这次在模型优化的时候加入了一个RNN结构，TensorFlow里有封装好的RNN函数，我们可以直接调用，RNN详细介绍见参考资料2TensorFlow官网给的标准API：注意： 这个是TF1.0版本下的，在2.0以上版本，dynamic_rnn是在 tf.compat.v1.nn.dynamic_rnntf.nn.dynamic_rnn(
cell,
inputs,
seq
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2024-04-09 09:54:20
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教程目的如何利用TensorFlow使用（经典）MNIST数据集训练并评估一个用于识别手写数字的简易前馈神经网络（feed-forward neural network），从中我们可以学习到tensorflow的运行原理与结构tensorflow运行原理TensorFlow 是一款用于数值计算的强大的开源软件库，特别适用于大规模机器学习的微调。 它的基本原理很简单：首先在 Python 中定义要执
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2024-06-28 20:10:26
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# 使用 PyTorch 构建深度神经网络 (DNN)
本文将指导你如何使用 PyTorch 构建一个简单的深度神经网络。我们将分步骤来实现这个过程，并通过代码示例帮助你理解每个步骤。
## 整体流程
以下是构建 DNN 的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----------|------------
TensorFlow提供了优化器，可以缓慢地更改每个变量，以便最小化损失函数。最简单的优化器是梯度下降。它根据相对于该变量的损失导数的大小修改每个变量。通常，手动计算符号导数是冗长乏味且容易出错的。因此，TensorFlow可以使用函数tf.gradients自动生成仅给出模型描述的导数。为了简单起见，优化器通常为您做这个。例如optimizer = tf.train.GradientDescen
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2024-03-29 10:02:06
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# 使用Java进行TensorFlow DNN推理
在机器学习和深度学习领域，TensorFlow已成为广泛使用的框架之一。对于Java开发者来说，尽管Python是TensorFlow的主要开发语言，但我们也可以使用Java进行深度神经网络（DNN）的推理。本文将为大家介绍如何在Java中使用TensorFlow进行DNN推理，并提供相应的代码示例。
## 1. TensorFlow概述
原创
2024-10-27 05:58:56
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从helloworld开始mkdir 1.helloworld
cd 1.helloworld
vim helloworld.py代码:# -*- coding: UTF-8 -*-
# 引入 TensorFlow 库
import tensorflow as tf
# 设置了gpu加速提示信息太多了，设置日志等级屏蔽一些
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_L
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2024-05-10 01:09:54
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# Python构建深度神经网络（DNN）的指南
在当今机器学习和深度学习的浪潮中，构建一个深度神经网络是一个非常重要的技能。对于刚入行的小白来说，虽然这个过程可能看起来有些复杂，但只要掌握了基本的流程和代码示例，就能顺利完成。下面，我将向你展示如何在Python中构建一个简单的DNN网络。
## 流程概览
首先，我们来看构建DNN网络的基本步骤。以下是整个流程的概览：
| 步骤
背景softmax在MNIST数据集上的正确率只有91%，不是很好，在这里，我们用卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）来改善效果。这会达到大概99.2%的准确率。权重初始化为了创建这个模型，我们需要创建大量的权重和偏置项。这个模型中的权重在初始化时应该加入少量的噪声来打破对称性以及避免0梯度。由于我们使用的是ReLU（线性纠正函数）神经元，因此比较好的做
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2024-04-15 15:06:25
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最近一直在研究用opencv的dnn模块调用已训练好的tensorflow .pb模型。先声名一下，最终还是没有调用成功，但是中间趟过了好多的坑，觉得有必要记录一下，并且最终没有调用成功的主要原因是我想要加载的模型中的一部分确实是和opencv调用tensorflow模型存在冲突。 首先，我想要调用的模型是keras训练出来的OCR模型，因此，需要先把已有的.hdf5模型文件转换成.pb文件，这里
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2024-05-13 13:19:23
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一、前述ANN人工神经网络有两个或两个以上隐藏层，称为DNN只有一个隐藏层是多层感
原创
2022-12-30 16:45:31
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编辑 | 嘉仔当我们提到 TensorFlow 的时候，我们仅仅只会关注它是一个很好的神经网络和深度学习的库。但是，其实 TensorFlow 具有 tf.cond( https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/cond ) 和 tf.while_loop( https://www.tensorflow.org/api_
对PyTorch架构的粗浅理解，不能保证完全正确，但是希望可以从更高层次上对PyTorch上有个整体把握。水平有限，如有错误，欢迎指错，谢谢！先来看一下整个优化过程：首先调用前向（forward）通道来计算输出和损失，然后调用反向通道（backward）得到模型的导数。最后按照权重合并这些导数更新模型以期最小化损失。 前向传播计算损失，反向传播损失优化，更新各个网络权重。back
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2023-10-27 12:05:16
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常用函数1、强制tensor转化为该数据类型2、计算张量维度上元素的最小值3、计算张量维度上元素的最大值4、计算张量沿着指定维度的平均值5、计算张量沿着指定维度的和6、将变量标记为可训练7、对应元素的四则运算8、平方、次方和开方9、矩阵乘10、切分传入张量的第一维度11、实现某函数对指定参数的求导运算12、遍历每个元素13、独热编码（one-hot encoding）14、使n分类的n个输出符合
tensorflow项目构建流程微博：黄锦池-hjimce 一、构建路线个人感觉对于任何一个深度学习库，如mxnet、tensorflow、theano、caffe等，基本上我都采用同样的一个学习流程，大体流程如下：(1)训练阶段：数据打包-》网络构建、训练-》模型保存-》可视化查看损失函数、验证精度(2)测试阶段：模型加载-》测试图片读取-》预测显示结果(3)移植阶段：量化
tf.contrib.rnn.LSTMCell tf.nn.rnn_cell.LSTMCell 目前1.8版本这两个都可以，tf.contrib.rnn为主，贡献阶段，tf.nn.rnn_cell中还仅仅是目录和链接。到了1.12版本，LSTMCell,RNNCell等常用单元已搬迁至tf.nn
一、定义session：在会话中启动计算过程，将节点分发到cpu或gou中执行，返回tensorgraph：表示计算任务operation：节点optensor：节点的输入或输出都叫tensor,没有run的话tensor就只是一个tensor，是不能输出什么的 二、过程构建阶段：用op来描述一个graph，比如说表示一个神经网络执行阶段：使用session执行o
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2024-09-13 22:16:51
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1. Tensorflow 实现原理实现原理TensorFlow有一个重要组件client，顾名思义，就是客户端，它通过Session的接口与master及多个worker相连。其中每一个worker可以与多个硬件设备（device）相连，比如CPU或GPU，并负责管理这些硬件。而master则负责指导所有worker按流程执行计算图。TensorFlow有单机模式和分布式模式两种实现，其中单机指
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2024-05-08 23:57:20
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基本分类官网示例：https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_classification主要步骤： 加载Fashion MNIST数据集 探索数据：了解数据集格式 预处理数据 构建模型：设置层、编译模型 训练模型 评估准确率 做出预测：可视化Fashion M
Tensorflow 2.0+与Keras的联系与应用（含model详解） 事实上我个人入坑tensorflow比较晚，于是导致我其实并没有经历Tensorflow_v1特别火热的那个年代，今年（2020年）早些时候，Tensorflow_v2已经成熟并且开始大量的出现在技术干货当中，于是，我相当于跳过了那个需要写sess的过程，直接学习了函数式model定义以及Keras，可以说是非常幸福了（
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2024-09-04 14:13:24
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问题来源 运行TensorFlow时提示：Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2 说明：你的CPU支持AVX扩展，但是你安装的TensorFlow版本无法 ...
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2021-08-31 10:30:00
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