深度学习

[Tensorflow实战Google深度学习框架]笔记2 　　本系列为Tensorflow实战Google深度学习框架知识笔记，仅为博主看书过程中觉得较为重要的知识点，简单摘要下来，内容较为零散，请各位指出，共同进步。　　 　　2017-11-06 　　[第三章] Tensorflow入门 　　1. Tensorflow计算模型—计算图 　　计算图是T…

目录 第5章 MNIST数字识别问题 第6章 图像识别与卷积神经网络 第7章 图像数据处理     第5章 MNIST数字识别问题 MNIST是一个非常有名的手写体数字识别数据集，在很多资料中，这个数据集都会被用作深度学习的入门样例。MNIST数据集是NIST数据集的一个子集，它包含了60000张图片作为训练数据，10000张图片作为测试数据。以下代码是使用…

目录 第10章 TensorFlow高层封装 第11章 TensorBoard可视化 第12章 TensorFlow计算加速     第10章 TensorFlow高层封装 目前比较流行的TensorFlow高层封装主要有4个，分别是TensorFlow-Slim、TFLearn、Keras和Estimator。 TensorFlow-Slim是Google…

一、Tensorflow计算模型：计算图 计算图是Tensorflow中最基本的一个概念，Tensorflow中的所有计算都被被转化为计算图上的节点。 Tensorflow是一个通过计算图的形式来描述计算的编程系统。Tensor指张量（多维数组；表明了它的数据结构），Flow指计算图（直观地表达了张量之间通过计算相互转化的过程）。Tensorflow中的每一…

一、TensorFlow的主要依赖包 1.Protocol Buffer Protocol Buffer负责将结构化的数据序列化，并从序列化之后的数据流中还原出原来的结构化数据。TensorFlow中的数据基本都是通过Protocol Buffer来组织的。 结构化数据： name: 张三 id: 12345 email: zhangsan@abc.com …

#第一部分，前向传播import tensorflow as tf #定义神经网络结构相关的参数 INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 LAYER1_NODE = 500 #通过tf.get_Variable函数来获取变量。在训练神经网络时会创建这些变量；在测试时会通过 #保存的模型加载这些变量的取值。而且更加方便的是，因为可以…

1 import tensorflow as tf 2 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 3 4 INPUT_NODE = 784 5 OUTPUT_NODE = 10 6 7 # 1. 定义神经网络结构相关的参数 8 LAYER1_NODE = 500 9 10 BATCH…

[Tensorflow实战Google深度学习框架]笔记3 　　本系列为Tensorflow实战Google深度学习框架知识笔记，仅为博主看书过程中觉得较为重要的知识点，简单摘要下来，内容较为零散，请各位指出，共同进步。　　 　　2017-11-06 　　[第四章] 深层神经网络 　　1. 深度学习与深层神经网络 　　维基百科对深度学习的精确定义为：一类通过…

第3章 TensorFlow入门 3.1 TensorFlow计算模型-计算图 3.1.1 计算图的概念 Tensorflow中所有计算都会被转化成计算图的一个节点，计算图上的边表示了他们之间的相互依赖关系。 3.1.2 计算图的使用 Tensorflow的程序可以分成两个阶段：定义计算、执行计算。 默认的计算图使用tf.get_default_graph(…

TensorFlow入门好书。 《TensorFlow：实战Google深度学习框架》 《TensorFlow：实战Google深度学习框架》 3. TensorFlow入门 3.1 TensorFlow计算模型——计算图 计算图的概念 计算图的使用 3.2 TensorFlow数据类型——张量 张量的概念 张量的使用 3.3 会话 3.4 TensorFl…