TensorFlow入門之MNIST最佳實踐
在上一篇《TensorFlow入門之MNIST樣例代碼分析》中，我們講解了如果來用一個三層全連接網絡實現手寫數字識別。但是在實際運用中我們需要更有效率，更加靈活的代碼。在TensorFlow實戰這本書中給出了更好的實現，他將程序分為三個模塊，分別是前向傳播過程模塊，訓練模塊和驗證檢測模塊。並且在 ...
原文：Tensorflow之MNIST的最佳實踐思路總結
Tensorflow之MNIST的最佳實踐思路總結 在上兩篇文章中已經總結出了深層神經網絡常用方法和Tensorflow的最佳實踐所需要的知識點，如果對這些基礎不熟悉，可以返回去看一下。在 Tensorflow：實戰Google深度學習框架 這本書在第五章中給出了MNIST的例子代碼，源碼可以去代碼庫中查看https: github.com caicloud tensorflow tutorial ...
2017-11-30 10:31 0 986 推薦指數：
相關推薦
TensorFlow入門之MNIST最佳實踐-深度學習
在上一篇《TensorFlow入門之MNIST樣例代碼分析》中，我們講解了如果來用一個三層全連接網絡實現手寫數字識別。但是在實際運用中我們需要更有效率，更加靈活的代碼。在TensorFlow實戰這本書中給出了更好的實現，他將程序分為三個模塊，分別是前向傳播過程模塊，訓練模塊和驗證檢測模塊。並且在 ...
Tensorflow實踐：CNN實現MNIST手寫識別模型
轉載請注明出處：http://www.cnblogs.com/willnote/p/6874699.html 前言 本文假設大家對CNN、softmax原理已經比較熟悉，着重點在於使用Tensorflow對CNN的簡單實踐上。所以不會對算法進行詳細介紹，主要針對代碼中所使用的一些函數定義與用法 ...
TensorFlow自編碼器（AutoEncoder）之MNIST實踐
自編碼器可以用於降維，添加噪音學習也可以獲得去噪的效果。 以下使用單隱層訓練mnist數據集，並且共享了對稱的權重參數。 模型本身不難，調試的過程中有幾個需要注意的地方： 模型對權重參數初始值敏感，所以這里對權重參數w做了一些限制 需要對數據標准化 學習率設置合理 ...
延時任務最佳實踐方案總結
https://mp.weixin.qq.com/s/yDeH0ei6Sq4zos11K0I9Rg 一、應用場景 在需求開發過程中，我們經常會遇到一些類似下面的場景： a. 外賣訂單超過1 ...
Elasticsearch 最佳運維實踐 - 總結（二）
一、ElasticSearch使用場景存儲ElasticSearch天然支持分布式，具備存儲海量數據的能力，其搜索和數據分析的功能都建立在ElasticSearch存儲的海量的數據之上；Elas ...
Tensorflow之訓練MNIST（1）
先說我遇到的一個坑，在下載MNIST訓練數據的時候，代碼報錯： urllib.error.URLError: <urlopen error [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed (_ssl.c:748)> ...
tensorflow的MNIST教程
的數據集被分成兩部分：60000行的訓練數據集（mnist.train）和10000行的測試數據集（m ...