析成训练和测试神经网络时使用的格式. 2. 神经网络模型训练及不同模型结果对比为了评测神经网络模型在不同参数下的效果,一般会从训练数据

学习《TensorFlow实战Google深度学习框架 (第2版) 》中文PDF和代码

TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架,目前已得到广泛应用.<TensorFlow:实战Google深度学习框架(第2版)>为TensorFlow入门参考书,帮助快速.有效的方式上手TensorFlow和深度学习.书中省略了烦琐的数学模型推导,从实际应用问题出发,通过具体的TensorFlow示例介绍如何使用深度学习解决实际问题.书中包含深度学习的入门知识和大量实践经验,是走进这个前沿.热门的人工智能领域的优选参考书. 第2版将书中所有示例代码从TensorFlow 0.9

Tensorflow实战（二）：Discuz验证码识别

一.前言验证码是根据随机字符生成一幅图片,然后在图片中加入干扰象素,用户必须手动填入,防止有人利用机器人自动批量注册.灌水.发垃圾广告等等 . 验证码的作用是验证用户是真人还是机器人. 本文将使用深度学习框架Tensorflow训练出一个用于破解Discuz验证码的模型. 自动生成验证码接口关闭,原因如下: 接口是用来方便大家获取验证码图片的,已经声明至少加200ms延时,但是有些人就是不管不顾,个人网站带宽不大,直接被占满(自己写代码让别人爬自己网站真是找罪受),服务器被蹂躏十多分钟.这种情

jQuery+turn.js翻书、文档和杂志3种特效演示

很好用的一款插件jQuery+turn.js翻书.文档和杂志3种特效演示在线预览下载地址实例代码 <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"

黄文俊：Serverless小程序后端技术分享

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 黄文俊,现任腾讯云SCF无服务器云函数高级产品经理,多年企业级系统开发和架构工作经验,对企业级存储.容器平台.微服务架构.无服务器计算等领域均有涉猎. 今天讲的是怎么使用Serverless做后端技术分享.我的职业偏向是后端,可能不是写前端,不是使用Node.js,更多是使用CR做后端语言,今天关注的微信小程序,我这一块的分享更多是怎么实现它的后端.我所使用的是Serverless技术,也是在近两年新出来的一种架构.讲Serverles

Tensorflow实战系列之五：

打算写实例分割的实战,类似mask-rcnn. Tensorflow实战先写五个系列吧,后面新的技术再添加~~

tensorflow实战系列（一）

最近开始整理一下tensorflow,准备出一个tensorflow实战系列,以飨读者. 学习一个深度学习框架,一般遵循这样的思路:数据如何读取,如如何从图片和标签数据中读出成tensorflow可以使用的数据,其次是如何搭建网络,然后就是如何训练模型,保存模型,使用模型.最后就是可视化了. tensorflow上开发了很多有用的包:如tensorlayers,tflearns,slim等,这些包可以让你很方便的构建网络模型. 入门系列你可以直接按照tensorflow的官方文档来跑就可以了.咱

TensorFlow实战

TensorFlow实战:Chapter-1(TensorFlow介绍) TensorFlow实战:Chapter-2(TensorFlow入门) TensorFlow实战:Chapter-3(CNN-1-卷积神经网络简介)

《TensorFlow实战》中AlexNet卷积神经网络的训练中

TensorFlow实战中AlexNet卷积神经网络的训练 01 出错 TypeError: as_default() missing 1 required positional argument: 'self' 经过百度.谷歌的双重查找,没找到就具体原因.后面去TensorFlow官方文档中发现,tf.Graph的用法如下: g = tf.Graph() with g.as_default(): # Define operations and tensors in `g`. c = tf.co

TensorFlow+实战Google深度学习框架学习笔记（5）----神经网络训练步骤

一.TensorFlow实战Google深度学习框架学习 1.步骤: 1.定义神经网络的结构和前向传播的输出结果. 2.定义损失函数以及选择反向传播优化的算法. 3.生成会话(session)并且在训练数据上反复运行反向传播优化算法. 2.代码: 来源:https://blog.csdn.net/longji/article/details/69472310 import tensorflow as tf from numpy.random import RandomState # 1. 定义神

学习TF:《TensorFlow实战》中文版PDF+源代码

深度学习乃至人工智能正逐渐在FinTech领域发挥巨大的作用,其应用包括自动报告生成.金融智能搜索.量化交易和智能投顾.而TensorFlow为金融业方便地使用深度学习提供了可能.<TensorFlow实战>讲述了TensorFlow的基础原理,TF和其他框架的异同,并用具体的代码完整地实现了各种类型的深度神经网络.介绍了通过TensorFlow实现各类神经网络的案例,非常适合初学者快速入门. 学习参考: <TensorFlow实战>中文版PDF,313页,带书签和目录.配套源代码

TensorFlow实战第二课（添加神经层）

莫烦tensorflow实战教学 1.添加神经层 #add_layer() import tensorflow as tf def add_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=None): Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size,out_size])) biases = tf.Variable(tf.zeros([1,out_size])+0.1) Wx_plus_b = tf

5 TensorFlow实战Google深度学习框架一书中的错误两处（交叉熵定义有误）

第一处: 书中62页定义的交叉熵函数定义有误,虽然这个所谓交叉熵的数值能够减少,但是是不能提升预测性能的,因为定义就错了. 我已经将预测过程可视化,直接将交叉熵改为我的,或者用原书的,就可以看到预测结果的变化. 第二处: 150页,lenet第三层卷积层的连接数目是(10*10*16*(5*5*6+1))=241600.因为本层输入矩阵的深度是6,输出矩阵的每个节点要与6个滤波器尺寸大小的矩阵产生联系. 程序下载: https://pan.baidu.com/s/1E8UIyd75gg6Z4Hp

一步一步学Spring Boot 2 微服务项目实战 - 黄文毅-2018年8月第一次印刷

properties 配置文件的优先级高于.yml .在properties文件中配置了server.port=8080 同时在.yml中配置了server.port=8090 Spring Boot 将使用.properties中的8080端口 @SpringBootApplication 是一个组合注解包含@EnableAutoConfiguration @ComponentScan @SpringBootConfiguration三个注解是项目启动注解入口类需要放置在包的最外层,以

基于 TensorFlow 在手机端实现文档检测

作者:冯牮前言本文不是神经网络或机器学习的入门教学,而是通过一个真实的产品案例,展示了在手机客户端上运行一个神经网络的关键技术点在卷积神经网络适用的领域里,已经出现了一些很经典的图像分类网络,比如 VGG16/VGG19,Inception v1-v4 Net,ResNet 等,这些分类网络通常又都可以作为其他算法中的基础网络结构,尤其是 VGG 网络,被很多其他的算法借鉴,本文也会使用 VGG16 的基础网络结构,但是不会对 VGG 网络做详细的入门教学虽然本文不是神经网络技术的入门教

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