Netceor的博客

关于tensorflow、pytorch、tensorvision等等一系列的版本要求，见博客这里就按我自己的需求安装。

一、模型1.AlexNet卷积神经网络的演进从LeNet到AlexNet到VGGNet、GoogleNet到ResNet。演进的方式是有一定规律的，并且它们也都在ImageNet LSVRC竞赛上，用120万张图片，1000类的标记， 取得了很好的成绩。AlexNet是2012年ImageNet图像分类竞赛冠军，它之所以能成功地让卷积的方法重新 回到人们的视野，在于使用了如下的方法： 首先是防止过拟合。在防止过拟合方面，它使用了两个方法：一个是数据增强（data augmentation）

在运行 import tensorflow 报了以下错误2021-08-20 10:30:43.560405: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'; dlerror: cudart64_110.dll not found说是某个文件找不到，但其实解决办法很简单，只需要先导入 spicy 包# pip insta

本文章内容：神经网络的搭建：通过定义全连接操作来简化网络搭建 存储模型：在检查点checkpoint保存参数 读取模型：通过读取ckpt文件将已训练模型用于预测一、输入数据为了方便所跑数据的可视化，我们会将变量全部写入tenserboard中。因为tensorboard中同一路径下的图像显示是叠加的，因此可以找到存放路径，将曾经的一些无用图删除。import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import

一、张量的概念在Tensorflow中

目录一、Anaconda 安装二、安装 TensorFlow-CPU1、配置环境2、安装 Tensorflow三、安装TensorFlow-GPU1、是否可安装GPU版Tensorflow（1）方法一：查看算力（2）方法二：Google搜索2、安装显卡驱动3、创建虚拟环境4、安装Tensorflow、CUDA、cuDNN（1）CUDA版本选择（2）cuDNN、TensorFlow 版本选择（3）方法一：安装包安装（3）方法二：conda 安装（未尝试）5、测试四、安装 Keras五、测试1、测试代码2、查看

一、问题在运行以下一些代码测试 gpu的时候报错了# 代码1print(tf.test.is_gpu_available())# 代码2import tensorflow as tfa = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')c = tf.matmul(a

一、波士顿房价预测波士顿房价数据集包括506个样本，每个样本包括12个特征变量和该地区的平均房价房价（单价）显然和多个特征变量相关，不是单变量线性回归（一元线性回归）问题选择多个特征变量来建立线性方程，这就是多变量线性回归（多元线性回归）问题本数据集包含与波士顿房价相关的多个因素：CRIM ：城镇人均犯罪率ZN ：住宅用地超过25000 sq.ft. 的比例INDUS : 城镇非零售商用土地的比例CHAS ：Charles河空变量（如果边界是河流，则为1；否则，为0）NOX ：一氧化氮浓度RM ：

一、房价预测问题房价和面积基本上呈现线性关系。图中直线。y=wx+b 其中：y指的是价格，即我们试图预测的值。 w是直线的斜率 x是房子的面积，即输入的数据 b指的是y轴的截距

一、神经网络关于神经网络，网上的介绍很多，一些基本原理就不再赘述了，默认大家已经掌握了一定程度的知识，只简单提及一些相关内容。博客以如何在tensoeflow下实现为主。其中，为输出结果，为输入，为相应的权重，为偏置，为激活函数。正向传播：数据是从输入端流向输出端的，当赋予和合适的值并结合合适的激活函数时，可产生很好的拟合效果。反向传播：反向传播的意义在于，告诉我们需要将w和b调整到多少。 在刚开始没有得到合适的w和b时，正向传播所产生的结果与真实值之间存在误差，反向传播就是利用.

一、安装地址Anaconda是Python的一个科学计算发行版，内置了上 千个Python经常会用到的库，包括Scikit-learn、 NumPy、SciPy、Pandas等 官网网址：https://www.anaconda.com/但是也可以到清华映像站进行下载：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/我下载时选择的是3-4.2.0-Windows-x86_64的版本。这个可以根据不同点那...

一、罗密欧与朱丽叶统计 THE TRAGEDY OF ROMEO AND JULIET （罗密欧与朱丽叶）英文小说中各单词出现的次数import reimport collectionsimport pandas as pd# 读取文件filename = '罗密欧与朱丽叶(英文版)莎士比亚.txt'content=open(filename).read()word=re.compile(r'\W+')# 转换为小写字母words=word.split(content.upp

一、存储与可视化import tensorflow as tftf.reset_default_graph() #清除default graph和不断增加的节点# 定义变量aa=tf.Variable(1,name="a")# 定义b操作为a+1b=tf.add(a,1,name="b")# 定义c操作为b*4c=tf.multiply(b,4,name="c")# 定义d为c-bd=tf.subtract(c,b,name="d")# 设置一条合适的路径logdir="D

一、