
tensorflow
wardseptember
https://wardseptember.gitee.io/mynotes/#/
展开
-
TensorFlow v2.0入门教程——06卷积神经网络(CNN)
CNN class CNN(tf.keras.Model): def __init__(self): super().__init__() # valid:表示不够卷积核大小的块,则丢弃;same表示不够卷积核大小的块就补0,所以输出和输入形状相同 self.conv1 = tf.keras.layers.Conv2D( ...原创 2019-10-12 12:04:21 · 453 阅读 · 0 评论 -
tensorflow v2.0入门教程——05多层感知机(MLP)
多层感知机 import tensorflow as tf import numpy as np class MNISTLoader(): def __init__(self): mnist = tf.keras.datasets.mnist (self.train_data, self.train_label), (self.test_data, se...原创 2019-10-11 21:24:26 · 381 阅读 · 0 评论 -
tensorflow v2.0入门教程——01安装
安装(各平台通用) pip3 install tensorflow==2.0 -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple --trusted-host mirrors.aliyun.com 测试 进入python命令行模式 import tensorflow as tf 没报错,表示安装成功 ...原创 2019-10-01 17:24:10 · 276 阅读 · 0 评论 -
tensorflow v2.0入门教程——02基本操作
个人博客 tensor tensor即张量,张量的数学含义是多维数组,标量(数字)可以看作是0维的张量。一维数组称为1维向量,二维数组称为矩阵。在神经网络学习中,几乎所有的数据都可以看作张量,如神经网络的权重,偏置等。 输出hello world import tensorflow as tf hello = tf.constant('hello world') # 创建一个常量 print(h...原创 2019-10-01 18:23:47 · 1430 阅读 · 0 评论 -
tensorflow v2.0入门教程——03线性回归
个人博客 本教程在理解线性回归原理的基础上。 线性回归 import tensorflow as tf import numpy as np # 一些参数 learning_rate = 0.01 # 学习率 training_steps = 1000 # 训练次数 display_step = 50 # 训练50次输出一次 # 训练数据 X = np.array([3.3,4.4,5....原创 2019-10-01 19:51:27 · 1871 阅读 · 0 评论 -
tensorflow v2.0入门教程——04逻辑回归
个人博客 本教程需先理解逻辑回归原理。 采用MNIST手写数字数据集,60000张训练图片,10000张测试图片,图片大小为28*28,像素值为0到255。 逻辑回归 import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.keras.datasets import mnist # MNIST数据集参数 num_classes = 1...原创 2019-10-02 16:17:55 · 1182 阅读 · 0 评论