设置图级随机seed. 依赖于随机seed的操作实际上从两个seed中获取:图级和操作级seed. 这将设置图级别的seed. 其与操作级seed的相互作用如下: 1.如果没有设置图形级别和操作seed,则使用随机seed进行操作. 2.如果设置了图级seed,但操作seed没有设置:系统确定性地选择与图级seed一起的操作seed,以便获得唯一的随机序列. 3.如果没有设置图级seed,但是设置了操作seed:使用默认的图级seed和指定的操作seed来确定随机序列. 4.如果图级和操作see

tf.set_random_seed(seed) 可使得所有会话中op产生的随机序列是相等可重复的. 例如: tf.set_random_seed(1234) a = tf.random_uniform([1]) b = tf.random_normal([1]) # Repeatedly running this block with the same graph will generate different # sequences of 'a' and 'b'. print("Sessio

tf.argmax()函数原型: def argmax(input, axis=None, name=None, dimension=None, output_type=dtypes.int64) 作用是返回每列/行的最大值的索引. input是一个张量, axis是0或1,0返回各列最大值索引,1返回各行最大值索引. 其他3个参数不常用,常用写法是 a = tf.argmax(tensor, 1). import tensorflow as tf sess = tf.InteractiveSe

tf.train.Supervisor可以简化编程,避免显示地实现restore操作.通过一个例子看. import tensorflow as tf import numpy as np import os log_path = r"D:\Source\model\linear" log_name = "linear.ckpt" # Create 100 phony x, y data points in NumPy, y = x * 0.1 + 0.3 x_da

# 23 Batch Normalization import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt ACTIVATION = tf.nn.tanh N_LAYERS = 7 N_HIDDEN_UNITS = 30 def fix_seed(seed=1): # reproducible np.random.seed(seed) tf.set_random_seed(seed) def plot_h

目录 认识Tensorflow Tensorflow特点 下载以及安装 Tensorflow初体验 Tensorflow进阶 图 op 会话 Feed操作 张量 变量 可视化学习Tensorboard 认识Tensorflow TensorFlow是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor).它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台

参考:https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79971488 使用TensorFlow构建你的第一个神经网络 我们将会使用TensorFlow构建一个神经网络,需要记住的是实现模型需要做以下两个步骤: 1. 创建计算图 2. 运行计算图 该神经网络的目标是:判断图片表示的是什么数字(0-5) 训练集:有从0到5的数字的1080张图片(64x64像素),每个数字拥有180张图片. 测试集:有从0到5的数字的120张图片(64x64像素),

这一节使用TF搭建一个简单的神经网络用于分类任务,首先把需要的包引入,另外为了防止在多次运行中一些图中的tensor在内存中影响实验,采取重置操作: import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def reset_graph(seed=42): tf.reset_default_graph() tf.set_random_seed(seed) np.random.seed(seed) res

张量操作 在tensorflow中,有很多操作张量的函数,有生成张量.创建随机张量.张量类型与形状变换和张量的切片与运算 生成张量 固定值张量 tf.zeros(shape, dtype=tf.float32, name=None) 创建所有元素设置为零的张量.此操作返回一个dtype具有形状shape和所有元素设置为零的类型的张量. tf.zeros_like(tensor, dtype=None, name=None) 给tensor定单张量(),此操作返回tensor与所有元素设置为零相同

tensorflow一些函数: 1.tf.ones(shape,type=tf.float32,name=None)      tf.ones([2, 3], int32) ==> [[1, 1, 1], [1, 1, 1]]   2.tf.zeros(shape,type=tf.float32,name=None)      tf.zeros([2, 3], int32) ==> [[0, 0, 0], [0, 0, 0]] 3.tf.ones_like(tensor,dype=None,n

使用二维数据构造简单卷积神经网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 图像和一些时序数据集都可以用二维数据的形式表现,我们此次使用随机分布的二位数据构造一个简单的CNN-网络卷积-最大池化-全连接 参考代码 # Implementing Different Layers # --------------------------------------- # # We will illustrate how to use different types # of layers

使用一维数据构造简单卷积神经网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 神经网络对于一维数据非常重要,时序数据集.信号处理数据集和一些文本嵌入数据集都是一维数据,会频繁的使用到神经网络.我们在此利用一组一维数据构造卷积层-最大池化层-全连接层的卷积神经网络.希望给大家使用CNN处理一维数据一些帮助. 参考代码 # Implementing Different Layers # --------------------------------------- # # We will

程序的入口: tf.app.run tf.app.run( main=None, argv=None ) 运行程序,可以提供'main'函数以及函数参数列表.处理flag解析然后执行main函数. 什么是flag解析呢? 由于深度学习神经网络往往需要对各种Hyperparameter调优,比如学习率,卷积核参数设置等等, 这时使用命令行调参是非常方便的. 需要用到TensorFlow框架中的tf.app.flags组件 tf.app.flags组件中提供很多自带的设置不同类型命令行参数以及其默认

一.前述 GAN,生成对抗网络,在2016年基本火爆深度学习,所有有必要学习一下.生成对抗网络直观的应用可以帮我们生成数据,图片. 二.具体 1.生活案例 比如假设真钱 r 坏人定义为G  我们通过 G 给定一个噪音X 通过学习一组参数w 生成一个G(x),转换成一个真实的分布. 这就是生成,相当于造假钱. 警察定义为D 将G(x)和真钱r 分别输入给判别网络,能判别出真假,真钱判别为0,假钱判别为1 .这就是判别. 最后生成网络想让判别网络判别不出来什么是真实的,什么是假的.要想生成的更好,则

搭建好网络后,常使用梯度下降类优化算法进行模型参数求解,模型越复杂我们在训练神经网络的过程上花的时间就越多,为了解决这一问题,我们就需要找一些优化算法来提高训练速度,TF的tf.train模块中提供了丰富的优化算法,这一节对这些优化器做下简单的对比. Stochastic Gradient Descent(SGD) 最基础的方法就是GD了,将整个数据集放入模型中,不断的迭代得到模型的参数,当然这样的方法计算资源占用的比较大,那么有没有什么好的解决方法呢?就是把整个数据集分成小批(mini-bat

In this chapter, we'll cover the following recipes: Implementing Operational Gates Working with Gates and Activation Functions Implementing an One-Hidden-Layer Neural Network Implementing Different Layers Using Multilayer Networks Improving Predictio

BatchNormalzation是一种解决深度神经网络层数太多,而没有办法有效前向传递的问题,因为每层的输出值都会有不同的均值和方差,所以输出数据的分布也不一样. 如果对于输入的X*W本身得到的值通过tanh激活函数已经输出为1,在通过下一层的神经元之后结果并没有什么改变,因为该值已经很大(神经网络过敏感问题) 对于这种情况我们可以首先做一些批处理正则化 可以看出没有BN的时候,每层的值迅速全部都变为0,也可以说,所有的神经元迅速都已经死去了,而有BN,relu之后,每层的值都能有一个比较好的

用Tensorflow实现多层神经网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 Tensorflow机器学习实战指南 源代码请点击下方链接欢迎加星 ReLU激活函数/L1范数版本 Sigmoid激活函数/交叉熵函数版本 数据集及网络结构 数据集 使用预测出生体重的数据集csv格式,其中数据的第2列至第8列为训练属性,第9列为体重数据即标签,第一列为标记是否为低出生体重的标记,本博文中不对其进行讨论. Low Birthrate data: Columns(列) Vari

实现的是预测 低 出生 体重 的 概率.尼克·麦克卢尔(Nick McClure). TensorFlow机器学习实战指南 (智能系统与技术丛书) (Kindle 位置 1060-1061). Kindle 版本. # Logistic Regression #---------------------------------- # # This function shows how to use TensorFlow to # solve logistic regression. # y =

Lecture note 5: word2vec + manage experiments Word2vec Most of you are probably already familiar with word embedding and understand the importance of a model like word2vec. For those who aren't, Stanford CS 224N's lecture on word vectors is a great r