---- Yours ~~ 像 Siri，Google 一样，现在我们来看看怎样用 TensorFlow 创建自己的 Speech Recognizer ，来识别数字吧。...Steps: 导入库 定义参数 导入数据 建立模型 训练模型并预测 1. 导入库 需要用到 tflearn，这是建立在 TensorFlow 上的高级的库，可以很方便地建立网络。...tensorflow as tf 2....导入数据 用 speech_data.mfcc_batch_generator 获取语音数据并处理成批次，然后创建 training 和 testing 数据。...=0.8) net = tflearn.fully_connected(net, classes, activation='softmax') net = tflearn.regression(net,
Yours ~~ 像 Siri，Google 一样，现在我们来看看怎样用 TensorFlow 创建自己的 Speech Recognizer ，来识别数字吧。...Steps: 导入库 定义参数 导入数据 建立模型 训练模型并预测 1. 导入库 需要用到 tflearn，这是建立在 TensorFlow 上的高级的库，可以很方便地建立网络。...tensorflow as tf 2....导入数据 用 speech_data.mfcc_batch_generator 获取语音数据并处理成批次，然后创建 training 和 testing 数据。...=0.8) net = tflearn.fully_connected(net, classes, activation='softmax') net = tflearn.regression(net,
3.安装其他依赖的模块： （1）numpy numpy 是用来存储和处理大型矩阵的科学计算包，比 Python 自身的嵌套列表结构 list 要高效的多。 ...安装： pip install numpy --upgrade (2) matplotlib matplotlib 是 Python 最著名的绘图表，它提供了一整套和 MATLAB 相似的命令 API...安装： pip install nltk --upgrade 安装完成后，需要导入 nltk 工具包，下载 nltk 数据源： import nltk nltk.download() (7) keras...安装： pip install keras --upgrade (8) tflearn TFLearn 是另一个支持 TensorFlow 的第三方框架。 ...安装： pip install git+https://github.com/tflearn/tflearn.git
本教程包含还包含笔记和带有注解的代码 第一步：给TF新手的教程指南 1：tf初学者需要明白的入门准备 机器学习入门笔记： https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples.../TensorFlow-Examples/blob/master/examples/4_Utils/save_restore_model.py 图和损失可视化 https://github.com/aymericdamien...里面有很多示例和预构建的运算和层。 使用教程：TFLearn 快速入门。通过一个具体的机器学习任务学习 TFLearn 基础。开发和训练一个深度神经网络分类器。...预构建的运算和层：http://tflearn.org/doc_index/#api 笔记：https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/tutorials...保存和还原一个模型 https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/basics/weights_persistence.py 微调。
本汇集的目标是让读者可以轻松通过案例深入 TensorFlow。 这些案例适合那些想要清晰简明的 TensorFlow 实现案例的初学者。本教程还包含了笔记和带有注解的代码。.../TensorFlow-Examples/blob/master/examples/4_Utils/save_restore_model.py 图和损失可视化 笔记：https://github.com...你可以看看，这里有很多示例和预构建的运算和层。...示例：https://github.com/tflearn/tflearn/tree/master/examples 预构建的运算和层：http://tflearn.org/doc_index/#api...通过一个具体的机器学习任务学习 TFLearn 基础。开发和训练一个深度神经网络分类器。
周末在家，打开Android Studio准备通过NDK写写C++代码，新建工程build完成后，发现CMakeLists.txt文件没有高亮，cpp中导入头文件后提示： ?
这些案例适合那些想要清晰简明的 TensorFlow 实现案例的初学者。本教程还包含了笔记和带有注解的代码。.../TensorFlow-Examples/blob/master/examples/4_Utils/save_restore_model.py 图和损失可视化 笔记：https://github.com...你可以看看，这里有很多示例和预构建的运算和层。...示例：https://github.com/tflearn/tflearn/tree/master/examples 预构建的运算和层：http://tflearn.org/doc_index/#api...通过一个具体的机器学习任务学习 TFLearn 基础。开发和训练一个深度神经网络分类器。
本教程包含还包含笔记和带有注解的代码。.../TensorFlow-Examples/blob/master/examples/4_Utils/save_restore_model.py 图和损失可视化 https://github.com/aymericdamien...里面有很多示例和预构建的运算和层。 使用教程：TFLearn 快速入门。通过一个具体的机器学习任务学习 TFLearn 基础。开发和训练一个深度神经网络分类器。...预构建的运算和层：http://tflearn.org/doc_index/#api 笔记：https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/tutorials...保存和还原一个模型 https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/basics/weights_persistence.py 微调。
这些案例适合那些想要实现一些 TensorFlow 案例的初学者。本教程包含还包含笔记和带有注解的代码。.../TensorFlow-Examples/blob/master/examples/4_Utils/save_restore_model.py 图和损失可视化 https://github.com/aymericdamien...里面有很多示例和预构建的运算和层。 使用教程：TFLearn 快速入门。通过一个具体的机器学习任务学习 TFLearn 基础。开发和训练一个深度神经网络分类器。...预构建的运算和层：http://tflearn.org/doc_index/#api 笔记：https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/tutorials...保存和还原一个模型 https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/basics/weights_persistence.py 微调。
译者 | fendouai 【磐创AI 导读】：本文将会带大家了解TFLearn，欢迎大家转发、留言。 TFlearn是一个基于Tensorflow构建的模块化透明深度学习库。...它旨在为TensorFlow提供更高级别的API，以促进和加速实验，同时保持完全透明并与之兼容。 TFLearn功能包括： 通过教程和示例，易于使用和理解用于实现深度神经网络的高级API。...强大的辅助功能，可以训练任何TensorFlow 图，支持多个输入，输出和优化器。 简单而美观的图形可视化，包含有关权重，梯度，激活等的详细信息。 轻松使用多个CPU / GPU的设备。...注意：最新的TFLearn（v0.3）仅与TensorFlow v1.0及更高版本兼容。...TensorFlow安装 TFLearn需要安装Tensorflow（版本1.0+）。
什么是 TensorFlow.js TensorFlow.js 是一个开源库，不仅可以在浏览器中运行机器学习模型，还可以训练模型。具有 GPU 加速功能，并自动支持 WebGL。...可以导入已经训练好的模型，也可以在浏览器中重新训练现有的所有机器学习模型。运行 Tensorflow.js 只需要你的浏览器，而且在本地开发的代码与发送给用户的代码是相同的。...single node，即： 接着定义 loss 为 MSE 和 optimizer 为 SGD： 同时需要定义 input 的 tensor，X 和 y，以及它们的维度都是 [6, 1]： 然后用...fit 来训练模型，因为要等模型训练完才能预测，所以要用 await： 训练结束后，用 predict 进行预测，输入的是 [1, 1] 维的 值为 10 的tensor 最后得到的输出为 和 tflearn...的代码比较 再来通过一个简单的例子来比较一下 Tensorflow.js 和 tflearn， 可以看出如果熟悉 tflearn 的话，那么 Tensorflow.js 会非常容易上手，
今天主要讲的内容是如何用 TensorFlow 分析情绪（文末点击阅读原文可抵达 GitHub 获取代码）。 ?...通过load_data函数将数据导入，设置好保存路径，同时将扩展名设为“pkl”，这样可以更容易的转换成其他的Python对象。...导入数据后将被自动分为训练集和验证集，可以进一步将这些集合拆分为评论和标签，分别赋值为X和Y。...第四部：训练模型 建立了神经网络之后，可以通过tflearn的深度神经网络函数对它进行初始化，然后就在给定的训练集和验证集上开始训练模型。...我们要做的是使用AMI（Amazon Machine Image，亚马逊系统映像），那上面有我们需要用到的一切工具，包括tensorflow。
本文结构： 什么是 TensorFlow.js 为什么要在浏览器中运行机器学习算法 应用举例：regression 和 tflearn 的代码比较 ---- 1....具有 GPU 加速功能，并自动支持 WebGL 可以导入已经训练好的模型，也可以在浏览器中重新训练现有的所有机器学习模型 运行 Tensorflow.js 只需要你的浏览器，而且在本地开发的代码与发送给用户的代码是相同的...(tf.layers.dense({ units: 1, inputShape: [1] })); 接着定义 loss 为 MSE 和...loss: 'meanSquaredError', optimizer: 'sgd' }); 同时需要定义 input 的 tensor，X 和...和 tflearn 的代码比较 再来通过一个简单的例子来比较一下 Tensorflow.js 和 tflearn， 可以看出如果熟悉 tflearn 的话，那么 Tensorflow.js 会非常容易上手
一:下载支持 需要tensorflow，tflearn。...pip install tensorflow tflearn 二：代码 创建py文件（我这里是XianXingHuiGui.py） """ 线性回归实例 """ from __future__ import...1.7,2.76,2.09,3.19,1.694,1.573,3.366,2.596,2.53,1.221,2.827,3.465,1.65,2.904,2.42,2.94,1.3] # 线性回归模型 input_ = tflearn.input_data...(shape=[None]) linear = tflearn.single_unit(input_) regression = tflearn.regression(linear, optimizer...='sgd', loss='mean_square', metric='R2', learning_rate=0.01) m = tflearn.DNN
/python/pywrap_tensorflow.py", line 58, in from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal.../python/pywrap_tensorflow.py", line 58, in from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal...直接使用Python可以执行，但是sudo或者crontab定时任务都无法正常运行。...使用find命令查找文件 find / -name libcublas.so.9.0 可以发现在我安装的目录下：/usr/local/cuda-9.0/lib64 google后，发现有个链接跟我遇到的情况很像...:https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/15604 原来是动态链接库没有正常链接到，改正的方法就是在环境变量或者配置文件中添加。
一.安装 pip 下载tensorflow和tflearn 二.泰坦尼克号船员分类 创建py文件（我这里是titanic.py） import numpy as np import tflearn #...return np.array(data, dtype=np.float32) # 忽略姓名和票号 (id 1 & 6 ) to_ignore=[1, 6] # 数据预处理 data = preprocess...(data, to_ignore) # 构建三层神经网络 net = tflearn.input_data(shape=[None, 6]) net = tflearn.fully_connected...(net, 32) net = tflearn.fully_connected(net, 32) net = tflearn.fully_connected(net, 2, activation='softmax...') net = tflearn.regression(net) # 选择 model model = tflearn.DNN(net) # 开始训练 (apply gradient descent
使用以下代码导入 TensorFlow 库： import tensorflow as tf 获取 TensorFlow 会话。...让我们打印常量c1，c2和c3： print('c1 (x): ',c1) print('c2 (y): ',c2) print('c3 (z): ',c3) 当我们打印这些常量时，我们得到以下输出...TFLearn 与 TensorFlow Learn 包不同，后者也称为 TFLearn（TF 和 Learn 之间有一个空格）。...Keras 是 TensorFlow 最受欢迎的高级库。我个人更喜欢将 Keras 用于我为商业制作和学术研究开发的所有模型。...TFLearn 中的用于 MNIST 分类的 MLP 现在让我们看看如何使用 TFLearn 实现相同的 MLP，TFLearn 是 TensorFlow 的另一个高级库： 导入 TFLearn 库：
Convolutional Neural Networks翻译为卷积神经网络，常用在图像识别和语音分析等领域。...创建CNN # -*- coding:utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np # 下载mnist数据集 from tensorflow.examples.tutorials.mnist...下面使用tflearn重写上面代码，tflearn是TensorFlow的高级封装，类似Keras。...tflearn提供了更简单、直观的接口。...和scikit-learn差不多，代码如下： # -*- coding:utf-8 -*- import tflearn from tflearn.layers.conv import conv_2d,
至于可读性，它可以作为包括笔记本和注释的源代码教程，适合想寻找清晰准确的 TensorFlow 示例的初学者。...使用 TensorFlow 保存和存储模型。.../os_setup.md 更多示例 下列示例来自 TFLearn，一个提供 TensorFlow 简化接口的库，其中有很多内容可供参考，包括很多示例：https://github.com/tflearn.../tflearn/tree/master/examples 和预置操作和层：http://tflearn.org/doc_index/#api 教程 TFLearn 快速入门：https://github.com...示例 TFLearn 示例：https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples 使用 TFLearn 的示例的大型集合。
允中 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 爱好人工智能的你，一定想理解和创建神经网络吧，对不对？ 好吧，我默认你是这么想的。...前向传播（Forward Propogation） 梯度下降（Gradient Descent） 反向传播与测试（Backpropagation & Testing） 自定义数据（Custom Data） TensorFlow...入门（Tensorflow Intro） TensorFlow会话（Tensorflow Session） TFLearn简介（TFLearn Introduction） 我们传送回来了第一集，大家可以试看一下
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