tf.nn.l2_loss()的用法 计算张量的误差值 sum(t**2)/2l2_loss()这个函数的作用是利用L2范数来计算张量的误差值,但是没有开发并且只取L2范数的值的一半 函数:tf.nn.l2_loss( t, name=None )参数:t:一个张量(tensor),类型可以为:half, bfloat16, float32, float64name:op的一
整体介绍 使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow:使用图 (graph) 来表示计算任务.在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图.使用 tensor 表示数据.通过 变量 (Variable) 维护状态.使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据. 一个 Tens
一个神经元有多个输入和输出。每个神经元的输入既可以是其他神经元的输出,也可以是整个神经网络的输入,所谓神经网络的结构指的就是不同神经元之间的连接结构。如下图所示,一个最简单的神经元结构的输出就是所有输入的加权和,而不同权重就是神经元的参数,神经网络的优化过程就是优化神经元中参数取值的过程。 计算神经网...
原创 2021-08-12 22:04:25
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TensorFlow 零基础入门指南TensorFlow 是一个开发源代码软件库,它可以进行高性能的数值计算与分析,借助其灵活的架构,可以将其部署到多种平台(CPU、GPU、TPU)和设备(桌面设备、移动设备、集群)。TensorFlow 为机器学习和深度学习提供了很多强有力的支持,本篇文章小编为大家整理了很多 TensorFlow 的基础编程知识,非常适合初学者学习,一起来看看吧!1、 Tens
本文学习内容来自《TensorFlow深度学习应用实践》ANN简史MP模型MP神经元模型是194
原创 2018-01-31 08:48:20
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梯度下降法是一个一阶最优化算法,通常也称为最速下降法。要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值,必须向函数上当前点对于梯度(
原创 2022-06-28 11:40:48
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读完本篇,你应该能够:自己使用Tensorflow搭建一个神经网络。首先对于Tensorflow有一个基本的认识,如果你是一个新手,还是乖乖地看完第一节的介绍部分。一、基本概念这一部分官方文档:https://tensorflow.google.cn/guide/low_level_intro1 张量(tensor)Tensorflow的核心数据单位是张量,一个张量其实就是一个多维数组(
转载 2024-05-06 16:32:05
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TensorFlow is an end-to-end open source platform for machine learning. https://tensorflow.google.cn/overview/ http://www.tensorfly.cn/ 中文社区 https://gi
转载 2020-03-28 12:18:00
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tensorflow入门(1)关于 TensorFlowTensorFlow™ 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库。节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor)。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等。Te
神经元网络深度学习的起步程序 Hello World第一个应用程序总是应该从超级简单的东西开始,这样可以看到代码如何产生和运作的整体框架。就创建神经网络而言,我喜欢使用的例子是一个能够学习两组数字之间函数关系的神经元。具体来说,如果你在写下面函数的代码,表明你已经知道了这个函数的"规则",即x和y的映射关系。那么,如何训练一个神经网络来完成同等的任务呢? 用数据!用数据来训练神经网络。通过给它输入
tensorflow的运行机制属于“定义”与“运行”相分离,tensorflow定义的内容都在“图”这个容器中完成,关于图有几点需要理解的。1、一个“图”代表一个计算任务2、在模型运行的环节中,“图”在会话(session)里被启动3、session将图的节点操作发布到CPU GPU上,同时提供OP的方法也就是说在tensorflow中定义的时候,其实就只是定义了图,图是静态的,在定义完成之后是不
原创 2022-06-27 20:31:04
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基本使用 使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow: 使用图 (graph) 来表示计算任务. 在被称之为 的上下文 (context) 中执行图. 使用 tensor 表示数据. 通过 维护状态. 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary oper
转载 2017-04-20 20:56:00
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作者:Kshitiz Rimal导读对图像分割方法Fast-SCNN的解释以及实现的代码分析。Fast Segmentation Convolutional Neural Network (Fast- scnn)是一种针对高分辨率图像数据的实时语义分割模型,适用于低内存嵌入式设备上的高效计算。原论文的作者是:Rudra PK Poudel, Stephan Liwicki and Roberto
本文主要介绍了AutoRec自编码机与协同过滤思路融合的单层神经网络推荐模型,和TensorFlow2.0代码实践 1. 简介本篇文章先简单介绍论文思路,然后使用Tensoflow2.0、Keras API复现算法部分。包括:自定义模型自定义损失函数自定义评价指标RMSE就题目而言《AutoRec: Autoencoders Meet Collaborati
原来链接 -> link声明:参考自Python TensorFlow Tutorial – Build a Neural Network,本文简化了文字部分 文中有很多到官方文档的链接,毕竟有些官方文档是中文的,而且写的很好。Tensorflow入门资源:付费tensorflow教程Tensorflow graphsTensorflow是基于graph的并行计算模型...
原创 2021-05-29 07:40:53
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这是《TensorFlow实战Google深度学习框架(第2版)》的学习笔记,所有代码在TensorFlow 1.15版本中运行正常。虽然现在TensorFlow 2.x很流行了,但是个人觉得先学习下1.x也是很有必要的。
原创 2022-07-13 18:34:15
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原来链接 -> link声明:参考自Python TensorFlow Tutorial – Build a Neural Network,本文简化了文字部分 文中有
原创 2022-03-18 14:37:41
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TensorFlow入门教程1. 关于TensorFlow1.1 什么是数据流图?1.2 Tensorflow的特征1.3 下载以及安装2.TensorFlow初步了解2.1 图2.2 构建图2.3 在会话中启动图2.4 op2.5 feed3. TensorFlow应用小案例 ---*用softmax回归分类方法分类MNIST手写数字* 1. 关于TensorFlowTensorFlow是一个
说到近期的深度学习框架,TensorFlow火的不得了,虽说有专家在朋友圈大声呼吁,不能让TensorFlow形成垄断地位,但对于开发者来说,该学的东西还是要学的。今天的播报涉及三篇TensorFlow相关技术文章。若您想要了解更多,点击题目(蓝色大字)阅读原文。一、从TensorFlow到Theano:横向对比七大深度学习框架在深度学习项目开始前,选择一个合适的框架是非常重要的事情。最近,来自数
文章目录一.tensorflow的运行流程1 Tensor2 session3 Variable4 placehoder5 My First Demo6 定义神经层7 matplotlib可视化8 tensorboard的使用9 tensorboard 监察程序运行状况10 dropout11 卷积神经网络二、tensorflow代码框架总结三、常用函数集锦`tf.nn.embedding_lo
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