hfut天天的博客

TensorFlow编程基础TensorFlow编程基础1.编程模型了解模型的运行机制指定GPU运算设置GPU使用资源保存和载入模型的方法介绍1. 保存模型2. 载入模型3. 分析模型内容，演示模型的其他保存方法模型内容保存模型的其他方法检查点（Checkpoint）例：为模型添加保存检查点实例：更简便的保存检查点TensorFlow编程基础1.编程模型Tensorflow：Tensor（...

了解Tensorflow的开发基本步骤

深度学习大致步骤1. 准备数据2. 搭建模型3. 迭代训练模型模型是如何训练出来的模型里的内容和意义模型结构： 输入-中间节点-输出TensorFlow 将中间节点及节点间的运算关系(OPS)定义在自己内部的一个“图”上，全通过一个“会话(session)”行图中OPS具体运算。可以这样理解："图"是静态的，无论做任何加减乘除，他们只是将关系搭建在一起，不会有任何运算"会话"...

Tensorflow 占位符placeholderplaceholder是TensorFlow的占位符节点，由placeholder方法创建，其也是一种常量，但是由用户在调用run方法是传递的，也可以将placeholder理解为一种形参。即其不像constant那样直接可以使用，需要用户传递常数值。创建方式X = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape...

Tensorflow Variable（变量）Vatiable是tensorflow的变量节点，通过Variable（注：V大写）方法创建，并且需要传递初始值。在使用前需要通过tensorflow的初始化方法进行初始化。** 创建方式**W = tf.Variable(initial_value=tf.zeros([9, 5]), # 初始值，必填，张量或可以转换为张量的Python对象。...

Tensorflow机器学习记录tensorflow处理结构计算图纸张量（Tensor):例1Session会话控制Variable 变量Placeholder 传入值激励函数 (Activation Function)非线性方程激励函数常用选择添加层 def add_layer()定义 add_layer()建造神经网络导入数据搭建网络训练matplotlib 可视化加速神经网络训练 (Spee...

手写数字识别mnist——keras多层感知器识别手写数字1.进行数据预处理导入所需模块读取MNIST数据集将feature（数字图像特征值）使用reshape转换将features（数字图像特征值）标准化lable（数字真实的值）以 One-hot Encoding 进行转换2.建立模型导入需要模块建立Sequential模型建立输入层，隐藏层建立输出层查看模型的摘要3.进行训练定义训练方式开始...