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小宋是呢
作者简介：深度学习开发分享博主。全网粉丝3W+，阅读量200W+。
优快云深度学习博客专家以及微信公众号《简明AI》主要作者。创作内容是基于深度学习的理论学习与应用开发技术分享，致力于最简单明了AI技术分享与最实用AI应用教程。
撰写并发表深度学习论文两篇，获得国家级及省级一等奖奖项八次，以第一作者授权实用新型及发明专利共计十余项，天池与BDCI比赛Top10奖项数次。
在某公司担任算法工程师，从事计算机视觉及时序序列数据的检测识别；深度学习工程化经验丰富，擅长针对新算法研究与应用，包括对模型调优、模型转化及多平台部署等。
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[TensorFlow深度学习入门]实战四·逻辑回归鸢尾花进行分类（对比均方根误差与softmax交叉熵误差区别）
[TensorFlow深度学习入门]实战四·逻辑回归鸢尾花进行分类代码使用均方根误差import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport tensorflow as tffile_path = "iris.csv"df_iris = pd.read_csv(file_path, ...原创 2018-11-29 01:12:09 · 2979 阅读 · 1 评论 -
[TensorFlow深度学习入门]实战十·用RNN(LSTM)做时间序列预测（曲线拟合）
[TensorFlow深度学习入门]实战十·用RNN(LSTM)做时间序列预测（曲线拟合）%matplotlib inlineimport osos.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE"import numpy as np import matplotlib.pyplot as pltimport tensorflow as tf# hyp...原创 2018-12-10 13:43:06 · 5104 阅读 · 0 评论 -
[Keras深度学习浅尝]实战三·RNN实现Fashion MNIST 数据集分类
[Keras深度学习浅尝]实战二·RNN实现Fashion MNIST 数据集分类与我们上篇博文[Keras深度学习浅尝]实战一结构相同，修改的地方有，定义网络与模型训练两部分，可以对比着来看。通过使用RNN结构，预测准确率略有提升，可以通过修改超参数以获得更优结果。代码部分# TensorFlow and tf.kerasimport tensorflow as tffrom tens...原创 2018-12-21 11:49:36 · 1246 阅读 · 0 评论 -
[Keras深度学习浅尝]实战一·DNN实现Fashion MNIST 数据集分类
[Keras深度学习浅尝]实战一·DNN实现Fashion MNIST 数据集分类此实战来源于TensorFlow Keras官方教程导入相关包# TensorFlow and tf.kerasimport osos.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE"import tensorflow as tffrom tensorflow impor...原创 2018-12-10 16:29:40 · 2919 阅读 · 0 评论 -
[Keras深度学习浅尝]实战二·CNN实现Fashion MNIST 数据集分类
[Keras深度学习浅尝]实战二·CNN实现Fashion MNIST 数据集分类与我们上篇博文[Keras深度学习浅尝]实战一结构相同，修改的地方有，定义网络与模型训练两部分，可以对比着来看。通过使用CNN结构，预测准确率略有提升，可以通过修改超参数以获得更优结果。导入相关包# TensorFlow and tf.kerasimport osos.environ["KMP_DUPL...原创 2018-12-10 17:20:39 · 2759 阅读 · 0 评论 -
[Keras深度学习浅尝]实战四· Embedding实现 IMDB数据集影评文本分类
[Keras深度学习浅尝]实战三· Embedding实现 IMDB数据集影评文本分类此实战来源于TensorFlow Keras官方教程先更新代码在这里，后面找时间理解注释一下。# TensorFlow and tf.kerasimport osos.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE"import tensorflow as tffrom ...原创 2018-12-10 17:37:08 · 1465 阅读 · 0 评论 -
[Keras深度学习浅尝]实战五·使用DNN自编码器实现聚类操作数据降维
[Keras深度学习浅尝]实战五·使用DNN自编码器实现聚类操作数据降维代码部分# TensorFlow and tf.kerasimport tensorflow as tffrom tensorflow import keras# Helper librariesimport osos.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE"import ...原创 2018-12-21 16:26:56 · 7009 阅读 · 2 评论 -
[开发技巧]·TensorFlow中numpy与tensor数据相互转化（支持tf1.x-tf2.x）
[Python3 填坑之旅]2·TensorFlow中Numpy与Tensor数据相互转化问题描述在我们使用TensorFlow进行深度学习训练时，很多时候都是与Numpy数据打招呼，例如我们csv或者照片数据等。但是我们都知道，TensorFlow训练时都是使用Tensor来存储变量的，并且网络输出的结果也是Tensor。一般情况下我们不会感受到Numpy与Tensor之间的区别，因...原创 2018-12-11 15:31:58 · 48846 阅读 · 21 评论 -
[TensorFlow深度学习入门]实战十一·用双向BiRNN(LSTM)做手写数字识别准确率99%+
[TensorFlow深度学习入门]实战十一·用双向BiRNN(LSTM)做手写数字识别准确率99%+此博文是我们在完成实战五·用RNN(LSTM)做手写数字识别的基础上使用BiRNN(LSTM)结构，进一步提升模型的准确率，1000steps准确率达到99%。首先我们先熟悉BiRNNtf.nn.static_bidirectional_rnn 函数原型tf.nn.static_bi...原创 2018-12-11 14:19:19 · 1939 阅读 · 0 评论 -
[TensorFlow深度学习入门]实战十二·使用DNN网络实现自动编码器
[TensorFlow深度学习入门]实战十二·使用DNN网络实现自动编码器测试代码import osos.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE"import tensorflow as tffrom tensorflow import keras# Helper librariesimport numpy as npimport matp...原创 2018-12-11 17:03:17 · 855 阅读 · 0 评论 -
[TensorFlow深度学习深入]实战一·使用embedding_lookup模块对Word2Vec训练保存与简单使用
[TensorFlow深度学习深入]实战一·使用embedding_lookup模块对Word2Vec训练保存与简单使用Word2Vec简介One hot representation用来表示词向量非常简单，但是却有很多问题。最大的问题是我们的词汇表一般都非常大，比如达到百万级别，这样每个词都用百万维的向量来表示简直是内存的灾难。这样的向量其实除了一个位置是1，其余的位置全部都是0，表达的...原创 2018-12-12 11:50:51 · 3389 阅读 · 0 评论 -
[TensorFlow深度学习深入]实战二·使用CNN网络识别破解数字验证码
[TensorFlow深度学习深入]实战二·使用CNN网络进行数据验证码破解识别参考博客。在此基础上做了小修改。本博文数据集。代码部分import osos.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE"import tensorflow as tfimport numpy as npfrom PIL import Imageimport os...原创 2018-12-12 13:05:50 · 1117 阅读 · 3 评论 -
[TensorFlow深度学习深入]实战三·分别使用DNN,CNN与RNN(LSTM)做文本情感分析(机器如何读懂人心)
[TensorFlow深度学习深入]实战三·使用Word2Vec与RNN(LSTM)做文本情感分析(机器如何读懂人心)此博文参考地址用到了Word2Vec与RNN(LSTM)两个模块，不太清楚的可以回顾我们之前的博文。代码部分：（代码注释很详细，我先放这里，后面找时间里理解分析下）import osos.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]=&原创 2018-12-14 10:30:43 · 3344 阅读 · 4 评论 -
[TensorFlow强化学习入门]实战一·使用Python原生编写Q-Learning算法
[TensorFlow强化学习入门]实战一·使用Python原生编写Q-Learning算法参考学习地址测试代码：import numpy as npimport pandas as pdimport timeN_STATES = 6 # 1维世界的宽度ACTIONS = ['left', 'right'] # 探索者的可用动作EPSILON = 0.9 # 贪婪...原创 2018-12-13 17:33:21 · 1761 阅读 · 1 评论 -
[TensorFlow深度学习入门]实战九·用CNN做科赛网TibetanMNIST藏文手写数字数据集准确率98%+
[TensorFlow深度学习入门]实战九·用CNN做科赛网TibetanMNIST藏文手写数字数据集准确率98%+我们在博文，使用CNN做Kaggle比赛手写数字识别准确率99%+，在此基础之上，我们进行对科赛网TibetanMNIST藏文手写数字数据集训练，来验证网络的正确性。问题描述数据地址背景描述MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所, National Institu...原创 2018-12-03 23:04:37 · 1316 阅读 · 0 评论 -
[TensorFlowJS只如初见]实战一·JavaScript原生代码实现梯度下降求最小值
[TensorFlowJS只如初见]实战一·JavaScript原生代码实现梯度下降问题描述：求解y1 = xx -2 x +3 + 0.01*(-1到1的随机值) 与 y2 = 0 的最小距离点（x,y）给定x范围（0，3不使用学习框架，手动编写梯度下降公式求解，提示：x = x - alp*(y1-y2)导数（alp为学习率）函数图像为：HTML代码<ht...原创 2018-11-29 21:01:04 · 744 阅读 · 3 评论 -
[TensorFlowJS只如初见]实战二·使用TensorFlowJS拟合直线
[TensorFlowJS只如初见]实战二·使用TensorFlowJS拟合直线问题描述拟合直线 y =（2x -1） + 0.1(-1到1的随机值)给定x范围（0，3）可以使用学习框架建议使用y = w * x + b 网络模型代码&lt;html&gt;&lt;head&gt; &lt;script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm...原创 2018-11-29 21:55:46 · 845 阅读 · 0 评论 -
[TensorFlowJS只如初见]实战三·使用TensorFlowJS拟合曲线
问题描述拟合y= x*x -2x +3 + 0.1(-1到1的随机值) 曲线给定x范围（0，3）问题分析在直线拟合博客中，我们使用最简单的y=wx+b的模型成功拟合了一条直线，现在我们在进一步进行曲线的拟合。简单的y=wx+b模型已经无法满足我们的需求，需要利用更多的神经元来解决问题了。代码&lt;html&gt;&lt;head&gt; &lt;script...原创 2018-11-30 10:52:00 · 845 阅读 · 0 评论 -
[TensorFlow深度学习入门]实战七·简便方法实现TensorFlow模型参数保存与加载（ckpt方式）
[TensorFlow深度学习入门]实战七·简便方式实现TensorFlow模型参数保存与加载TensorFlow模型训练的好网络参数如果想重复高效利用，模型参数保存与加载是必须掌握的模块。本文提供一种简单容易理解的方式来实现上述功能。参考博客地址模型保存代码：import tensorflow as tfx = tf.placeholder(dtype=tf.float32,sh...原创 2018-12-02 17:47:31 · 1713 阅读 · 0 评论 -
[TensorFlow深度学习入门]实战二·使用TensorFlow拟合直线
[深度学习入门]题目二·使用TensorFlow拟合直线问题描述拟合直线 y =（2x -1） + 0.1(-1到1的随机值)给定x范围（0，3）可以使用学习框架建议使用y = w * x + b 网络模型生成数据import numpy as np import matplotlib.pyplot as pltdef get_data(x,w,b): c,r...原创 2018-11-28 14:06:14 · 1640 阅读 · 0 评论 -
[TensorFlow深度学习入门]实战三·使用TensorFlow拟合曲线
[深度学习入门]题目二·使用TensorFlow拟合曲线问题描述拟合y= xx -2 x +3 + 0.1*(-1到1的随机值) 曲线给定x范围（0，3）问题分析在上篇博客中，我们使用最简单的y=wx+b的模型成功拟合了一条直线，现在我们在进一步进行曲线的拟合。简单的y=wx+b模型已经无法满足我们的需求，需要利用更多的神经元来解决问题了。生成数据import nu...原创 2018-11-28 14:49:15 · 4855 阅读 · 0 评论 -
[Python深度学习入门]实战一·Numpy梯度下降求最小值
问题描述：求解y1 = xx -2 x +3 + 0.02*(-1到1的随机值) 与 y2 = 0 的最小距离点（x,y）给定x范围（0，3）不使用学习框架，手动编写梯度下降公式求解，提示：x = x - @*(y1-y2)导数（@为学习率）图像为：代码内容import numpy as np import matplotlib.pyplot as pltx...原创 2018-11-28 11:37:18 · 2886 阅读 · 1 评论 -
[TensorFlowJS只如初见]实战四·使用TensorFlowJS拟合曲线（类似TensorFlow原生实现方法）
[TensorFlowJS只如初见]实战四·使用TensorFlowJS拟合曲线（类似TensorFlow原生实现方法）问题描述拟合y= x*x -2x +3 + 0.1(-1到1的随机值) 曲线给定x范围（0，3）问题分析在直线拟合博客中，我们使用最简单的y=wx+b的模型成功拟合了一条直线，现在我们在进一步进行曲线的拟合。简单的y=wx+b模型已经无法满足我们的需求，需要利...原创 2018-12-01 11:50:01 · 1144 阅读 · 2 评论 -
[TensorFlow深度学习入门]实战五·用RNN(LSTM)做手写数字识别准确率98%+
参考博客地址，修复了一个小Bug，收敛速度和准确率都略微提升。使用此模型在Kaggle比赛获得中等成绩。import osos.environ[&quot;KMP_DUPLICATE_LIB_OK&quot;]=&quot;TRUE&quot;import timeimport tensorflow as tfimport numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.py...原创 2018-12-01 17:07:11 · 1770 阅读 · 0 评论 -
[TensorFlow深度学习入门]实战六·用CNN做Kaggle比赛手写数字识别准确率99%+
[TensorFlow深度学习入门]实战六·用CNN做手写数字识别准确率99%+参考博客地址import osos.environ[&amp;quot;KMP_DUPLICATE_LIB_OK&amp;quot;]=&amp;quot;TRUE&amp;quot;import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data原创 2018-12-01 18:06:23 · 2577 阅读 · 0 评论 -
[TensorFlow深度学习入门]实战八·简便方法实现TensorFlow模型参数保存与加载（pb方式）
[TensorFlow深度学习入门]实战八·简便方法实现TensorFlow模型参数保存与加载（pb方式）在上篇博文中，我们探索了TensorFlow模型参数保存与加载实现方法采用的是保存ckpt的方式。这篇博文我们会使用保存为pd格式文件来实现。首先，我会在上篇博文基础上，实现由ckpt文件如何转换为pb文件，再去探索如何在训练时直接保存pb文件，最后是如何利用pb文件复现网络与参数完成应用...原创 2018-12-03 12:02:57 · 994 阅读 · 0 评论 -
[TensorFlow 填坑之旅]不断更新中...
module ‘tensorflow._api.v1.nn’ has no attribute ‘seq2seq’解决方法：tf.nn.seq2seq.sequence_loss_by_example改为tf.contrib.legacy_seq2seq.sequence_loss_by_example原创 2018-12-18 17:52:42 · 1062 阅读 · 0 评论