回歸:過擬合情況 / 分類過擬合 防止過擬合的方法有三種: 1 增加數據集 2 添加正則項 3 Dropout,意思就是訓練的時候隱層神經元每次隨機抽取部分參與訓練。部 ...
幾個point :,i 類似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操作會保持和輸入tensor一樣的shape 返回 而 對應的列操作會降維 Slice 使用 表示該維度元素全選類似: import tensorflow as tf sess tf.InteractiveSession In : t tf.constant , ...
2016-08-07 15:46 0 9005 推薦指數:
回歸:過擬合情況 / 分類過擬合 防止過擬合的方法有三種: 1 增加數據集 2 添加正則項 3 Dropout,意思就是訓練的時候隱層神經元每次隨機抽取部分參與訓練。部 ...
Variable、Operation、Tensor的名字之前都加上了這個前綴。 #它的主要目的是為了更加方便 ...
tensorflow中,Graph是一個就像一個大容器,OP、Tensor、Variable是這個大容器的組成部件。 Graph管理Tensor對象,Session管理Variable對象。Variable對象必須在Session對象內初始化。初始化所有Variable對象 ...
1.tensorflow的數據流圖限制了它的tensor是只讀屬性,因此對於一個Tensor(張量)形式的矩陣,想修改特定位置的元素,比較困難。 2.我要做的是將所有的操作定義為符號形式的操作。也就是抽象概念的數據流圖。當用feed_dict傳入具體值以后,就能用sess.run讀出具體值 ...
一個TFRecords 文件為一個字符串序列。這種格式並非隨機獲取,它比較適合大規模的數據流,而不太適合需要快速分區或其他非序列獲取方式。 操作組 操作 Training Optimizers ...
1、創建張量 通過 tf.convert_to_tensor 函數可以創建新 Tensor,並將保存在 Python List 對象或者Numpy Array 對象中的數據導入到新 Tensor 中。 通過 tf.zeros()和 tf.ones()即可創建任意形狀,內容為全0或全 ...
1.簡介 TensorFlow可以很容易地利用單個GPU加速深度學習模型的訓練過程,但要利用更多的GPU或者機器,需要了解如何並行化訓練深度學習模型。常用的並行化深度學習模型訓練方式有兩種,同步模式和異步模式。 2.兩種模式的區別 為幫助讀者理解這兩種訓練模式,首先簡單回顧一下如何訓練深度 ...
優化器總結 機器學習中,有很多優化方法來試圖尋找模型的最優解。比如神經網絡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類優化器,目前主要 ...