用tensorflow2.0 版回顧了一下mnist的學習 代碼如下,感覺這個版本下的mnist學習更簡潔,更方便 關於tensorflow的基礎知識,這里就不更新了,用到什么就到網上搜索相關的知識 觀察結果: 可由注釋理解代碼的含義!下一次更新mnist數據集訓練的進階! ...
這次的mnist學習加入了測試集,看看學習的准確率,代碼如下 誤差何准確率如下 發現和書中類似,但要注意的如下: 數據預處理時,打散值選擇和數據空間一樣大 數據處理選擇 之間,而不用 : ,是因為后者學習效率不理想 代碼還可以進行優化處理 總的來說,代碼還是容易理解,使用也更加簡潔 下一次更新,全連接網絡,關於汽車油耗的預測。 ...
2019-12-22 20:52 1 1399 推薦指數:
用tensorflow2.0 版回顧了一下mnist的學習 代碼如下,感覺這個版本下的mnist學習更簡潔,更方便 關於tensorflow的基礎知識,這里就不更新了,用到什么就到網上搜索相關的知識 觀察結果: 可由注釋理解代碼的含義!下一次更新mnist數據集訓練的進階! ...
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 ...
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)> ...
網絡結構如下: 代碼如下: 訓練和測試結果如下: 下次更新CIFAR10數據集與改進VGG13網絡 ...
主要是四個文件 mnist_train.py mnist_eval.py mnist_inference.py mobilenet_v1.py 從此處下載 https://github.com/tensorflow ...
前幾天已經把mnist進階版的代碼運行出來了,因為在之前已經詳細記錄了,下面就簡單的把代碼和運行結果貼出來 View Code 運行結果: 進階版的代碼模型的識別效率已經達到了99.2%。 ...
來自書籍:TensorFlow深度學習 一、神經網絡介紹 1、全連接層(前向傳播) (1)張量方式實現:tf.matmul (2)層方式實現: ① layers.Dense(輸出節點數,激活函數),輸入節點數函數自動獲取 fc.kernel:獲取權值 ...
原理就不多講了,直接上代碼,有詳細注釋。 結果 ...