在上一篇《TensorFlow入门之MNIST样例代码分析》中,我们讲解了如果来用一个三层全连接网络实现手写数字识别。但是在实际运用中我们需要更有效率,更加灵活的代码。在TensorFlow实战这本书中给出了更好的实现,他将程序分为三个模块,分别是前向传播过程模块,训练模块和验证检测模块。并且在 ...
Tensorflow之MNIST的最佳实践思路总结 在上两篇文章中已经总结出了深层神经网络常用方法和Tensorflow的最佳实践所需要的知识点,如果对这些基础不熟悉,可以返回去看一下。在 Tensorflow:实战Google深度学习框架 这本书在第五章中给出了MNIST的例子代码,源码可以去代码库中查看https: github.com caicloud tensorflow tutorial ...
2017-11-30 10:31 0 986 推荐指数:
在上一篇《TensorFlow入门之MNIST样例代码分析》中,我们讲解了如果来用一个三层全连接网络实现手写数字识别。但是在实际运用中我们需要更有效率,更加灵活的代码。在TensorFlow实战这本书中给出了更好的实现,他将程序分为三个模块,分别是前向传播过程模块,训练模块和验证检测模块。并且在 ...
在上一篇《TensorFlow入门之MNIST样例代码分析》中,我们讲解了如果来用一个三层全连接网络实现手写数字识别。但是在实际运用中我们需要更有效率,更加灵活的代码。在TensorFlow实战这本书中给出了更好的实现,他将程序分为三个模块,分别是前向传播过程模块,训练模块和验证检测模块。并且在 ...
转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/willnote/p/6874699.html 前言 本文假设大家对CNN、softmax原理已经比较熟悉,着重点在于使用Tensorflow对CNN的简单实践上。所以不会对算法进行详细介绍,主要针对代码中所使用的一些函数定义与用法 ...
自编码器可以用于降维,添加噪音学习也可以获得去噪的效果。 以下使用单隐层训练mnist数据集,并且共享了对称的权重参数。 模型本身不难,调试的过程中有几个需要注意的地方: 模型对权重参数初始值敏感,所以这里对权重参数w做了一些限制 需要对数据标准化 学习率设置合理 ...
https://mp.weixin.qq.com/s/yDeH0ei6Sq4zos11K0I9Rg 一、应用场景 在需求开发过程中,我们经常会遇到一些类似下面的场景: a. 外卖订单超过1 ...
一、ElasticSearch使用场景存储ElasticSearch天然支持分布式,具备存储海量数据的能力,其搜索和数据分析的功能都建立在ElasticSearch存储的海量的数据之上;Elas ...
先说我遇到的一个坑,在下载MNIST训练数据的时候,代码报错: urllib.error.URLError: <urlopen error [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed (_ssl.c:748)> ...
的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(m ...