Lionel的博客

  张量（Tensor）是TensorFlow的核心数据单位。一个张量由一组形成阵列（任意维数）的原始值组成。张量的阶是它的维数，而它的形状是一个整数元组，指定了阵列每个维度的长度。 下面会介绍 Tensorflow 中几个特殊张量： - tf.Variable - tf.constant - tf.placeholder tf.Variable   Tensorflo...

  使用 tensorflow 来拟合 y = 0.1*x + 0.3 import tensorflow as tf import numpy as np # 创建训练集 x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) y_data = x_data * 0.1 + 0.3 # 创建 W, b W = tf.Variable(tf.rand...

基于 virtualenv 安装 安装： 打开终端（a shell）; 安装 pip（如果之前没有安装的话） 和 virtualenv : $ sudo easy_install pip $ sudo pip install --upgrade virtualenv 建立一个新的 virtualenv 环境 : $ virtualenv --system-site...

  提到多分类任务，立马会想到使用 softmax 回归，这篇文章主要讲述在 tensorflow 平台使用 softmax 回归方法对 mnist 数据进行数字识别。 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 读取数据 mnist_data = input_da...

  在数字识别- softmax回归文章中使用softmax回归算法对图片进行分类，准确率在92%左右，那么如何使算法准确率得到提升了？本篇文章将使用 rnn 神经网络算法进行数字识别。 import tensorflow as tf from tensorflow.contrib import rnn from tensorflow.examples.tutorials.mnist i...

  在《数字识别-softmax 回归》和《数字识别-rnn 算法》两篇博文中分别介绍了使用 softmax 和 rnn 算法来对数字进行识别，并且 rnn 算法相对于 softmax 回归的基础得到了很大的提升，而在图片分类中，cnn 算法一直是主导，本篇博文将介绍使用 rnn 算法来进行数字识别。 import tensorflow as tf from tensorflow.exam...

  tensorflow中，模型的存储和恢复使用tf.train.Saver类，模型存储使用该类的 save 方法。模型恢复使用restore 方法。 模型存储   模型存储使用tf.train.Saver.save()方法。以saver.save(sess, 'model/model.ckpt')为例，在model路径下会有四个文件(如下图） checkpoint 记录保存信息，...

使用pip install --upgrade tensorflow出现以下问题： 这是因为安装 grpcio 出错了，解决方案： pip install --no-cache-dir --only-binary :all: grpcio==1.10.1 pip install tensorflow==1.8.0 ...

记录在使用 tensorflow 框架开发代码时遇到的问题，会不间断更新。 1. ‘TFOptimizer’ object has no attribute ‘lr’ 问题描述：在使用 ReduceLROnPlateau 做学习率衰减时，出现以下问题： 问题原因，在使用优化器时使用的 tf 自带的 Adam 优化器(tf.train.AdamOptimizer)，该优化器无 lr 属性，改为 t...