BBJG_001的博客

原文地址Pytorch系列目录导入支持import tensorflow as tfimport torchimport numpy as np生成测试数据onehot_labels = [[0,0,1,0,0], [0,0,0,1,0], [0,1,0,0,0], ...

原文地址分类目录——TensorFlow我的一点理解在某种意义上讲，深度学习=神经网络是一个多层处理的过程x0 -> y_1=f(Wx0+b) -> y_2=f(Wx1+b) -> y_3=f(Wx2+b) -> . . . -> y=f(Wx(n-1)+b)其中每一层 先进行一轮“直”（线性的）的操作：y。=Wx+b，就是个加权，y。中的每一个数据都是...

原文地址分类目录——TensorFlow我的一点理解在某种意义上讲，深度学习=神经网络是一个多层处理的过程x0 -> y_1=f(Wx0) -> y_2=f(Wx1) -> y_3=f(Wx2) -> . . . -> y=f(Wx(n-1))其中每一层 先进行一轮“直”（线性的）的操作：y。=Wx，就是个加权，y。中的每一个数据都是对x中所有数据的一个...

原文地址分类目录——TensorFlow之前说过TensorFlow这个架构会先定义所有运算过程(option)，最后通过run(option)来动态执行，这个形式有些像普通函数与main的概念，普通函数只是静态的定义在那，只有当main被调用时，写在main中的函数才回被真正的动态调用。本文要说的 tf.placeholder() 就有些像普通函数中的形式参数，在定义函数时的参数只是形式上...

原文地址激活函数是推动深度学习发展的一个关键节点。深度学习框架，尤其是基于人工神经网络的框架可以追溯到1980年福岛邦彦提出的新认知机[11]，而人工神经网络的历史更为久远。1989年，扬·勒丘恩（Yann LeCun）等人开始将1974年提出的标准反向传播算法[12]应用于深度神经网络，这一网络被用于手写邮政编码识别。尽管算法可以成功执行，但计算代价非常巨大，神经网路的训练时间达到了3天，...

学习中要用到TensorFlow了，花了一些功夫装上了，期间在网上获得了很多同仁的教程的帮助，本着本着共同学习、方便他人的想法，我把我整理的安装过程也写在这里，希望能对读者有些许助益。系统：win10TensorFlow版本：1.14.0CUDA版本：cuda_10.0.130_411.31_win10cudnn版本：cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.1.3...

原文地址TensorFlow的所有运行操作，都必须在打开的Seesion下执行，Session就像一个操作台，所有的操作都在这个操作台上运行。我薛微总结了一下TensorFlow的机制，大致是这样的做一堆变量声明做一堆操作声明（通过中间操作名来传递操作，假设为有一个operate()）做一个变量初始化的操作声明（init() # 在本例中没有体现这一步）创建sess = Sessio...

原文地址我薛微总结了一下TensorFlow的机制，大致是这样的做一堆变量声明做一堆操作声明（通过中间操作名来传递操作，假设为有一个operate()）做一个变量初始化的操作声明（init()）创建sess = Session()在Session下执行初始化（sess.init()）在Session下执行操作（sess.operate()，这时候就会一步一步去追溯你声明好的操作流...

原文地址我的一丢丢看法，个人以为计算图是TensorFlow架构中最大的逻辑空间，用来隔离不同项目中定义的变量和运算。来段程序理解一下import tensorflow as tf# Graph()框出一个范围，用来隔离张量和计算，还可以通过tf.Graph.device指定设备，与其他graph下的变量隔离# collection属于计算图下的概念，相当于一个公共空间，本计算图下的中间...