tensorflow

tensorflow 提供了一种统一的格式来存储数据，这个格式就是tfrecord,文章中所提到的方法当数据的来源更复杂，每个样例中的信息更丰富的时候就很难有效的记录输入数

滑动平均会为目标变量维护一个影子变量，影子变量不影响原变量的更新维护，但是在测试或者实际预测过程中（非训练时），使用影子变量代替原变量。 1、滑动平均求解对象初始化

一、tensorflow常规模型加载方法 保存模型 tf.train.saver()类，.save(sess, ckpt文件目录)方法

读取数据（reading data） tensorflow输入数据的方式有四种： tf.data api：可以很容易的构建一个复杂的输入通道(pipelin

本文实例为大家分享了tensorflow神经网络实现mnist分类的具体代码，供大家参考，具体内容如下 只有两层的神经网络，直接上代码 #引入包 import

mnist作为最基础的图片数据集，在以后的cnn，rnn任务中都会用到 import numpy as np import tensorflow as tf

本文实例为大家分享了tensorflow实现线性回归的具体代码，供大家参考，具体内容如下 一、随机生成1000个点，分布在y=0.1x+0.3直线周围，并画出来

逻辑回归模型 逻辑回归是应用非常广泛的一个分类机器学习算法，它将数据拟合到一个logit函数(或者叫做logistic函数)中，从而能够完成对事件发生的概率进行预测

本文实例为大家分享了tensorflow实现logistic回归的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1.导入模块 import numpy as np im

逻辑回归是机器学习中很简答的一个栗子，这篇文章就是要介绍如何使用tensorflow实现一个简单的逻辑回归算法。 逻辑回归可以看作只有一层网络的前向神经网络，并且参数连接

本文将遍历批量数据点并让tensorflow更新斜率和y截距。这次将使用scikit learn的内建iris数据集。特别地，我们将用数据点（x值代表花瓣宽度，y值代表花瓣

我们需要评估模型预测值来评估训练的好坏。 模型评估是非常重要的，随后的每个模型都有模型评估方式。使用tensorflow时，需要把模型评估加入到计算图中，然后在模型

本文实例为大家分享了tensorflow实现线性svm的具体代码，供大家参考，具体内容如下 简单方法： import tensorflow as tf i

前言 google又一次成为大家膜拜的大神了。google大神在引导这机器学习的方向。 同时docker 也是一个非常好的工具，大大的方便了开发环境的构建，之前需要配置安

人最大的长处就是有厉害的大脑。电脑、手机等都是对人大脑的拓展。现今，我们每个人都有这个机会，让自己头脑在智能的帮助下，达到极高的高度。所以，拥抱科技，让智能产品成为我们个人

本文介绍了一系列安装教程，具体如下 1.安装python 版本选择是3.5.1，因为网上有些深度学习实例用的就是这个版本，跟他们一样的话可以避免版本带来的语句规范问题

较基础的svm，后续会加上多分类以及高斯核，供大家参考。 talk is cheap, show me the code import tensorflow a

这篇文章主要讲tensorflow中的session的用法以及variable。 session会话控制 session是tensorflow为了控制和输出文件的执行语

最近一直在用tf做cnn的图像分类，当softmax层得到预测结果后，我希望能够看到预测结果，以便和标签之间进行比较。特此补上，以便自己记忆。 我现在通过softmax层

tensorflow中对tensor对象进行像numpy数组一样便捷的操作是不可能的， 至少对1.2以及之前的版本而言。 从issue上看到，有不少人希望tensorfl

人脸检测方法有许多，比如opencv自带的人脸haar特征分类器和dlib人脸检测方法等。对于opencv的人脸检测方法，有点是简单，快速；存在的问题是人脸检测效果不好。正

一、分类问题损失函数——交叉熵（crossentropy） 交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离，是分类问题中使用广泛的损失函数。给定两个概率分布p和q，交叉熵刻画的是两个

saver的用法 1. saver的背景介绍 我们经常在训练完一个模型之后希望保存训练的结果，这些结果指的是模型的参数，以便下次迭代的训练或者用作测试。tensorfl

一、前言 本次安装tensorflow是基于python的，安装python的过程不做说明（既然决定按，python肯定要先了解啊）：本次教程是windows下anaco

本篇文章主要通过一个简单的例子来实现神经网络。训练数据是随机产生的模拟数据集，解决二分类问题。 下面我们首先说一下，训练神经网络的一般过程： 1.定义神经网络的结构和前

今天和大家分享一下用tensorflow的saver存取训练好的模型那点事。 1. 用saver存取变量； 2. 用saver存取指定变量。 用saver存取

一、卷积神经网络的概述 卷积神经网络（convolutionalneural network，cnn）最初是为解决图像识别等问题设计的，cnn现在的应用已经不限于图像和视

一、bn（batch normalization）算法 1. 对数据进行归一化处理的重要性 神经网络学习过程的本质就是学习数据分布，在训练数据与测试数据分布不同情况下，

rnn（recurrent neural network）循环神经网络 主要用于自然语言处理（nature language processing，nlp） rnn主要

本文实例为大家分享了tensorflow如何批量读取图片的具体代码，供大家参考，具体内容如下 代码： import tensorflow as tf