激活函数的作用如下-引用<TensorFlow实践>: 这些函数与其他层的输出联合使用可以生成特征图.他们用于对某些运算的结果进行平滑或者微分.其目标是为神经网络引入非线性.曲线能够刻画出输入的复杂的变化.TensorFlow提供了多种激活函数,在CNN中一般使用tf.nn.relu的原因是因为,尽管relu会导致一些信息的损失,但是性能突出.在刚开始设计模型时,都可以采用relu的激活函数.高级用户也可以自己创建自己的激活函数,评价激活函数是否有用的主要因素参看如下几点: 1)该函数是单调的

matlab将矩阵数据归一化到[0,255]     function OutImg = Normalize(InImg) ymax=255;ymin=0; xmax = max(max(InImg)); %求得InImg中的最大值 xmin = min(min(InImg)); %求得InImg中的最小值 OutImg = round((ymax-ymin)*(InImg-xmin)/(xmax-xmin) + ymin); %归一化并取整 end

刚接触tensorflow一周,感觉还是有点难度的.遇到这么个问题 failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE: no CUDA-capable device is detected 不过也没啥大事情,代码还是跑完了,查了一下发现其实是没有指定GPU出的问题,其实也可能出现现存不足的问题. 解决方法如下:添加这两行代码 import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0“ 其中0应该是

最近因为特殊的原因重新安装了python,但是引发了一个很严重的问题--TensorFlow不好使了. 比如我下面这个执行文件test.py: import tensorflow as tf print(tf.__version__) 得到的结果: ubuntu@ubuntu:~/workspace$ sudo python test.py Traceback (most recent call last): File "/home/ubuntu/.local/lib/python3.6/sit

TensorFlow 2.0 版本将 keras 作为高级 API,对于 keras boy/girl 来说,这就很友好了.tf.keras 从 1.x 版本迁移到 2.0 版本,需要修改几个地方. 1. 设置随机种子 import tensorflow as tf # TF 1.x tf.set_random_seed(args.seed) # TF 2.0 tf.random.set_seed(args.seed) 2. 设置并行线程数和动态分配显存 import tensorflow as

曾经学习过一段时间ML.NET的知识,ML.NET是微软提供的一套机器学习框架,相对于其他的一些机器学习框架,ML.NET侧重于消费现有的网络模型,不太好自定义自己的网络模型,底层实现也做了高度封装. 最近想从底层学习一下机器学习的相关知识,经过初步筛选,计划定位于python + pytorch这个方向入手,经过一段时间的学习,我发现由于对python语言不太熟悉,导致实践起来比较困难,先不说机器学习相关的代码,光周边代码就搞得焦头烂额了.想要下决心好好修炼一下python必然不是一朝一夕的事

使用TensorFlow v2.0构建一个两层隐藏层完全连接的神经网络(多层感知器). 这个例子使用低级方法来更好地理解构建神经网络和训练过程背后的所有机制. 神经网络概述 MNIST 数据集概述 此示例使用手写数字的MNIST数据集.该数据集包含60,000个用于训练的示例和10,000个用于测试的示例.这些数字已经过尺寸标准化并位于图像中心,图像是固定大小(28x28像素),值为0到255. 在此示例中,每个图像将转换为float32并归一化为[0,1],并展平为784个特征的一维数组(28

使用TensorFlow v2.0构建卷积神经网络. 这个例子使用低级方法来更好地理解构建卷积神经网络和训练过程背后的所有机制. CNN 概述 MNIST 数据集概述 此示例使用手写数字的MNIST数据集.该数据集包含60,000个用于训练的示例和10,000个用于测试的示例.这些数字已经过尺寸标准化并位于图像中心,图像是固定大小(28x28像素),值为0到255. 在此示例中,每个图像将转换为float32并归一化为[0,1]. 更多信息请查看链接: http://yann.lecun.com

原文地址:http://www.jianshu.com/p/c245d46d43f0 写在前面的话 2016年11月29日,Google Brain 工程师团队宣布在 TensorFlow 0.12 中加入初步的 Windows 支持.但是目前只支持64位,而且Python版本为3.5版本,需要CUDA 8.0 .之前Tensorflow对windows的支持并不好,导致如果需要使用它,需要转移到Linux平台,或者使用Cygwin什么的,总之挺麻烦,现在好了.麻烦事google帮我们解决了.感

python安装tensorflow报错:python No matching distribution found for tensorflow==1.12.0 python版本是3.7.2 要安装的tensorflow版本是1.12.0 pip版本是18.1 安装操作是在pycharm上进行操作的. 但是一安装就报错:python No matching distribution found for tensorflow==1.12.0 解决办法: 将python进行退版本,也就是卸载当前这

windows 10 64bit下安装Tensorflow+Keras+VS2015+CUDA8.0 GPU加速 原文见于:http://www.jianshu.com/p/c245d46d43f0 作者 xushiluo 关注 2016.12.21 20:32* 字数 3096 阅读 12108评论 18喜欢 19 写在前面的话 2016年11月29日,Google Brain 工程师团队宣布在 TensorFlow 0.12 中加入初步的 Windows 支持.但是目前只支持64位,而且Py

​ 0 序篇 2015年11月,Google正式发布了Tensorflow的白皮书并开源TensorFlow 0.1 版本. 2017年02月,Tensorflow正式发布了1.0.0版本,同时也标志着稳定版的诞生. 2019年10月,TensorFlow在经历七个多月(2019年3月1日-2019年10月1日)的 2.0 Alpha 版本的更新迭代后发布 2.0 正式版. 2.0 正式版官方介绍视频 https://v.qq.com/x/page/b3003v2g8dq.html 虽然 2.0

本节基于回归学习对 MNIST 数据集进行处理,但将添加一些 TensorBoard 总结以便更好地理解 MNIST 数据集. MNIST由https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners提供. 大部分人已经对 MNIST 数据集很熟悉了,它是机器学习的基础,包含手写数字的图像及其标签来说明它是哪个数字. 对于逻辑回归,对输出 y 使用独热(one-hot)编码.因此,有 10 位表示输出,每位的值为 1 或 0,独热意味着对于每个图片

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 1. 图片数据处理 2. 卷积神经网络 2.1. 卷积层 2.2. 池化层 2.3. 全链层 3. AlexNet 4. 用Tensorflow搭建完整的AlexNet 5. 用AlexNet识别猫狗图片 5.1. 定义分类 5.2. 训练网络 5.3. 验证 1. 图片数据处理 一张图片是由一个个像素组成,每个像素的颜色常常用RGB.HSB.CYMK.RGBA等颜色值来表示,每个颜色值的取值范围不一样,但都代表了一个像素点数据信息.对图片的

在github上,tensorflow的star是22798,caffe是10006,torch是4500,theano是3661.作为小码农的我,最近一直在学习tensorflow,主要使用python的接口进行学习.本博文主要以/tensorflow/tensorflow/models/image/mnist(github上下载)作为例程,讲解python代码的实现. 读代码的时候,建议大家理清主线,从主函数开始,调用到那个子函数时,再去阅读子函数的功能.我在minist的python代码中

前言 只有光头才能变强. 文本已收录至我的GitHub仓库,欢迎Star:https://github.com/ZhongFuCheng3y/3y 最近在学习TensorFlow的相关知识,了解了TensorFlow一些基础的知识,现在周末有空了,就写写一些笔记,记录一下自己的成长~ 总的来说,TensorFlow还是一个比较新的技术,有兴趣的同学不妨跟着我的笔记,一起学学呗(反正没坏处)~ 前面回顾: 外行人都能看得懂的机器学习,错过了血亏! 这是我看过最好的「机器学习」科普文章了 神经网络浅

摘自: https://www.kaggle.com/zoupet/neural-network-model-for-house-prices-tensorflow 一.实现功能简介: 本文摘自Kaggle的一篇房价预测题目,找了一篇比较全的,当作自己的Tensorflow入门. 数据和题目可以在文章开头的地址找的. 主要是给定了一个区域的房子价格以及房子特征,要预测一下房价. 二.挑选数据 # 为了使得代码在 python2 或者3下都运行,加的 __future__包.如果是python3,

参考地址:https://blog.csdn.net/miracle_ma/article/details/78305991 使用DCGAN(deep convolutional GAN):深度卷积GAN 网络结构如下: 代码分成四个文件: 读入文件                                          read_data.py 配置线性层,卷积层,反卷积层     ops.py 构建生成器和判别器模型                model.py 训练模型   

部分转自:https://blog.csdn.net/caicaiatnbu/article/details/72745156 激活函数(Activation Function)运行时激活神经网络中某一部分神经元,将激活信息向后传入下一层的神经网络. 神经网络的数学基础是处处可微的,所以选取激活函数要保证数据输入与输出也是可微的.TensorFlow中提供哪些激活函数的API. 激活函数不会改变数据的维度,也就是输入和输出的维度是相同的.TensorFlow中有如下激活函数: tf.nn.rel

在 /home/your_name/TensorFlow/DCGAN/ 下新建文件 utils.py,输入如下代码: import scipy.misc import numpy as np # 保存图片函数 def save_images(images, size, path): """ Save the samples images The best size number is int(max(sqrt(image.shape[0]),sqrt(image.shape[

官网:https://developer.nvidia.com/tensorrt 作用:NVIDIA TensorRT™ is a high-performance deep learning inference optimizer and runtime that delivers low latency, high-throughput inference for deep learning applications. TensorRT can be used to rapidly opti