1.對TensorFlow的基本操作 結果截圖 2.線性回歸操作 結果截圖 3.邏輯回歸 結果截圖: 4.K鄰近算法 結果截圖: 注:在3和4實驗所使用數據集路徑是不需要修改 ...
TF 手寫體識別簡單實例: TensorFlow很適合用來進行大規模的數值計算,其中也包括實現和訓練深度神經網絡模型。下面將介紹TensorFlow中模型的基本組成部分,同時將構建一個CNN模型來對MNIST數據集中的數字手寫體進行識別。 基本設置 在我們構建模型之前,我們首先加載MNIST數據集,然后開啟一個TensorFlow會話 session 。 加載MNIST數據集 TensorFlow ...
2018-09-29 12:01 0 3416 推薦指數:
1.對TensorFlow的基本操作 結果截圖 2.線性回歸操作 結果截圖 3.邏輯回歸 結果截圖: 4.K鄰近算法 結果截圖: 注:在3和4實驗所使用數據集路徑是不需要修改 ...
Ubuntu python3 TensorFlow實例:使用RNN算法實現對MINST-data數字集識別,最終識別准確率達96.875% PS:小白一個,初級階段,從調試到實現,step by step. 由於沒能及時保留原著作者文章來源,對此深表歉意!!! 附錄作者GitHub鏈接 ...
寫這博客目的,記錄自己學TensorFlow 歷程,起到督促作用以及總結學習過程中問題,當然也與廣大愛好者共同探討。。。 1.windows 安裝Docker 下載 Docker Quickstart Terminal,會安裝如下三個軟件。 打開就是這樣的咯。。。 2. 安裝 ...
1,概述 模型量化應該是現在最容易實現的模型壓縮技術,而且也基本上是在移動端部署的模型的畢竟之路。模型量化基本可以分為兩種:post training quantizated和quantizat ...
這是使用 TensorFlow 實現流行的機器學習算法的教程匯集。本匯集的目標是讓讀者可以輕松通過案例深入 TensorFlow。 這些案例適合那些想要清晰簡明的 TensorFlow 實現案例的初學者。本教程還包含了筆記和帶有注解的代碼。 項目地址: https ...
剛開始學習tf時,我們從簡單的地方開始。卷積神經網絡(CNN)是由簡單的神經網絡(NN)發展而來的,因此,我們的第一個例子,就從神經網絡開始。 神經網絡沒有卷積功能,只有簡單的三層:輸入層,隱藏層和輸出層。 數據從輸入層輸入,在隱藏層進行加權變換,最后在輸出層進行輸出。輸出的時候,我們可以使 ...
一、用LSTM單層的網絡來做分類的問題 用lstm對mnist的數據集進行分類 View Code 上例中,使用到關於LSTM的方法主要是 1) tensorflow ...
RNN的一種類型模型被稱為長短期記憶網絡(LSTM)。我覺得這是一個有趣的名字。它聽起來也意味着:短期模式長期不會被遺忘。 LSTM的精確實現細節不在本文的范圍之內。相信我,如果只學習LSTM模型會 ...