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参考：https://www.cnblogs.com/hellcat/p/6906065.htmltf.nn.sufficient_statistics(x, axes, shift=None,keep_dims=False, name=None)     1. 功能：计算与均值和方差有关的完全统计量2. 返回：4维元组      ->     ( 元素个数，元素加和，元素的平方和，shif...

请参考第七讲给出的leNet5卷积网络代码，使用Cifar-10数据集训练模型，实现彩色图像识别。 Cifar-10数据集包含了airlane、automobile、bird、cat、deer、dog、frog、horse、ship、truck，10种分类，共60000张图片，其中训练集50000张，测试集10000张。请使用lenet5卷积网络，训练模型参数，提升模型识别准确率。 作业需要提...

卷积神经网络全连接 NN:每个神经元与前后相邻层的每一个神经元都有连接关系,输入是特征,输出为预测的结果。待优化的参数过多,容易导致模型过拟合。在实际应用中,会先对原始图像进行特征提取,把提取到的特征喂给全连接网络,再让全连接网络计算出分类评估值。卷积是一种有效提取图片特征的方法。一般用一个正方形卷积核,遍历图片上的每一个像素点。图片与卷积核重合区域内相对应的每一个像素值乘卷积核内相对...

课程链接这这里随机产生 32 组生产出的零件的体积和重量,训练 3000 轮,每 500 轮输出一次损失函数import tensorflow as tfimport numpy as npSEED = 23455rng = np.random.RandomState(SEED)BATCH_SIZE = 8X_NUM = 32STEPS = 3000LEARNING_RA...

制作数据集tfrecords 文件： (1) tfrecords: 是一种二进制文件,可先将图片和标签制作成该格式的文件。使用 tfrecords 进行数据读取,会提高内存利用率。 (2) tf.train.Example: 用来存储训练数据。训练数据的特征用键值对的形式表示。 如:‘ img_raw ’ :值 ‘ label ’ :值 值是 Byteslist/FloatList/...

输入手写数字输出识别结果实现断点续训 输入真实图片,输出预测结果实现断点续训，在 mnist_backward.py 里加入三行代码即可： with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) # 实现断点续训 ----------------------...

实现手写体 mnist 数据集的识别任务,共分为三个模块文件,分别是:描述网络结构的前向传播过程文件(mnist_forward.py)描述网络参数优化方法的反向传播过程文件( mnist_backward.py )验证模型准确率的测试过程文件(mnist_test.py)。描述网络结构的前向传播过程文件(mnist_forward.py)描述网络参数优化方法的反向传播过程...

MNIST 数据集介绍mnist 数据集:包含 7 万张黑底白字手写数字图片,其中 55000 张为训练集,5000 张为验证集,10000 张为测试集。 每张图片大小为 28*28 像素,图片中纯黑色像素值为 0,纯白色像素值为 1。 数据集的标签是长度为 10 的一维数组,数组中每个元素索引号表示对应数字出现的概率。 在将 mnist 数据集作为输入喂入神经网络时,需先将数据集中每...

模块化搭建神经网络前向传播:由输入到输出,搭建完整的网络结构,描述前向传播的过程需要定义三个函数:(1) 第一个函数 forward()完成网络结构的设计,从输入到输出搭建完整的网络结构,实现前向传播过程。 该函数中,参数 x 为输入,regularizer 为正则化权重,返回值为预测或分类结果 y。def forward(x, regularizer): w= ...

将 list 写进 csv 文件：import csvimport timelistA = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9], [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]]listA_fpath = str(int(time.time())) + '.csv'with open(listA_fpath, 'w') as fw: writer =...

将 list 写进 csv 文件：import csvimport timelistA = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9], [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]]listA_fpath = str(int(time.time())) + '.csv'with open(listA_fpath, 'w') as fw: writer =...

官方 tutorial 链接： Neural Machine Translation (seq2seq) Tutorial -> https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/seq2seq (先挖坑，看完来填！)

将 list 写进 csv 文件：import csvimport timelistA = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9], [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]]listA_fpath = str(int(time.time())) + '.csv'with open(listA_fpath, 'w') as fw: writer =...

segmentseq2seq源代码：https://github.com/pponnada/segmentseq2seqtensorflow版本为0.12.0时运行OKdatasets原始数据文件有：1.Financial1.sequences5ss-1024ws-64.bz22.Financial1.ss-1024.vocab-5ws-64从 predict.py 开始：maybe_downl...

Lenet-5代码讲解Lenet 神经网络是 Yann LeCun 等人在 1998 年提出的,该神经网络充分考虑图像的相关性。1. Lenet 神经网络结构为:1.输入为 32*32*1 的图片大小,为单通道的输入; 2.进行卷积,卷积核大小为 5*5*1,个数为 6,步长为 1,非全零填充模式; 3.将卷积结果通过非线性激活函数; 4.进行池化,池化大小为 2*2,步长为...