Holeung blog

秉持着打代码学习的习惯，将《TensorFlow实战》实现一讲。关于AlexNet 代码加注释 Code''' 建立一个完整的AlexNet卷积神经网络， 然后对它每个batch的前馈计算（forward）和反馈计算（backward）的速度进行测试， 这里使用随机图片数据来计算每轮前馈、反馈的平均耗时。 holeung 2017.11.29 ''' from datetime im

Codeimport tensorflow as tf import numpy as np# create data x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) y_data = x_data*0.1 + 0.3### create tensorflow structure start ### Weights = tf.Variable(tf.r

## sess Session 会话控制的简单运用 ## sess 每run一次，便执行一次结构 ## sess.close() import tensorflow as tfmatrix1 = tf.constant([[3,3]]) # 1*3 矩阵 matrix2 = tf.constant([[2], [2]]) # 2*1 矩阵produ

''' Variable 变量 2017.11.23 TF中的变量必须先定义'''import tensorflow as tf state = tf.Variable(0,name='counter') # 初始值0，名字为counter print(state.name)one = tf.constant(1) # 常量1new_value = tf.add(state , one) u

ResultCodeimport tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # fake data x = np.linspace(-5,5,200) # x data,shape(100,1)# following are popular activation function y_relu =

Codeimport tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ''' Add layer 定义添加神经层的函数def add_layer(),它有四个参数：输入值、输入的大小、输出的大小和激励函数， 我们设定默认的激励函数是None '''def add_layer(inputs, in_size,