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Tensorflow 是谷歌开发的深度学习系统，用它可以很快速地入门神经网络。 它可以做分类，也可以做拟合问题，就是要把这个模式给模拟出来。 这是一个基本的神经网络的结构，有输入层，隐藏层，和输出层。 每一层点开都有它相应的内容，函数和功能。那我们要做的就是要建立一个这样的结构，然后把数据喂进去。 把数据放进去后它就可以自己运行，TensorFlow 翻译过来就是向量在里面飞。 这个动

关键代码第一步tf.Variable第二步saver = tf.train.Saver()第三步saver.save或者saver.restore保存变量import sysprint(sys.version)'''3.5.3 |Continuum Analytics, Inc.| (default, May 15 2017, 10:43:23) [MSC v.1900 64 bit

在人工的全连接神经网络中，每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的。当输入层的特征维度变得很高时，这时全连接网络需要训练的参数就会增大很多，计算速度就会变得很慢，例如一张黑白的 28×28 的手写数字图片，输入层的神经元就有784个，如下图所示： 若在中间只使用一层隐藏层，参数 w 就有 784×15=11760 多个；若输入的是28×28 带有颜色的RGB格式的手写数字图片，输入神经元就有

import sysprint(sys.version)'''3.5.3 |Continuum Analytics, Inc.| (default, May 15 2017, 10:43:23) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)]'''import tensorflow as tffrom sklearn.datasets import load_digitsfro

import sysprint(sys.version)'''3.5.3 |Continuum Analytics, Inc.| (default, May 15 2017, 10:43:23) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)]'''import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist imp

import sysprint(sys.version)'''3.5.3 |Continuum Analytics, Inc.| (default, May 15 2017, 10:43:23) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)]'''import tensorflow as tfimport numpy as npdef add_layer(inputs, in_s

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import sysprint(sys.version)'''3.5.3 |Continuum Analytics, Inc.| (default, May 15 2017, 10:43:23) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)]'''import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot

import sysprint(sys.version)'''3.5.3 |Continuum Analytics, Inc.| (default, May 15 2017, 10:43:23) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)]'''import tensorflow as tf#在 Tensorflow 中需要定义 placeholder 的 type ，一般为 f

import sysprint(sys.version)'''3.5.3 |Continuum Analytics, Inc.| (default, May 15 2017, 10:43:23) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)]'''import tensorflow as tfstate = tf.Variable(0, name='counter')# 定义常量

import sysprint(sys.version)'''3.5.3 |Continuum Analytics, Inc.| (default, May 15 2017, 10:43:23) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)]'''import tensorflow as tf# create two matrixesmatrix1 = tf.constant([[

拿简单手写数字图像识别例子来说 一个图像对应一维数组[255,255,…]共784个元素 输出结果为0-9数字的十种概率 怎么定义权重w和偏移量b是关键规律： 每个个体n个属性 分类有c个结果 w=n行c列 b=c列y=wx+bimport tensorflow as tfimport numpy as npwith tf.Session() as sess: #一维向量