Jaykie

linux 常用语法：1. pwd                   打印当前在哪个目录2. ls                        列出当前路径下的文件和目录3. mkdir 目录名     新建目录4. cd 目录名          进到指定目录  #目录名 ：           .  表示当前目录       .. 表示上一级目录         - 表...

1.基于Tensorflow的NN：用张量表示数据，用计算图搭建神经网络，用会话执行计算图，优化线上的权重（参数），得到模型。2.张量（tensor）：多为数组（列表）   阶：张量的维数（几个方括号几阶）#vim ~/.vimrc 写入：      set ts=4        set nu       配置使Tab缩进4格3.数据类型：Tensorflow的数据类型有tf.flo...

4.1损失函数神经元模型激活函数激活函数的作用: 有效避免仅适用线性组合,提高了模型的表达力,使模型有更好的区分力. 神经网络复杂度:多用NN层数和NN参数的个数表示. 层数 = 隐藏层的层数 + 1个输出层 总参数 = 总W + 总b损失函数(loss):预测值(y)与已知答案(y_)的差距 NN优化目标: loss最小,常见的损失函数：均方误差(MSE...

5.1 MNIST 数据集MNIST数据集: 6W张28*28的0~9手写数字图片和标签,用于训练 1W张28*28的0~9手写数字图片和标签,用于测试 每张图片的784个像素点(28*28)组成长度为784的一维数组,作为输入特征 图片的标签（0~9）以一维数组的形式给出,每个元素表示对应分类出现的概率 TF 提供 input_data 模块自动读取数据集from tenso...

转：https://blog.youkuaiyun.com/xinyuski/article/details/844005271：优化器。机器学习训练的目的在于更新参数，优化目标函数，常见优化器有SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam。其中SGD和Adam优化器是最为常用的两种优化器，SGD根据每个batch的数据计算一次局部的估计，最小化代价函数。学习速率决定了...

保存模型（ckpt）仅需两行即可保存模型saver = tf.train.Saver(tf.global_variables(), max_to_keep= 5)#第二个参数填任意数字（用于区别各个保存的模型）path = saver.save(sess, '../model/textCNN/model/my-model',global_step = currentStep)注...