Ding_xiaofei的博客

前言上一篇逻辑回归的已经不知道是猴年马月写的，这里贴一下eager模式的。很多都api化，好处代码清晰，缺点是有些原来可能就没有那么清晰了。下面我们直接看代码''' Logistic Regression with Eager API.A logistic regression learning algorithm example using TensorFlow's Eager API....

线性回归比较基础的模型，这边不多介绍，这里主要将tensorflow的基本编程模式TensorFlow的一般模式是，先构建图（也就是你的模型），然后使用sess往图里注入数据。迭代训练图中的各项参数。废话不多说，我们直接看带session的代码。A linear regression learning algorithm example using TensorFlow library....

前言tf.data非常的好用，这里不多说，如果你停留在placeholder，feed_dict,你可能对这篇博客并不感兴趣。如果在处理大规模数据，tf.data就极其好用了。从内存里面读取数据我们先放代码，再慢慢解读import tensorflow as tfimport numpy as npdataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slice...

不定期更新TensorFlow高级API（Estimator <1>）TensorFlow高级API（Estimator <2>）TensorFlow高级API（Estimator <3>）TensorFlow与NLP（词袋模型）TensorFlow与NLP（CNN文本分类）TensorFlow与NLP（词向量）...

不定期更新TensorFlow基础系列（Hello，TensorFlow）TensorFlow基础系列（逻辑回归）TensorFlow基础系列（softmax回归）TensorFlow基础系列（神经网络NN）TensorFlow基础系列（TFRecord）TensorFlow基础系列（TFRecord）...

开篇好久没有更新Tensorflow与NLP系列了，时间一长就比较容易遗忘，所以今天还是要开始这些源码的解读。老规矩，原理还是一带而过，重要的是代码的解读，我相信整个代码完整的流程掌握了，原理就不在话下了。整个模型的流程在图上都有完整的体现。train.py参数设置首先是大量的参数设置# Data loading paramstf.flags.DEFINE_flo...

开篇昨天没有更新TensorFlow系列，有点跳票的意思，最近一直在参加一些小厂的算法工程师的面试，比较尴尬的是，昨天西山居的算法部门的老大直接觉得我比较水了，觉得我们在学校里面处理的文本和公司里面的差距太大了，搞得我一度无法释怀，老实说中文的文本处理还是存在很多的问题，而我也深度反省了一下自己的实战能力，同时也更加坚定地去完成这一系列博客。 既然是NLP，那么我还是先分享一下一个大厂的面试...

开篇同样是一个检索目录，希望能够帮助自己和大家学习和复习相关的理论知识，同时我也会定期放上一些源码的解读。目录

开篇算起凌晨的那一篇词袋模型，这是今天的第三篇TensorFlow博客，我们也要开始跑一点真实的数据集啦。不能总是拿着自己随便捏造的一点数据来描述我们的算法，可能会有点老套，但是我还是决定选择一个比较常被用用到的数据集，手写数字的数据集。找了一大圈数据集的下载，发现在csdn上还需要积分下载，这种本来就应该是免费下载使用的数据集还要积分就有点过分啦。这里放上我的下载链接链接:https://p...

开篇补上之前缺失的TensorFlow基础，这两天要放五一假了，又可以把缺上的东西拿来补一补，错失了很多大厂的面试机会，也深感自己基础的不扎实。之前的逻辑回归，我们讲的是二分类问题，但是现实中，我们要做的往往是多分类。所以训练一个多分类的模型是十分必要的，今天我们就来说说神经网络中最常见的多分类模型，softmax。softmax和逻辑回归的模型函数sigmoid一样，softmax也...

开篇接触TensorFlow也差不多一年多，因为论文的实验需要，中间间间断断的学习，东西或多或少会有所遗忘，所以着手开始写这一系列博客，希望能够坚持，磨炼技术，也为9月份的秋招打好扎实的基础。 那么这一系列博客能够让你学到什么呢，首先是tensorflow的基本操作，之后我们会用tensorflow实现一系列机器学习和深度学习的算法，深度学习优先，因为它毕竟是深度学习框架。本系列代码以代码为...

estimator最主要的就两个部分input_fnmodel_fn模型可以自定义输入需要转成字典import osimport pandas as pdimport tensorflow as tfFUTURES = ['SepalLength', 'SepalWidth', 'PetalLength', 'PetalWidth', 'Species']SPECIES =...

前言最近一直在做CTR预估的模型，为了应对大规模数据和导出更加易用的线上模型导出模型的问题，不得不放弃session，placehoder这种比较原始的tensorflow编码。使用更加高级的estimator api，说是高级api，让tensorflow编码更加简单，但是里面还是有不少的坑，在网上也找了各种案例，但还是太模式化，官方的教程也只针对简单的案例。这边为了避免重复工作，有比较好的教...

源码解析上一篇博客，实例化estimator的代码如下：tf.estimator.Estimator( model_fn=model_fn, # First-class function params=params, # HParams config=run_config # RunConfig)我们从这个实例化进入，看我们需要传给estimator的参数都...

一段奇怪的翻译Tensorflow一个不太为人所知的组件是TFRecord文件格式，这是Tensorflow自己的二进制存储格式。如果您正在处理大型数据集，使用二进制文件格式存储数据会对导入管道的性能产生积极的影响，从而减少模型的训练时间。二进制数据在磁盘上占用的空间更少，复制所需的时间更少，而且可以更有效地从磁盘读取数据。如果你的数据存储在磁盘上，二进制会让你获得更好的读写性能。然而，纯...

基础数据格式三种基础数据类型：bytes，float，int64对应tf.train中三种类型：BytesList (字符串列表), FloatList (浮点数列表), Int64List (64位整数列表)，构造它们三个依照下面的方式传入相对应的value。tf.train.BytesList(value=[context_idxs.tostring()]tf.train.Int64L...

前言每天花点时间整理一些TF的知识点包括tensorflow1.0和tensorflow2.0hello TensorFlow初见sessionfrom __future__ import print_functionimport tensorflow as tf# Simple hello world using TensorFlow# Create a Constant ...