留白

TensorFlow的基础用法包括两个步骤：第一步，定义常亮、变量和计算；第二步，执行计算#!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-import tensorflow as tfimport numpy as np# 使用 NumPy 生成假数据(phony data), 总共 100 个点.x_data = np.float32(np.ra...

使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow:使用图 (graph) 来表示计算任务.在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图.使用 tensor 表示数据.通过 变量 (Variable) 维护状态.使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据.综述...

本文转载自TensorFlow中文社区MNIST数据集MNIST数据集的官网是Yann LeCun's website。数据集被分成两部分：60000行的训练数据集（mnist.train）和10000行的测试数据集（mnist.test）。这样的切分很重要，在机器学习模型设计时必须有一个单独的测试数据集不用于训练而是用来评估这个模型的性能，从而更加容易把设计的模型推广到其他数据集上（泛化）。每一...

本文转自TensorFlow中文社区学习构建一个TensorFlow模型的基本步骤，并为 MNIST构建一个深度卷积神经网络。程序如下：#!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnis...