Tensorflow 需要 Python 3.5/3.6 64bit 版本:
具体的安装方式可查看：https://www.tensorflow.org/install/install_windows
命令提示符中输入 python 即可启动并查看当前版本：
查看具体的版本信息可输入：
1 python -v
下载新的64bit 的 Python 版本进行安装即可。
Windows Python3.6.5 64bit 下载地址：https://www.python.org/ftp/python/3.6.5/python-3.6.5-amd64.exe
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原文连接 https://blog.csdn.net/yutingzhaomeng/article/details/81708261 本文总结tensorflow使用的相关方法，包括： 0、定义网络输入 1、如何利用tensorflow在已有网络入resnet基础上搭建自己的网络结构 2、如何添加自己的网络层 3、如何导入已有模块入resnet全连接层之前…
以下内容接机器学习面试问题5. 神经网络参数相关 参数的范围 目前还没有明确的参数范围，只有个人总结性的原则。如下： 网络参数确定原则： ①、网络节点 网络输入层神经元节点数就是系统的特征因子(自变量)个数，输出层神经元节点数就是系统目标个数。隐层节点选按经验选取，一般设为输入层节点数的75%。如果输入层有7个节点，输出层1个节点，那么隐含层可暂设为5个节点…
之前在学习CNN的时候，有对卷积进行一些学习和整理，后来就烂尾了，现在稍微整理下，先放上来，以提醒和交流。 一、线性滤波与卷积的基本概念 线性滤波可以说是图像处理最基本的方法，它可以允许我们对图像进行处理，产生很多不同的效果。做法很简单。首先，我们有一个二维的滤波器矩阵（有个高大上的名字叫卷积核）和一个要处理的二维图像。然后，对于图像的每一个像素…
1.使用模板处理图像相关概念： 模板：矩阵方块，其数学含义是一种卷积运算。 卷积运算：可看作是加权求和的过程，使用到的图像区域中的每个像素分别于卷积核(权矩阵)的每个元素对应相 乘，所有乘积之和作为区域中心像素的新值。 卷积核：卷积时使用到的权用一个矩阵表示，该矩阵与使用的图像区域大小相…
对抗网络是14年Goodfellow Ian在论文Generative Adversarial Nets中提出来的。 原理方面，对抗网络可以简单归纳为一个生成器(generator)和一个判断器(discriminator)之间博弈的过程。整个网络训练的过程中， 两个模块的分工 判断网络，直观来看就是一个简单的神经网络结构，输入就是一副图像，输出就是一个概率…
转载自：http://blog.csdn.net/silent56_th/article/details/77587792 系统环境：Ubuntu16.04 + GTX1060 目的：配置一下python-tensorflow环境 问题复现： 使用设置/软件与更新/附件驱动 安装nvidia-375 使用CUDA-8.0*.run安装CUDA 使用cudnn…
变分自编码器（VAE）与生成对抗网络（GAN）是复杂分布上无监督学习最具前景的两类方法。本文中，作者在MNIST上对这两类生成模型的性能进行了对比测试。 本项目总结了使用变分自编码器（Variational Autoencode，VAE）和生成对抗网络（GAN）对给定数据分布进行建模，并且对比了这些模型的性能。你可能会问：我们已经有了数百万张图像，为什么还要…
网络的度分布p(k)表示了一个随机选择的节点拥有度$k$的概率。我们设度为k的节点数目Nk =#nodes with degree k，除以节点数量N则可得到归一化后的概率质量分布 p(k) = Nk/N。图的路径(path)指一个节点序列，使得序列中的每个节点都链接到序列中的下一个节点，一个路径可以通过经过同一条边多次而和它自身相交。 1 度分布 网络的度…
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