《Tensorflow实战》学习笔记（一）

邓乐来Jacob

于 2018-12-02 13:50:41 发布

阅读量201

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： TensorFlow 机器学习

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/denglelai123/article/details/84710463

机器学习同时被 2 个专栏收录

5 篇文章

订阅专栏

3 篇文章

订阅专栏

本文详细介绍了深度学习的基本流程，包括定义算法公式、设定损失函数与优化器、数据迭代训练及测试集准确率评估。核心内容涉及神经网络的前向传播、交叉熵损失函数的应用，以及TensorFlow中关键API的使用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

深度学习基本四步骤：

（1）定义算法公式，也就是神经网络forward时的计算

（2）定义loss，选定优化器，并指定优化器优化loss

（3）迭代对数据进行训练

（4）在测试集合对准确率进行评测

有用的类

tf.placeholder()

tf.Variable()

tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)

cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y*tf.log*(),reduction_indices())

评论

被折叠的条评论为什么被折叠?

到【灌水乐园】发言

查看更多评论

添加红包

成就一亿技术人!

hope_wisdom

发出的红包

实付元

使用余额支付

点击重新获取

扫码支付

钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。