回归:过拟合情况 / 分类过拟合 防止过拟合的方法有三种: 1 增加数据集 2 添加正则项 3 Dropout,意思就是训练的时候隐层神经元每次随机抽取部分参与训练。部 ...
几个point :,i 类似python直接的index 列操作是可行的, 注意i不能是variable,如果是使用slice slice操作会保持和输入tensor一样的shape 返回 而 对应的列操作会降维 Slice 使用 表示该维度元素全选类似: import tensorflow as tf sess tf.InteractiveSession In : t tf.constant , ...
2016-08-07 15:46 0 9005 推荐指数:
回归:过拟合情况 / 分类过拟合 防止过拟合的方法有三种: 1 增加数据集 2 添加正则项 3 Dropout,意思就是训练的时候隐层神经元每次随机抽取部分参与训练。部 ...
Variable、Operation、Tensor的名字之前都加上了这个前缀。 #它的主要目的是为了更加方便 ...
tensorflow中,Graph是一个就像一个大容器,OP、Tensor、Variable是这个大容器的组成部件。 Graph管理Tensor对象,Session管理Variable对象。Variable对象必须在Session对象内初始化。初始化所有Variable对象 ...
1.tensorflow的数据流图限制了它的tensor是只读属性,因此对于一个Tensor(张量)形式的矩阵,想修改特定位置的元素,比较困难。 2.我要做的是将所有的操作定义为符号形式的操作。也就是抽象概念的数据流图。当用feed_dict传入具体值以后,就能用sess.run读出具体值 ...
一个TFRecords 文件为一个字符串序列。这种格式并非随机获取,它比较适合大规模的数据流,而不太适合需要快速分区或其他非序列获取方式。 操作组 操作 Training Optimizers ...
1、创建张量 通过 tf.convert_to_tensor 函数可以创建新 Tensor,并将保存在 Python List 对象或者Numpy Array 对象中的数据导入到新 Tensor 中。 通过 tf.zeros()和 tf.ones()即可创建任意形状,内容为全0或全 ...
1.简介 TensorFlow可以很容易地利用单个GPU加速深度学习模型的训练过程,但要利用更多的GPU或者机器,需要了解如何并行化训练深度学习模型。常用的并行化深度学习模型训练方式有两种,同步模式和异步模式。 2.两种模式的区别 为帮助读者理解这两种训练模式,首先简单回顾一下如何训练深度 ...
优化器总结 机器学习中,有很多优化方法来试图寻找模型的最优解。比如神经网络中可以采取最基本的梯度下降法。 梯度下降法(Gradient Descent) 梯度下降法是最基本的一类优化器,目前主要 ...