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tensorflow命令行参数：tf.app.flags.FLAGS
tf 中定义了 tf.app.flags.FLAGS ，用于接受从终端传入的命令行参数tf.app.flags.DEFINE_string() ：定义一个用于接收 string 类型数值的变量;tf.app.flags.DEFINE_integer() : 定义一个用于接收 int 类型数值的变量;tf.app.flags.DEFINE_float() ： 定义一个用于接收 float 类型数值的变量;tf.app.flags.DEFINE_boolean() : 定义一个用于接收 bool 类型数原创 2021-10-29 14:14:41 · 244 阅读 · 0 评论 -
TensorFlow - Multi GPU Computation
1多gpu训练预期两张卡模型3090和4张差距较小1benchmark模型过于简单，主要时间是cpu和gpu之间的通信时间2内存速度不快，增加通信时间，主要时间花在通信上3batchsize不高时，就算修改多显卡有时候也只会用一块4多显卡要有代码修改优化器from keras.utils import multi_gpu_model转载http://blog.s-schoener.com/2017-12-15-parallel-tensorflow-intro/1训练速度与使用的原创 2021-07-23 11:16:46 · 489 阅读 · 0 评论 -
深度学习应用14-2CGAN生成
原创 2020-03-29 21:09:14 · 278 阅读 · 0 评论 -
深度学习应用14-1利用GAN生成fashion-mnist图像
训练两个优化器，判别器和生成器生成图像和可视化生成的图像原创 2020-03-29 21:05:18 · 742 阅读 · 0 评论 -
深度学习应用14-1生成式对抗网络
文章目录gan应用gan 原理gan应用判别式就是将高维向低维转换其他生成式模型复杂度很高，gan有优势gan 原理GAN训练DC深度卷积100维噪音向量-全连接-转置卷积。。。减少通道数量，最后输出3通道64*64判别器就是深度借款及网络...原创 2020-03-29 20:46:06 · 380 阅读 · 0 评论 -
深度学习应用13循环神经网络及其应用-lstm实践
文章目录循环神经网络RNN与LSTM介绍LSTM具体代码见github循环神经网络RNN与LSTM介绍反向传播中激活函数用tanh在-1到1之间，它的导数在0-1之间，所以连成为趋近于0LSTM连乘出现梯度消失梯度爆炸其他部分与深度学习应用13电影评论情感分析相同关键在于模型搭建model=tf.keras.models.Sequential()m...原创 2020-03-29 17:46:18 · 662 阅读 · 1 评论 -
深度学习应用13电影评论情感分析
文章目录1IMDB数据集的获取与处理1.1下载数据集1.2IMDB数据文件读取具体代码见github1IMDB数据集的获取与处理在tf2.0里面装在了imdb数据集直接下载就可以若是第一次下载，会在本地建立.kears文件夹下datasets并存储文件1.1下载数据集# 导入需要用的库import osimport tarfile# 软件包的解压import urllib...原创 2020-03-29 16:09:56 · 3006 阅读 · 1 评论 -
词的数字化表示方法和词嵌入
独热编码无法理解同义词之间的相关性相关性通过词嵌入解决通常就像迁移学习一样，用别人训练好的来进行词嵌入。自己训练要较好的如果想要中文问本可以取最后一个先用具体数字代表数字，只是离散的id号，如果用这种id做特征向量不利于做相似度计算。词编变成了词索引向量，利用词嵌入技术，转为四维向量...原创 2020-03-22 14:44:59 · 457 阅读 · 0 评论 -
深度学习应用13电影情感分析
电影情感分析分为2个文件夹一个正面一个负面的评论独热编码为0和1自然语言处理分词具体实践见自然语言处理-结巴分词实践，代码见github原创 2020-03-22 14:04:24 · 651 阅读 · 0 评论 -
自然语言处理-结巴分词实践
文章目录安装包方法1方法2代码安装包方法1首先安装jieba包,我用了虚拟环境首先激活到我自己的TensorFlow（为自己取名的包）环境中，然后pip install jiba 安装activate TensorFlow方法2当然也可以直接在anaconda中进行安装代码导入包import jiebatext='我是练习时长两年半的个人练习生蔡徐坤，我喜欢唱跳rap和篮...原创 2020-03-22 13:57:07 · 297 阅读 · 0 评论 -
深度学习应用9CIFAR图像识别分类-断点续训
文章目录1下载数据集2导入数据集3显示图像4数据预处理4.1图像数据预处理4.2标签数据预处理将标签改为独热编码5建立Cifar-10图像分类模型5.1定义共享函数5.2定义网络结构5.3构建模型5.4定义准确率6训练6.1启动会话6.2断点续训6.3迭代训练7模型预测7.1计算测试集上准确率7.2利用模型进行预测7.3 可视化预测结果1下载数据集可以从[(https://www.cs.tor...原创 2020-03-15 20:29:45 · 971 阅读 · 0 评论 -
深度学习应用9.2卷积神经网络的基本结构
最大池化平均池化原创 2020-03-13 14:30:32 · 310 阅读 · 0 评论 -
深度学习应用9.2卷积神经网络
文章目录1卷积神经网络2卷积卷积池化pooling池化是否有参数需要学习？池化的超参数有哪些1卷积神经网络神经元的提出2卷积不同卷积核输出图像不同，降采样层就是把分辨率高的图像变为低的，将采样层也叫池化层。池化可以降采样，但不是唯一的降采样方式，通过步长大于1也是可以降采样的卷积多通道卷积池化pooling池化是否有参数需要学习...原创 2020-03-13 13:46:40 · 217 阅读 · 0 评论 -
深度学习应用9.1从全连接到卷积神经网络-解决参数过多
原创 2020-03-13 09:49:31 · 436 阅读 · 0 评论 -
深度学习应用8.3.1TensoBoard应用进阶
具体代码见githubTensorBoard-1表示一次进来多少行，-1表示不确定进入tensorboard，方法见深度学习应用4.3，直方图，按时间轴显示了，forward的tensor的变化...原创 2020-03-13 00:02:15 · 133 阅读 · 0 评论 -
深度学习应用8.2多层神经网络识别手写数字
文章目录1两层神经网络2三层神经网络构建3神经网络的层次是不是越多越好？具体代码见github1两层神经网络标准差0.1，在这里随机生成的比标准差两倍大会被替换完整代码见github还不如单层神经网络，最主要超参数设置是否合理两侧在自己电脑上跑了540s、、、、。略慢2三层神经网络构建3神经网络的层次是不是越多越好？不是， 层数过多，训练时间越长，需要的数据越大...原创 2020-03-11 00:34:27 · 494 阅读 · 0 评论 -
深度学习应用8.1单隐藏层神经网络的构建
文章目录1从单神经元到全连接神经元2全连接单隐藏层网络建模实现3问题4模型应用1从单神经元到全连接神经元单个神经元1上一个模型单个神经元已经达到了90的正确率，如何继续提高，这里的方法是多一点神经元全连接是在一个神经网络里，所有节点，他的上一层所有节点都会作为他的输入，它作为输出层，输出会反馈给所有y上的节点两层全连接的神经网络2全连接单隐藏层网络建模实现模型训...原创 2020-03-09 00:40:46 · 885 阅读 · 0 评论 -
深度学习应用实践7MNIST手写数字识别问题的神经元模型实践
具体代码见github文章目录1问题2代码实践2.1载入数据2.2模型变量2.3训练模型超参数2.4定义模型2.5模型训练3评估模型4应用模型5结果讨论1问题2代码实践2.1载入数据import tensorflow as tfimport tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_datamnist=input...原创 2020-03-08 21:06:48 · 894 阅读 · 8 评论 -
深度学习应用7.2分类模型构建与训练
文章目录1模型构建1.1 tf.random_normal(）1.2定义前向计算1.3结果分类2逻辑回归2.1sigmod函数2.2特定样本逻辑回归模型的输出3逻辑回归损失函数3.1多元分类和softmax3.2交叉熵3.3交叉熵损失函数4分类问题的损失函数为什么不用MSE5分类模型的构建与训练实践具体代码见github1模型构建定义待输入数据占位符定义模型的变量1.1 tf.ran...原创 2020-03-08 01:06:01 · 765 阅读 · 0 评论 -
深度学习应用7Minist手写数字识别数据介绍
文章目录1数据集介绍reshape2标签数据和独热编码one-hot取值3为什么要用独热编码？4数据集的划分3数据批量读取1数据集介绍可视化import matplotlib.pyplot as pltdef plot_image(image): plt.imshow(image.reshape(28,28),cmap='binary') plt.show()...原创 2020-03-06 14:27:56 · 590 阅读 · 0 评论 -
深度学习应用实践6波士顿房价实践
具体代码见github文章目录1问题描述2代码1问题描述2代码%matplotlib notebookimport tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport pandas as pd # read file kitfrom sklearn.utils import shuff...原创 2020-03-06 09:39:54 · 298 阅读 · 0 评论 -
深度学习应用6.3波士顿房价模型改进
文章目录1特征数据归一化模型应用1特征数据归一化特征数据各个特征之间有所差距，需要平衡权重，而标签只有列。归一化用于消除各个特征变量的量纲完整代码%matplotlib notebookimport tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport pandas as pd # rea...原创 2020-03-05 23:16:51 · 552 阅读 · 0 评论 -
深度学习应用6.2 多元线性回归-第一个版本模型
文章目录1读取数据2数据准备3构建模型4模型训练探究训练异常的原因：从梯度下降讲起1读取数据%matplotlib notebookimport tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport pandas as pd # read file kitfrom sklearn.utils ...原创 2020-03-04 22:20:16 · 342 阅读 · 0 评论 -
深度学习应用6.2机器学习中的线性代数
文章目录1线性代数中的数学对象1线性代数中的数学对象import numpy as np#标量只是一个单一的数字scalar_value=18print(scalar_value)print(scalar_value,scalar_value.shape)#'int' object has no attribute 'shape'#标量只是一个单一的数字scalar_...原创 2020-03-04 14:49:13 · 367 阅读 · 1 评论 -
深度学习应用6.1波士顿房价预测
文章目录数据读取准备建模自己运行效果机器学习的步骤数据读取文件存在csv中类似excel，在13列中前12列是特征最后一列是平均房价pandas数据要放入代码的子目录准备建模多变量线性方程的矩阵运算表示自己运行效果%matplotlib notebookimport tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as ...原创 2020-03-03 23:35:09 · 681 阅读 · 0 评论 -
深度学习实践5通过生成人工数据集合，实现线性回归
作业描述内容原创 2020-03-02 22:36:56 · 2337 阅读 · 0 评论 -
深度学习应用5.3线性回归问题进阶
文章目录zip作用利用模型进行预测显示损失zip作用参考深度学习5.2中的zip的用法zip的作用是把两个一维数组拼装在一起了一项就是元组的一个数字在这段代码中，每一次循环都是从x_data,和y_data中取出一组数据，这个数据填充到了前面两个占位符中，让他去运行。训练一轮后将结果画一个图利用模型进行预测x_test=3.21predit=sess.run(pred,fe...原创 2020-02-28 19:40:00 · 321 阅读 · 0 评论 -
深度学习应用5.2线性回归问题实战
文章目录1产生人工数据集2利用matplotlib画出结果3构建模型4训练模型5所有代码可视化1产生人工数据集线性方程例子这里y=2x+1人工数据集生成，让matplotlib生成图像在jupter里面以inline的形式出现%matplotlib inlineimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport ten...原创 2020-02-28 15:45:54 · 618 阅读 · 0 评论 -
深度学习应用开发5.1监督学习的基本术语
文章目录1样本 特征2训练与损失3模型训练降低损失3.1模型训练的迭代损失3.2计算损失函数4梯度下降法5学习率和超参数5.1学习率5.2超参数1样本 特征简单线性回归案例y=w*x+b2训练与损失损失可以发现左边损失大，右边小，右侧模型比较好右边的比较大3模型训练降低损失3.1模型训练的迭代损失初始值取多少意义不大的，就像图像识别初始矩阵都取很小的值...原创 2020-02-27 14:51:22 · 207 阅读 · 0 评论 -
深度学习应用开发4.3TensorBoard可视化初步
在tensorboard中查看图的结构安装tensorboard![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200227115849192.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L...原创 2020-02-27 12:02:47 · 330 阅读 · 0 评论 -
深度学习应用开发4.2tensorflow基本运算
文章目录1会话 session1.1会话的模式1.2指定默认会话1.3交互式环境下设置默认会话2常量与变量2.1常量2.2变量3变量的赋值变量赋值案例4占位符 placeholder4.1Feed提交数据和Fetch提取数据1会话 session1.1会话的模式一如果close没执行，如果非正常结束会造成资源泄露，这时可以尝试try方法，避免资源浪费二1.2指定默认会话下面...原创 2020-02-27 11:21:53 · 343 阅读 · 0 评论 -
深度学习应用开发4.1TensorFlow基础概念-学习笔记
文章目录1Helloworld2计算图计算图实例：3张量张量的维度张量的阶获取张量的元素张量的类型operation操作1Helloworld2计算图开发图会自动内部产生计算图实例：3张量张量没保存数字，如把node3打印出来，如add：0是没有值的，表达的是一个计算过程张量的维度import tensorflow as tftens1=tf.constant([[...原创 2020-02-26 23:18:46 · 208 阅读 · 0 评论