厚积而薄发

从零打造一款网页21手关节点检测应用

# -*- coding: utf-8 -*-"""论文代码基于Transformer模型的电影评论感情分析- 环境 tensorflow==2.7.0 GPU numpy==1.19.5 matplotlib==3.2.2"""import tensorflow as tffrom tensorflow import kerasfrom tensorflow.keras import layerstf.__version__tf.test.is_gpu_avail

-- coding: utf-8 --import tensorflow as tf模拟一个 M-P 神经元class neuron(object):# 构造函数# weight为本神经元的权重，类型为一维的tf.constant# threshold 是这个神经元的阈值， 类型为零维的tf.constantdef __init__(self, weight, threshold):# 请在此添加代码 完成本关任务# ********** Begin *********# self

又鸽了好几天，理由如下：鸽今天我们来学习迁移学习（不是），没更新完。先暂时这样，明天更新完，另外打算肝Yolo系列了，做项目了。（不是）再见！一、数据集1.tf.data.Dataset数据集面对一堆格式不一的原始数据文件，数据预处理的过程非常麻烦，其实在泰坦尼克号的时候大家就能感觉出来，这个过程甚至要比模型设计还要费力。这也就是tf.data.Dataset的由来。注意：前面我们没有用过这个类，都是按照特征和标签拆分的原始数据集，今天我们来试一下这个类tf.data.Dataset.

hello,大家好，我又回来了，如约，更新循环神经网络。最近好像事情变少了，但是状态还是很差。新生班级要展示了，希望51班大哥们能拿个好名次。这篇博客，是用LSTM/RNN来对影评进行分析，这个网络挺复杂，训练了好久，能感觉出来GPU的作用了。另外，我还打算开辟一个机器学习专栏，不知道大家怎么看。后面有投票，希望大家能投一下！！谢谢！！！！下一次更新迁移学习，这个已经在准备啦，很快啦！！import tensorflow as tftf.__version__'2.6.0'tf.tes.

这是一条新的通道，记录我神经网络的课程笔记和课件，序号从-2开始。TensorFlow2教程-Keras概述Keras 是一个用于构建和训练深度学习模型的高阶 API。它可用于快速设计原型、高级研究和生产。Keras的3个优点：方便用户使用、模块化和可组合、易于扩展1 导入tf.kerasTensorFlow2推荐使用tf.keras构建网络，常见的神经网络都包含在tf.keras.layer中(最新的tf.keras的版本可能和keras不同)import tensorflow as t.

终于更新了！这里我们来初探自然语言处理，众所周知，RNN在NLP领域兴风作浪，但是我这里没有用RNN，哈哈哈，所以下一篇就是RNN应用，当然了，最近会更新慢一点，我先努力入党还有各种其余的事情，乱糟糟的感觉。这篇博客其实我是通过markdown导入的，但是太大了太大了，优快云扛不住了，所以我就删减了很多输出的内容，没删减前，只能到数据处理的建立字典…包括前面的NLP基础，这些都是很重要的内容。在人工智能这片领域里，有????也有荆棘，希望我能一直走下去吧！下一篇，RNN我们再会！！希望大家支持一

如约更新。但是有一个恶心的bug我没解决，他是直接让我的某lab崩溃了，经过我的调试，梯度后来都变成0了，我觉得就是因为梯度消失，待破案，目前水平不太够，给自己挖个坑先。下一篇，自然语言处理，电影评论分析小项目，继续冲冲冲import tensorflow as tftf.__version__'2.6.0'# 检测是否支持GPUtf.test.is_gpu_available()Trueimport numpy as npimport IPython.display as .

这节课，我翘了两天，原因是最近压力比较大。大家可能对卷积云里雾里，这节课我们就可视化一下卷积层。通过噪声图像起点单层网络单通道/单层网络多通道/多层网络全通道 来生成几幅图像，让大家看一下卷积神经网络中某一个层的输出，通过与原图像的对比，可以看到卷积层对图像的影响。另外，这是上，下一个我们将这个有趣的项目应用到图片中，生成一些比较魔性的图片。选择了远方，就走下去吧！！下一个是本项目的下一篇 必看：本项目并不训练模型，而是“训练”图像的像素值Deep Dream项目是Google.

这节课，我们来学习如何用GPU训练模型，快的起飞以及接触卷积神经网络并用keras搭建一个卷积神经网络做一个图片分类下一节是一个卷积神经网络的项目，冲冲冲import tensorflow as tftf.__version__,tf.config.list_physical_devices('GPU') # 查看能否使用gpu('2.6.0', [PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU')])使用Gp.

这节课，我们介绍三种保存模型的方法，另外介绍两个很有用的工具，一个是游乐场，一个是tensorboard，这里只是浅浅带过，以后会深入讨论昨天没更新，属实是累了，下一篇卷积神经网络，冲冲冲一、只保留权重和偏执import tensorflow as tffrom tensorflow import kerasfrom tensorflow.keras import datasets, layers, optimizers # step1 加载训练集和测试集合mnist = tf.kera.

“You Jump，I Jump”语出经典爱情电影《泰坦尼克号》经典台词，女主角Rose在船首即将跳入海里，站在旁边的男主Jack为挽救女主，便说出经典台词“You Jump，I Jump”。当一个陌生男人肯为一个陌生女人没理由地去死的时候，毫无缘由的，女主对男主产生了爱的情愫。当然这跟我这篇教程关系不大，这里我们将会通过AI预测Jack和Rose的存活率，国庆没断更，属实不易，需要数据集可以私聊本人or加学习群。谢谢大家支持！一、数据集1.读取数据集import pandas as p.

这节，我们来学学用keras高层API搭建神经网络，本质上keras也是一个深度学习框架，被tensorflow包容了而已。一、数据集在此过程中不需要对输入数据进行塑形：网络的输入层再塑形数据类型转换：model.fit()，需要传入的训练集和训练的标签是numpy数组或者是numpy数组列表划分验证集:model.fit()，可以一键配置验证集比例import tensorflow as tftf.__version__'2.6.0'mnist = tf.keras.data.

这个与上个教程的区别就是两层神经网络一、数据集import tensorflow as tftf.__version__'2.6.0'# 导入数据集mnist = tf.keras.datasets.mnist(train_images,train_labels),(test_images,test_labels) = mnist.load_data()train_images.shape,test_images.shape,train_labels.shape((60000,.

一、数据集import tensorflow as tftf.__version__'2.6.0'# 导入数据集mnist = tf.keras.datasets.mnist(train_images,train_labels),(test_images,test_labels) = mnist.load_data()Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mnis

​Fashion-MNIST是德国研究机构Zalando Research在2017年8月份开源的一个数据集，它包含了如图13.7所示的人们日常穿着的衣服、鞋子、包等十类生活用品，其中训练集包含60000张训练集和10000张测试集，每张图片和MNIST数据集一样，均是28*28像素的灰度图，包括10个种类的生活用品（T-shirt/top, Trouser, Pullover, Dress, Coat, Sandal, Shirt, Sneaker, Bag, Ankle boot）。其实本质上也.

import tensorflow as tfprint(tf.__version__)2.6.0一、数据集mnist = tf.keras.datasets.mnist(train_images,train_labels),(test_images,test_labels) = mnist.load_data()train_images.shape,train_labels.shape((60000, 28, 28), (60000,))# 可视化imageimport mat

import tensorflow as tf防止过拟合的一个办法是设置验证集，当模型在训练集上训练完之后，利用验证集对模型进行调参优化，最终用测试集测试模型性能print(tf.__version__)2.5.1一、准备数据集import pandas as pddf = pd.read_csv('boston.csv')df.head() CRIM ZN INDUS CHAS NO

import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt tf.__version__'2.5.1'一、准备数据集x = np.linspace(-2,2,100)xarray([-2. , -1.95959596, -1.91919192, -1.87878788, -1.83838384, -1.7979798 , -1.75757576, -1.71717172,

import tensorflow as tf一、初体验node1 = tf.constant([[1,2,3],[4,5,6]])node2 = tf.constant([[1,2,3],[4,5,6]])node3 = tf.add(node1,node2)node3<tf.Tensor: shape=(2, 3), dtype=int32, numpy=array([[ 2, 4, 6], [ 8, 10, 12]], dtype=int32)>#

最近有很多小伙伴问我源代码（其实没有人问），但为了做一个系统的学习教程，我决定将我的代码放到gitee上，欢迎大家star和fork代码链接会git的小伙伴可以直接git pull不会git的小伙伴也不要慌最后谢谢大家支持！...