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    利用Tensorflow2.0实现手写数字识别

    前面两节课我们已经简单了解了神经网络的前向传播和反向传播工作原理,并且尝试用numpy实现了第一个神经网络模型。手动实现(深度)神经网络模型听起来很牛逼,实际上却是一个费时费力的过程,特别是在神经网络层数很多的情况下,多达几十甚至上百层网络的时候我们就很难手动去实现了。这时候可能我们就需要更强大的深度学习框架来帮助我们快速实现深度神经网络模型,例如Tensorflow/Pytorch/Caffe等都是非常好的选择,而近期大热的keras是Tensorflow2.0版本中非常重要的高阶API,所以本节课老shi打算先给大家简单介绍下Tensorflow的基础知识,最后借助keras来实现一个非常经典的深度学习入门案例——手写数字识别。废话不多说,马上进入正题。

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    TensorFlow从1到2(十四)评估器的使用和泰坦尼克号乘客分析

    通常认为评估器因为内置的紧密结合,运行速度要高于Keras。Keras一直是一个通用的高层框架,除了支持TensorFlow作为后端,还同时支持Theano和CNTK。高度的抽象肯定会影响Keras的速度,不过本人并未实际对比测试。我觉的,对于大量数据导致的长时间训练来说,这点效率上的差异不应当成为大问题,否则Python这种解释型的语言就不会成为优选的机器学习基础平台了。 在TensorFlow 1.x中可以使用tf.estimator.model_to_estimator方法将Keras模型转换为TensorFlow评估器。TensorFlow 2.0中,统一到了tf.keras.estimator.model_to_estimator方法。所以如果偏爱评估器的话,使用Keras也不会成为障碍。

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