W_hm_M的博客

该案例使用BP神经网络来判断银行客户是否流失，神经网络结构为，输入层10个神经元，两个隐层各为256个神经元，输出层2个神经元。数据集：https://pan.baidu.com/s/1NnDgxesLmg3Zeppdg9YeMg提取码：i6it代码及注释如下：# 屏蔽通知和警告import osos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'# 使用Tnesorflow1版本的操作，屏蔽tf2的操作import tensorflow.compat.v1 as

Jupyter使用步骤：Jupyter Notebook和Spyder一样，在Anaconda下，如果是base环境下，Spyder是已经安装好的，我们使用使直接launch即可。在我们新建立的tensorflow环境下，它是需要安装的，点击install，稍等片刻即可。Jupyter在使用时可能比Spyder麻烦一点，例如我们想运行在这个文件夹下的python项目：C:\Users\lenovo\PycharmProjects\Beliefs，具体步骤为：打开命令提示符，输入命令【cd C:\Us

Tensorboard使用方式在程序中调用tf.summary.scalar()操作准确率、损失等进行标量显示，例如：tf.summary.scalar('loss', loss)调用tf.summary.merge_all()，将标量信息保存到磁盘；在训练过程中使用tf.summary.FileWriter('./logs/', sess.graph)操作将训练过程的日志文件存入logs目录下在tf.Session()中，将样本喂入模型，读取磁盘的信息，以便Tensorboard上显示，

Anaconda安装及tensorflow配置1 Anaconda安装及简单使用1.1 Anaconda安装1.2 Anaconda简单使用2 Tensorflow配置2.1 环境的创建2.2 Tensorflow版本选择2.3 Tensorflow的安装2.3.1 Tensorflow cpu版本安装2.3.2 Tensorflow gpu版本安装3 Spyder基本使用4 Jupyter Notebook基本使用1 Anaconda安装及简单使用1.1 Anaconda安装Windows下的Ana