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目录一、深度学习与深层神经网络二、损失函数定义交叉熵均方误差（MSE，mean squared error）自定义损失函数三、神经网络优化算法四、神经网络的进一步优化1.学习率的设置2.过拟合问题3.滑动平均模型一、深度学习与深层神经网络深度学习是指一类通过多层非线性变换对高复杂性数据建模算法的合集，深层神经网络就是实现多层非线性变换最常用的一种方法...

一、TensorFlow计算模型——计算图(Computational Graph）二、TensorFlow数据模型——张量（tensor）三、TensorFlow运行模型——会话（session）四、TensorFlow实现神经网络一、TensorFlow计算模型——计算图(Computational Graph）TensorFlow——Tensor和Flow。T...

目录多线程输入数据处理框架队列与多线程输入文件队列组合训练数据输入数据处理框架多线程输入数据处理框架为了避免图像预处理成为神经网络模型训练效率的瓶颈，TF提供了一套多线程处理输入数据的框架。经典的输入数据处理流程为如图所示。队列与多线程在tensorflow中，队列不仅是一种数据结构，更提供了多线程机制，队列也是TF中多线程输入数据处理框架的基础。比如...

目录TFRecord输入数据格式Tensorflow图像预处理函数图像编码处理图像大小调整图像翻转图像色彩调整处理标注框图像预处理完整样例TFRecord输入数据格式TF提供了一种统一的格式来存储数据，这个格式就是TFRecord。TFRecord文件中的数据都是通过tf.train.Example存储的。tf.train.Example中包括一个从属性名称...

目录卷积神经网络的基本结构卷积层池化层经典卷积网络LeNet-5模型Inception-v3模型迁移学习卷积神经网络的基本结构前面所提到的MNIST是一个相对简单的数据集，而在其他更复杂的图像识别数据集上，卷积神经网络有更好的表现。比如Cifar数据集和ImageNet数据集。Cifar分为Cifar-10和Cifar-100两个问题，都是32*32的彩色...

目录变量管理模型持久化保存模型读取模型保存为可移植单个文件持久化原理及数据格式TensorFlow最佳实践样例程序mnist_inference.pymnist_train.pymnist_eval.py变量管理随着神经网络的结构更加复杂，参数更多时，需要一个更好的方式来传递和管理变量。在TF中提供了通过变量的名字来创建或者获取一个变量的机制，通过这...

MNIST数据集MNIST是一个手写体数字识别数据体，作为机器学习的入门样例。这个数据集包含了60000张图片作为训练数据，其中图片的大小为28*28。一般从中划出5000张作为验证数据（validation），另外55000张作为训练数据（train），还有10000张图片作为测试数据（test），且每一张图片都代表了0-9中的一个数字。在TF中专门提供了一个类来处理MNIST数据：f...

文章目录Tensorboard简介TensorFlow计算图可视化命名空间与Tensorboard图上节点节点信息监控指标可视化Tensorboard简介Tensorboard是Tensorflow的可视化工具，通过tf程序输出的日志文件来可视化程序的运行状态。下面的代码完成了Tensorboard日志输出的功能。import tensorflow as tfinput1 = tf.co...