self.fm_part = tf.concat([self.first_order, self.second_order], axis=1) print('fm_part:', self.fm_part) 直接实现了下面的计算逻辑...W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.2...W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use AVX...W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use AVX2...W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use FMA
之前我看美团说他们在用，我想再去看看他们的实际用的过程的时候，发现文章被删了，真的是可惜，我其实一直也想知道如何减轻这个变态的计算量的方法。...交互熵 我看到很多人的实现依旧用了tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits，其实就是多分类中的损失函数，和大家平时的图像分类、商品推荐召回一模一样： ?...代码实现 我这边只给一些关键地方的代码，更多的去GitHub里面看吧。...总结 FFM是一个细化隐向量非常好的方法，虽然很简单，但还是有很多细节之处值得考虑，比如如何线上应用，如何可解释，如何求稀疏解等等。...最后，给出代码实现的Github地址FFM，这边是我自己写的，理解理解算法可以，但是实际用的时候建议参考FFM的实现比较好的项目比如libffm，最近比较火的xlearn。
Networks for Document Classification（http://www.aclweb.org/anthology/N16-1174） 这篇文章主要讲述了基于Attention机制实现文本分类...代码实现 1attenton.py 2import tensorflow as tf 3def attention(inputs, attention_size, time_major=False...alphas 28train.py 29from __future__ import print_function, division 30import numpy as np 31import tensorflow...as tf 32from keras.datasets import imdb 33from tensorflow.contrib.rnn import GRUCell 34from tensorflow.python.ops.rnn
Batch Normalization Batch Normalization（批量归一化）实现了在神经网络层的中间进行预处理的操作，即在上一层的输入归一化处理后再进入网络的下一层，这样可有效地防止 “...Tensorflow 代码 主要的函数说明： 卷积层： tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_format...代码示例： 通过搭建卷积神经网络来实现 sklearn 库中的手写数字识别，搭建的卷积神经网络结构如下图所示： ?...import tensorflow as tf from sklearn.datasets import load_digits import numpy as np digits = load_digits
learning rate 衰减策略文件在 tensorflow/tensorflow/python/training/learning_rate_decay.py（http://t.cn/RQJ78Lg...cosine_decay cosine_decay(learning_rate, global_step, decay_steps, alpha=0.0, name=None...) cosine_decay 是近一年才提出的一种 lr 衰减策略，基本形状是余弦函数。...其方法是基于论文实现的：SGDR: Stochastic Gradient Descent with Warm Restarts（https://arxiv.org/abs/1608.03983 ） 计算步骤如下...)) decayed = (1 - alpha) * cosine_decay + alpha decayed_learning_rate = learning_rate * decayed alpha
指定keep_prob即可，下面的例子使用了占位符。为了简便起见，直接给keep_prob赋一个定值可能更好，但占位符在每次运行时都可以指定keep_prob的...
他首先观察父母如何走路。然后试图独立行走，并且每走一步，孩子都会学习如何在特定情况下保持平衡。他可能会摔上几跤，但经过几次不成功的尝试，他最终会学会走路。如果你不让他走，他可能永远学不会如何走路。...如何使用神经网络解决问题 神经网络是一种特殊的机器学习（ML）算法。因此，与每个机器学习算法一样，它遵循数据预处理，模型构建和模型评估等常规的机器学习工作流程。...而最流行的深度学习库，仅举几例： Caffe DeepLearning4j TensorFlow Theano Torch 我们已经了解了图像是如何储存的以及有哪些常用的图像处理库，现在让我们来看看TensorFlow...典型的TensorFlow“张量流图" 每个库都有自己的“实现细节”，即按照其编程范式编写程序的一种方法。...中实现神经网络 注意：我们可以使用不同的神经网络体系结构来解决这个问题，但是为了简单起见，我们基于深度多层前向感知器实现。
TensorFlow中实现的学习率衰减方法： tf.train.piecewise_constant 分段常数衰减 tf.train.inverse_time_decay 反时限衰减 tf.train.polynomial_decay...余弦衰减的学习率计算公式为： global_step = min(global_step, decay_steps) cosine_decay = 0.5 * (1 + cos(pi * global_step.../ decay_steps)) decayed = (1 - alpha) * cosine_decay + alpha decayed_learning_rate = learning_rate *...线性余弦衰减的学习率计算公式为： global_step=min(global_step,decay_steps) linear_decay=(decay_steps-global_step)/decay_steps) cosine_decay..., 'b-', linewidth=2) plt.plot(x, y, 'r-', linewidth=2) plt.plot(x, w, 'g-', linewidth=2) plt.title('cosine_decay
本文介绍两种在TensorFlow中如何加入正则化项的方法， 但无论何种方法大的逻辑都是：创建一个正则化方法;然后将这个正则化方法应用到变量上。
选自Medium 作者：DeviceHive 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、刘晓坤 本文介绍了一种使用 TensorFlow 将音频进行分类（包括种类、场景等）的实现方案，包括备选模型...、备选数据集、数据集准备、模型训练、结果提取等都有详细的引导，特别是作者还介绍了如何实现 web 接口并集成 IoT。...这篇文章具体描述了我们选择哪款工具、我们面临的挑战是什么、我们如何用 TensorFlow 训练模型，以及如何运行我们的开源项目。...训练模型 下一个任务就是了解 YouTube-8M 接口是如何运行的。它是被设计来处理视频的，但是幸运的是它也能够处理音频。这个库是相当方便的，但是它有固定的样本类别数。...3.web 接口 python daemon.py 实现了一个简单的 web 接口，默认配置下在本地的 8000 端口（http://127.0.0.1:8000/）。
一、TensorFlow基础 1、概念 TF使用图表示计算任务，图包括数据（Data）、流（Flow）、图（Graph） 图中节点称为op，一个op获得多个Tensor Tensor为张量，TF中用到的数据都是...tf.reduce_mean(x, 0) ==> 2. 3. tf.reduce\_mean(x, 1) ==> 1.5 3.5 (5) 优化器 tf.train.GradientDescentOptimizer是实现梯度下降算法的优化器...三、TensorBoard与计算图可视化 TensorBoard是一个可视化工具，能够有效地展示Tensorflow在运行过程中的计算图、各种指标随着时间的变化趋势以及训练中使用到的数据信息。...graphs TensorBoard 1.11.0 at http://fangzhijie-PC:6006 (Press CTRL+C to quit) 计算图显示 [image.png] 四、代码实现...import numpy as np import tensorflow as tf # 训练样本占位 data = tf.placeholder(tf.float32, shape=(4, 2))
目录 一、梯度下降概念 二、要点 三、梯度下降法求解线性回归步骤 四、使用Numpy实现一元线性回归 五、使用TensorFlow实现一元线性回归 六、总结 ---- 一、梯度下降概念 梯度下降法是一个一阶最优化算法...二、要点 借助 TensorFlow 的可训练变量和自动求导机制使用梯度下降法求解线性回归问题。 ?...五、使用TensorFlow实现一元线性回归 第一步：加载数据 # 导入库 import numpy as np import tensorflow as tf print("TensorFlow version...w.assign_sub(learn_rate * dL_dw) b.assign_sub(learn_rate * dL_db) 值得注意的是：numpy默认浮点数64位 ；TensorFlow...六、总结 使用TensorFlow实现梯度下降法，梯度带会自动计算损失函数的梯度而不用我们写代码实现偏导数的实现过程。 ---- 欢迎留言，一起学习交流~ 感谢阅读 END
编者按：本文节选自图书《TensorFlow实战》第五章，本书将重点从实用的层面，为读者讲解如何使用TensorFlow实现全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络，乃至Deep Q-Network。...图5-4 LeNet-5结构示意图 TensorFlow实现简单的卷积网络 本节将讲解如何使用TensorFlow实现一个简单的卷积神经网络，使用的数据集依然是MNIST，预期可以达到99.2%左右的准确率...本节代码主要来自TensorFlow的开源实现。 ? 接下来要实现的这个卷积神经网络会有很多的权重和偏置需要创建，因此我们先定义好初始化函数以便重复使用。...TensorFlow实现进阶的卷积网络 本节使用的数据集是CIFAR-10，这是一个经典的数据集，包含60000张32×32的彩色图像，其中训练集50000张，测试集10000张。...然后我们载入一些常用库，比如NumPy和time，并载入TensorFlow Models中自动下载、读取CIFAR-10数据的类。本节代码主要来自TensorFlow的开源实现。 ?
猪年快乐之TensorFlow中实现word2vec及如何结构化TensorFlow模型 导语 今天是2019年新年第一天，首先祝福大家猪年大吉，在新的一年里多多学习，多多锻炼，身体健康，万事如意！...Tensorflow中的word2vec 我们如何以有效的方式表达文字？...中实现word2vec 导包 import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2' import numpy as np from tensorflow.contrib.tensorboard.plugins...Average loss at step 89999: 4.7 Average loss at step 94999: 4.6 Average loss at step 99999: 4.6 如何结构化...我们来看看下面的几个例子，并学习如何使用它们。 1.在计算层面设置随机种子。所有的随机tensor允许在初始化时传入随机种子。
基于TensorFlow实现一个简单的神经网络。 结构图 搭建神经网络图 1....准备训练数据 导入相应的包： import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 准备训练数据： x_data
编者按：本文节选自图书《TensorFlow实战》第五章，本书将重点从实用的层面，为读者讲解如何使用TensorFlow实现全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络，乃至Deep Q-Network。...图5-4 LeNet-5结构示意图 TensorFlow实现简单的卷积网络 本节将讲解如何使用TensorFlow实现一个简单的卷积神经网络，使用的数据集依然是MNIST，预期可以达到99.2%左右的准确率...本节代码主要来自TensorFlow的开源实现。...TensorFlow实现进阶的卷积网络 本节使用的数据集是CIFAR-10，这是一个经典的数据集，包含60000张32×32的彩色图像，其中训练集50000张，测试集10000张。...本节代码主要来自TensorFlow的开源实现。
今天，给大家分析一下Tensorflow源码之GPU调用是如何实现的？ 1....Tensorflow GPU支持 Tensorflow 支持GPU进行运算，目前官方版本只支持NVIDIA的GPU，可以在tensorflow的官方上看到。...Tensorflow 对GPU的运算的支持最小力度就是OP，也就是我们常说的算子，下图提供了Tensorflow的一些常见算子，而每个算子在Tensorflow上都会提供GPU的算法：关于OP的具体实现...Tensorflow GPU调用架构 、 从上图我们可以看到，Tensorflow提供两种方式调用NVIDIA的方式，而NVIDIA的GPU调用方式主要依靠的CUDA的并行计算框架 2.1 Stream...定义你的OP，在你的OP里调用CUDA的代码，并注册到Tensorflow Kernel中，注意你的Device需要设置成DEVICE_GPU，tensorflow会依据客户端传递的device的参数来决定是否需调用
一定要用 sess.graph.finalize()，相当于把整个图冻住，使图变为只读的形式，不再允许增加节点。
TensorFlow中实现的学习率衰减方法： tf.train.piecewise_constant 分段常数衰减tf.train.inverse_time_decay 反时限衰减tf.train.polynomial_decay...先讲单个函数的使用效果，最后演示如何将其用在实际模型中。 首先是使用效果： 分段常数衰减：tf.train.piecewise_constant() 指定间隔的分段常数． ...------------------------------------------------------ 以上是单个的使用效果，但是在实际模型中这些函数并不是这么使用的，以下使用两个方法，简述如何在模型中使用学习率衰减...add_global, learning_rate]) print(g, rate) 在这个代码里面使用add_global = global_step.assign_add(1)来实现全局迭代步数...tf.train.AdamOptimizer(learning_rate).minimize(D_loss, var_list=D.var(), global_step=global_step) # 在上面的minimize中会实现
windows系统下： 1.按windows+r 2.输入cmd 3.输入 pip uninstall tensorflow 中间会提示输入Y 或者 N，输入Y后按回车即可。
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