tensorflow实现简单的卷积网络
使用tensorflow实现一个简单的卷积神经，使用的数据集是MNIST，本节将使用两个卷积层加一个全连接层，构建一个简单有代表性的卷积网络。代码是按照书上的敲的，第一步就是导入数据库，设置节点的初始值，Tf.nn.conv2d是tensorflow中的2维卷积，参数x是输入，W是卷积的参数，比如【5,5,1,32】，前面两个...
2024-01-10tensorflow之自定义神经网络层实例
如下所示：import tensorflow as tftfe = tf.contrib.eagertf.enable_eager_execution()大多数情况下，在为机器学习模型编写代码时，您希望在比单个操作和单个变量操作更高的抽象级别上操作。1.关于图层的一些有用操作许多机器学习模型可以表达为相对简单的图层的组合和堆叠，TensorFlow提供了一组许多常用图层...
2024-01-10tensorflow构建BP神经网络的方法
之前的一篇博客专门介绍了神经网络的搭建，是在python环境下基于numpy搭建的，之前的numpy版两层神经网络，不能支持增加神经网络的层数。最近看了一个介绍tensorflow的视频，介绍了关于tensorflow的构建神经网络的方法，特此记录。tensorflow的构建封装的更加完善，可以任意加入中间层，只要注意好维度...
2024-01-10Tensorflow卷积神经网络实例
CNN最大的特点在于卷积的权值共享结构，可以大幅减少神经网络的参数量，防止过拟合的同时又降低了神经网络模型的复杂度。在CNN中，第一个卷积层会直接接受图像像素级的输入，每一个卷积操作只处理一小块图像，进行卷积变化后再传到后面的网络，每一层卷积都会提取数据中最有效的特征。这种...
2024-01-10用tensorflow实现弹性网络回归算法
本文实例为大家分享了tensorflow实现弹性网络回归算法，供大家参考，具体内容如下python代码：#用tensorflow实现弹性网络算法(多变量) #使用鸢尾花数据集，后三个特征作为特征，用来预测第一个特征。 #1 导入必要的编程库，创建计算图，加载数据集 import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf impo...
2024-01-10Tensorflow卷积神经网络实例进阶
在Tensorflow卷积神经网络实例这篇博客中，我们实现了一个简单的卷积神经网络，没有复杂的Trick。接下来，我们将使用CIFAR-10数据集进行训练。 CIFAR-10是一个经典的数据集，包含60000张32*32的彩色图像，其中训练集50000张，测试集10000张。CIFAR-10如同其名字，一共标注为10类，每一类图片6000张。 本文实...
2024-01-10tensorflow入门之训练简单的神经网络方法
这几天开始学tensorflow，先来做一下学习记录 一.神经网络解决问题步骤： 1.提取问题中实体的特征向量作为神经网络的输入。也就是说要对数据集进行特征工程，然后知道每个样本的特征维度，以此来定义输入神经元的个数。 2.定义神经网络的结构，并定义如何从神经网络的输入得到输出。也就是...
2024-01-10tensorflow建立一个简单的神经网络的方法
本笔记目的是通过tensorflow实现一个两层的神经网络。目的是实现一个二次函数的拟合。如何添加一层网络代码如下：def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None): # add one more layer and return the output of this layer Weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size])) biases = ...
2024-01-10tensorflow 打印内存中的变量方法
法一：循环打印模板for (x, y) in zip(tf.global_variables(), sess.run(tf.global_variables())): print '\n', x, y实例# coding=utf-8import tensorflow as tfdef func(in_put, layer_name, is_training=True): with tf.variable_scope(layer_name, reuse=tf.AUTO_REUSE): bn = tf.con...
2024-01-10TensorFlow实现卷积神经网络
本文实例为大家分享了TensorFlow实现卷积神经网络的具体代码，供大家参考，具体内容如下代码（源代码都有详细的注释）和数据集可以在github下载： # -*- coding: utf-8 -*-'''卷积神经网络测试MNIST数据'''#########导入MNIST数据########from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataimport tensorflow as tfmnist = input...
2024-01-10tensorflow使用神经网络实现mnist分类
本文实例为大家分享了tensorflow神经网络实现mnist分类的具体代码，供大家参考，具体内容如下只有两层的神经网络，直接上代码#引入包import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#引入input_data文件from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data#读取文件mnist = input_data.read_data_sets('F...
2024-01-10tensorflow实现加载mnist数据集
mnist作为最基础的图片数据集，在以后的cnn，rnn任务中都会用到import numpy as npimport tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as pltfrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data#数据集存放地址，采用0-1编码mnist = input_data.read_data_sets('F:/mnist/data/',one_hot = True)print(mni...
2024-01-10Tensorflow实现卷积神经网络的详细代码
本文实例为大家分享了Tensorflow实现卷积神经网络的具体代码，供大家参考，具体内容如下1.概述定义：卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。它包括卷积层(alternating convolutional layer)和池...
2024-01-10解决tensorflow 释放图,删除变量问题
问题，在一个程序内构建好了一个图，运行完之后想重新使用这个图进行计算，或者想同时在train完的时候做test，就会提示***变量已存在。解决办法：待一个图运行完之后加上tf.reset_default_graph来重置默认的图。补充知识：tensorflow 张量插入或者删除的办法我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧~...
2024-01-10tensorflow学习笔记之简单的神经网络训练和测试
本文实例为大家分享了用简单的神经网络来训练和测试的具体代码，供大家参考，具体内容如下刚开始学习tf时，我们从简单的地方开始。卷积神经网络（CNN）是由简单的神经网络（NN）发展而来的，因此，我们的第一个例子，就从神经网络开始。神经网络没有卷积功能，只有简单的三层：输入层，隐...
2024-01-10详解TensorFlow训练网络两种方式
TensorFlow训练网络有两种方式，一种是基于tensor(array)，另外一种是迭代器两种方式区别是：第一种是要加载全部数据形成一个tensor，然后调用model.fit()然后指定参数batch_size进行将所有数据进行分批训练第二种是自己先将数据分批形成一个迭代器，然后遍历这个迭代器，分别训练每个批次的数据方式...
2024-01-10TensorFlow神经网络优化策略学习
在神经网络模型优化的过程中，会遇到许多问题，比如如何设置学习率的问题，我们可通过指数衰减的方式让模型在训练初期快速接近较优解，在训练后期稳定进入最优解区域；针对过拟合问题，通过正则化的方法加以应对；滑动平均模型可以让最终得到的模型在未知数据上表现的更加健壮。一、学...
2024-01-10TensorFlow实现简单卷积神经网络
本文使用的数据集是MNIST，主要使用两个卷积层加一个全连接层构建的卷积神经网络。先载入MNIST数据集（手写数字识别集），并创建默认的Interactive Session（在没有指定回话对象的情况下运行变量）from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", on...
2024-01-10关于Tensorflow 模型持久化详解
当我们使用 tensorflow 训练神经网络的时候，模型持久化对于我们的训练有很重要的作用。如果我们的神经网络比较复杂，训练数据比较多，那么我们的模型训练就会耗时很长，如果在训练过程中出现某些不可预计的错误，导致我们的训练意外终止，那么我们将会前功尽弃。为了避免这个问题，我们就...
2024-01-10TensorFlow实现卷积神经网络CNN
一、卷积神经网络CNN简介卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）最初是为解决图像识别等问题设计的，CNN现在的应用已经不限于图像和视频，也可用于时间序列信号，比如音频信号和文本数据等。CNN作为一个深度学习架构被提出的最初诉求是降低对图像数据预处理的要求，避免复杂的特征工程。在...
2024-01-10使用tensorflow对象检测API进行性别识别
我可以使用tensorflow对象检测API进行性别识别吗？ 我想训练SSD_mobile网络进行性别识别和检测。我改变标记图，以：使用tensorflow对象检测API进行性别识别item { id: 1 name: 'man' } item { id: 2 name: 'woman' } 和num_classes = 2 我附加到training_loss = 8，但是当我喂图像到网络来测试，其结果是糟糕的。 ...
2024-01-10Tensorflow实现部分参数梯度更新操作
在深度学习中，迁移学习经常被使用，在大数据集上预训练的模型迁移到特定的任务，往往需要保持模型参数不变，而微调与任务相关的模型层。本文主要介绍，使用tensorflow部分更新模型参数的方法。1. 根据Variable scope剔除需要固定参数的变量 def get_variable_via_scope(scope_lst): vars = [] for sc in scope_lst:...
2024-01-10tensorflow 获取模型所有参数总和数量的方法
实例如下所示：from functools import reducefrom operator import muldef get_num_params(): num_params = 0 for variable in tf.trainable_variables(): shape = variable.get_shape() num_params += reduce(mul, [dim.value for dim in shape], 1) return num_params以上这篇tensorf...
2024-01-10Tensorflow模型实现预测或识别单张图片
利用Tensorflow训练好的模型，图片进行预测和识别，并输出相应的标签和预测概率。如果想要多张图片，可以进行批次加载和预测，这里仅用单张图片进行演示。模型文件：预测图片：这里直接贴代码，都有注释，应该很好理解import tensorflow as tfimport inference image_size = 128 # 输入层图片大小 # 模...
2024-01-10Tensorflow实现卷积神经网络用于人脸关键点识别
今年来人工智能的概念越来越火，AlphaGo以4：1击败李世石更是起到推波助澜的作用。作为一个开挖掘机的菜鸟，深深感到不学习一下deep learning早晚要被淘汰。既然要开始学，当然是搭一个深度神经网络跑几个数据集感受一下作为入门最直观了。自己写代码实现的话debug的过程和运行效率都会很忧伤，...
2024-01-10
