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基于Anaconda安装Tensorflow 并实现在Spyder中的应用
基于Anaconda安装Tensorflow 并实现在Spyder中的应用 Anaconda可隔离管理多个环境，互不影响。这里，在anaconda中安装最新的python3.6.5 版本。 一、安装 Anaconda 1. 下载地址： https://www.anaconda.com/distribution/#windows 选择需要的版本下载 …
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7 Recursive AutoEncoder结构递归自编码器(tensorflow)不能调用GPU进行计算的问题（非机器配置，而是网络结构的问题）
一、源代码下载 代码最初来源于Github：https://github.com/vijayvee/Recursive-neural-networks-TensorFlow，代码介绍如下：“This repository contains the implementation of a single hidden layer Recursive Neural…
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2 （自我拓展）部署花的识别模型（学习tensorflow实战google深度学习框架）
kaggle竞赛的inception模型已经能够提取图像很好的特征，后续训练出一个针对当前图片数据的全连接层，进行花的识别和分类。这里见书即可，不再赘述。 书中使用google参加Kaggle竞赛的inception模型重新训练一个全连接神经网络，对五种花进行识别，我姑且命名为模型flower_photos_model。我进一步拓展，将lower_photo…
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10 tensorflow在循环体中用tf.print输出节点内容
i=tf.constant(0,dtype=tf.int32) batch_len=tf.constant(10,dtype=tf.int32) loop_cond = lambda a,b: tf.less(a,batch_len) #yy=tf.Print(batch_len,[batch_len],”batch_len:”) yy=tf.constan…
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9 tensorflow提示in different while loops的错误该如何解决
ii=tf.constant(0,dtype=tf.int32) loop__cond=lambda a: tf.less(a,sentence_length) loop__vars=[ii] def __recurrence(ii): #前面的0到sentence_length-1的下标，存储的就是最原始的词向量，但是我们也要将其转变为Tensor new…
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11 tensorflow在tf.while_loop循环(非一般循环)中使用操纵变量该怎么做
xiaojie=1 i=tf.constant(0,dtype=tf.int32) batch_len=tf.constant(10,dtype=tf.int32) loop_cond = lambda a,b: tf.less(a,batch_len) #yy=tf.Print(batch_len,[batch_len],”batch_len:”) yy=…
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5 TensorFlow实战Google深度学习框架一书中的错误两处（交叉熵定义有误）
第一处： 书中62页定义的交叉熵函数定义有误，虽然这个所谓交叉熵的数值能够减少，但是是不能提升预测性能的，因为定义就错了。 我已经将预测过程可视化，直接将交叉熵改为我的，或者用原书的，就可以看到预测结果的变化。 第二处： 150页，lenet第三层卷积层的连接数目是（10*10*16*（5*5*6+1））=241600.因为本层输入矩阵的深度是6，输出矩阵的…
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使用tensorflow设计的网络模型看不到数据流向怎么办
首先tensorflow的设计思想就是先把需要用的变量已张量的形式保存， 实际上并没有实质的数值填充。 然后设计网络架构，也仅仅是架构而已， 只能说明数据关系和层与层之间的关系。 真正的数据输入是在主程序入口处，一般如下所示： 看到没，划线部分即为输入！ 很多人喜欢用debug调试程序，以获得数据流向，但是对于这些网络确实失败的，因为你啥也看不到。 那么te…
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TensorFlow入门之MNIST最佳实践
在上一篇《TensorFlow入门之MNIST样例代码分析》中，我们讲解了如果来用一个三层全连接网络实现手写数字识别。但是在实际运用中我们需要更有效率，更加灵活的代码。在TensorFlow实战这本书中给出了更好的实现，他将程序分为三个模块，分别是前向传播过程模块，训练模块和验证检测模块。并且在这个版本中添加了模型持久化功能，我们可以将模型保存下来，方便之后…
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bazel和TensorFlow安装
bazel安装：https://docs.bazel.build/versions/master/install-ubuntu.html#install-with-installer-ubuntu 安装版本0.15.0 TensorFlow安装：https://tensorflow.google.cn/install/source 安装版本1.9.0
