本文demo使用TF的实现朴素贝叶斯分类器，用TensorFlow_probability概率库实现参数可训练的高斯分布变种。 [iris.png] 1....np.sqrt(sigma_squared_ki) dist = tfd.MultivariateNormalDiag(loc=tf.cast(mu,tf.float32), \ scale_diag...用tfd.MultivariateNormalDiag（）为数据集的特征创建可训练的高斯分布。分布的参数将通过最小化负对数似然来估算，这等效于最大化对数似然。...出于相同的原因，我们还绘制了模型参数的值。...，并且即使模型参数都以相同的初始条件开始，模型的参数也取决于其最佳估计值。
训练一个神经网络的目的是啥？不就是有朝一日让它有用武之地吗？可是，在别处使用训练好的网络，得先把网络的参数（就是那些variables）保存下来，怎么保存呢？...其实，tensorflow已经给我们提供了很方便的API，来帮助我们实现训练参数的存储与读取，如果想了解详情，请看晦涩难懂的官方API，接下来我简单介绍一下我的理解。...方法（函数），save需要传递两个参数，一个是你的训练session，另一个是文件存储路径，例如“/tmp/superNet.ckpt”，这个存储路径是可以包含文件名的。...为了对数据存储和读取有更直观的认识，我自己写了两个实验小程序，下面是第一个，训练网络并存储数据，用的MNIST数据集 import tensorflow as tf import sys # load...import tensorflow as tf import sys from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist =
定义一个变量，直接输出会输出变量的属性，并不能输出变量值。那么怎么输出变量值呢？...请看下面得意import tensorflow as tfbiases=tf.Variable(tf.zeros([2,3]))#定义一个2x3的全0矩阵sess=tf.InteractiveSession...()#使用InteractiveSession函数biases.initializer.run()#使用初始化器 initializer op 的 run() 方法初始化 'biases' print(
之前在TensorFlow中实现不同的神经网络，作为新手，发现经常会出现计算的loss中，出现Nan值的情况，总的来说，TensorFlow中出现Nan值的情况有两种，一种是在loss中计算后得到了Nan...01 Loss计算中出现Nan值 在搜索以后，找到StackOverflow上找到大致的一个解决办法（原文地址：这里），大致的解决办法就是，在出现Nan值的loss中一般是使用的TensorFlow的log...函数，然后计算得到的Nan，一般是输入的值中出现了负数值或者0值，在TensorFlow的官网上的教程中，使用其调试器调试Nan值的出现，也是查到了计算log的传参为0；而解决的办法也很简单，假设传参给...经过检查，其实并不能这么简单的为了持续训练，而修改计算损失函数时的输入值。...，因而此时可以尝试使用更小的学习率进行训练来解决这样的问题。
TensorFlow Probability适用的情况包括： 你想建立一个数据生成模型，推理其隐藏的过程。 你需要量化预测中的不确定性，而不是预测单个值。 你的训练集具有大量与数据点数量相关的特征。...可训练分布（tfp.trainable_distributions）：由单个张量参数化的概率分布，使建立输出概率分布神经网络变得容易。...蒙特卡洛（tfp.monte_carlo）：用于计算蒙特卡罗期望值的工具。...该函数返回输出张量，它的形状具有批量大小和10个值。张量的每一行代表了logits（无约束概率值），即每个数据点属于10个类中的一个。...对于训练，我们建立损失函数，它包括两项：预期的负的对数似然和KL散度。我们通过蒙特卡罗近似预期的负对数似然。而KL散度作为层的参数，通过正则化项添加。
TensorFlow Probability 适用于以下需求： 希望建立一个生成数据模型，推理其隐藏进程。 需要量化预测中的不确定性，而不是预测单个值。 训练集具有大量相对于数据点数量的特征。...蒙特卡罗（tfp.monte_carlo）：用于计算蒙特卡罗期望值的工具。...有关分布的更多背景信息，请参阅「了解张量流量分布形状」一节。其中介绍了如何管理抽样，批量训练和建模事件的形状。...作为演示，考虑具有特征（形状为 32 × 32 × 3 的图像）和标签（值为 0 到 9）的 CIFAR-10 数据集。...该函数返回具有批大小 10 的形状的输出张量。张量的每一行代表每个数据点属于 10 个类别之一的 logits（无约束概率值）。
问题 查看 tensorflow api manual 时，看到关于 variable.read_value() 的注解如图： ?...那么在 tensorflow 中，variable的值 与 variable.read_value()的值 到底有何区别？...实验代码 # coding=utf-8 import tensorflow as tf # Create a variable. w = tf.Variable(initial_value=10.,...), '\n', w.read_value().eval() print '\nw :\n', w, '\n', w.eval() sess.close() 由打印结果可看出， variable的值...与 variable.read_value()的值 之间的 区别 仅仅在于 tensor类型 的不一样； 但 eval() 后打印出的结果值是 一样的 。
最近在研究tensorflow的迁移学习，网上看了不少文章，奈何不是文章写得不清楚就是代码有细节不对无法运行，下面给出使用迁移学习训练自己的图像分类及预测问题全部操作和代码，希望能帮到刚入门的同学。...大家都知道TensorFlow有迁移学习模型，可以将别人训练好的模型用自己的模型上 即不修改bottleneck层之前的参数，只需要训练最后一层全连接层就可以了。...以下均在Windows下成功实现，mac用户只要修改最后脚本命令中的路径就可以 数据准备 先建立一个文件夹，就命名为tensorflow吧 首先将你的训练集分好类，将照片放在对应文件夹中，拿本例来说，你需要在...其中你唯一可能需要修改的是how_many_training_steps 也就是训练步数 由于本文是测试教程因此每个种类只用了20张图片 500次已经足够多了 如果你的训练集非常大可以自己调整 其他的都不用修改...如果你的路径都没有问题，按下回车就可以训练你的模型 ?
de-en.de.xml中内容大致是这个样子的： 4、创建训练集、验证集、测试集 python prepro.py --vocab_size 8000 部分运行结果： trainer_interface.cc(615) LOG(INFO)...by kyubyong park. kbpark.linguist@gmail.com. https://www.github.com/kyubyong/transformer ''' import tensorflow...For example, fpath1, fpath2 means source file path and target file path, respectively. ''' import tensorflow...kbpark.linguist@gmail.com. https://www.github.com/kyubyong/transformer Transformer network ''' import tensorflow
在前面的文章【Tensorflow加载预训练模型和保存模型】中介绍了如何保存训练好的模型，已经将预训练好的模型参数加载到当前网络。这些属于常规操作，即预训练的模型与当前网络结构的命名完全一致。...本文介绍一些不常规的操作： 如何只加载部分参数？ 如何从两个模型中加载不同部分参数？ 当预训练的模型的命名与当前定义的网络中的参数命名不一致时该怎么办？...如果需要从两个不同的预训练模型中加载不同部分参数，例如，网络中的前半部分用一个预训练模型参数，后半部分用另一个预训练模型中的参数，示例代码如下： import tensorflow as tf def...举个例子，例如，预训练的模型所有的参数有个前缀name_1，现在定义的网络结构中的参数以name_2作为前缀。...一致，否则会无法加载参数。
转载自：51CTO技术栈原文地址：使用TensorFlow训练图像分类模型的指南众所周知，人类在很小的时候就学会了识别和标记自己所看到的事物。...下面，我将和您共同探讨计算机视觉（Computer Vision）的一种应用——图像分类，并逐步展示如何使用TensorFlow，在小型图像数据集上进行模型的训练。...02 准备工作首先，让我们通过TensorFlow、to_categorical（用于将数字类的值转换为其他类别）、Sequential、Flatten、Dense、以及用于构建神经网络架构的 Dropout...后续，您可以针对不同的需求，对其进行调整。在此，我选择了128作为较小的批量尺寸（batch size）。其实，批量尺寸可以取任何值，但是2的幂次方大小往往能够提高内存的效率，因此应作为首选。...毕竟，过度拟合模型倾向于准确地记住训练集，并且无法泛化那些不可见（unseen）的数据集。输出层是我们网络中的最后一层，它是使用Dense() 方法来定义的。
编写训练的python文件 1# -*- coding: UTF-8 -*- 2""" 3训练 DCGAN 4""" 5import os 6import glob 7import numpy..., 这也是 Tanh 激活函数的输出范围 2input_data = (input_data.astype(np.float32) - 127.5) / 127.5 tanh的取值范围是-1 到 1 像素值最大...，因为我的TensorFlow版本较老。...我们训练生成器的随机数据不应该和训练整个dong的一样，不然不够随机化。 基本都得训练好几个小时。...LSTM模型在问答系统中的应用 基于TensorFlow的神经网络解决用户流失概览问题 最全常见算法工程师面试题目整理（一） 最全常见算法工程师面试题目整理（二） TensorFlow从1到2 | 第三章
as plt import numpy as np import tensorflow as tf import math 导入库之后，我们生成了正弦数据，我们将训练一个神经网络，以适应新的情况： NSAMPLE...lossfunc = tf.nn.l2_loss(y_out-y); 我们还将定义一个训练操作，来告诉TensorFlow如何将损失函数最小化。...Bishop的MDN实现将预测被称为混合高斯分布的一类概率分布，其中输出值被建模为许多高斯随机值的总和，每个高斯随机值都具有不同的均值和标准差。...TensorFlow提供了一些可视化训练数据进度的有用的工具，但我们并没有在这里使用它们。...sess.close() 我认为MDN是模拟数据的好方法，特别是如果我们所建模的模型有多个状态，或者本质上是一个无法绝对确定的随机变量。
Tensorflow是目前比较流行的深度学习框架，本文着重介绍tensorflow框架是如何支持分布式训练的。...在每一轮迭代中，前向传播算法会根据当前参数的取值计算出在一小部分训练数据上的预测值，然后反向传播算法再根据损失函数计算参数的梯度并更新参数。...从下图中可以看到，在每一轮迭代时，不同设备会读取参数最新的取值，但因为不同设备读取参数取值的时间不一样，所以得到的值也有可能不一样。...然而这时的设备d1并不知道参数已经被更新了，所以在时间t2时，设备d1会继续将小球向左移动，使得小球的位置达到图4中小白球的地方。从图4中可以看到，当参数被调整到小白球的位置时，将无法达到最优点。...虽然异步模式理论上存在缺陷，但因为训练深度学习模型时使用的随机梯度下降本身就是梯度下降的一个近似解法，而且即使是梯度下降也无法保证达到全局最优值。
通过Google发布的tensorflowjs，我们可以将训练好的模型部署到任何一个支持静态页的web服务器上，不需要任何后台服务即可运行tensorflow，部署过程非常简单。.../models/modelforjs 后面2个参数第1个是保存好的tf模型路径，第2个参数是输出路径，会生成一个modelforjs目录，里面包含一个model.json文件和二进制数据文件 部署到Web...服务 把生成好的modelforjs拷贝到web服务上，同时引用这个jstensorflow/tfjs/dist/tf.min.js...model.predict(inputs); //预测结果var data = await predict.data(); 演示实例可在这篇文章从手写数字识别开启人工智能的大门
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，输出就是一个概率值，用于判断真假使用（概率值大于0.5那就是真，小于0.5那就是假）。...GAN的训练 需要注意的是生成模型与对抗模型可以说是完全独立的两个模型，好比就是完全独立的两个神经网络模型，他们之间没有什么联系。那么训练这样的两个模型的大方法就是：单独交替迭代训练。...所以对于生成网络的训练其实是对生成-判别网络串接的训练，就像图中显示的那样。...现在我们开始搭建网络这里我建议用GPU来训练，tensorflow的版本最好是1.1.0from distutils.version import LooseVersionimport warningsimport...，损失函数，以及优化的过程都定义好了，现在我们就要开始训练我们的网络了，我们的训练过程定义如下。
本文主要是使用tensorflow和mnist数据集来训练神经网络。 #!.../usr/bin/env python # _*_ coding: utf-8 _*_ import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist...# 定义测试数据的真实标签的placeholder y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10]) # 定义预测值 y = tf.nn.softmax...(tf.matmul(x, W) + b) # 判断预测值y和真实值y_中最大数的索引是否一致，y的值为1-10概率 correct_prediction = tf.equal(tf.argmax...= tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1])) # 定义神经网络的训练步骤，使用的是梯度下降法，学习率为
本文主要是介绍利用tensorflow创建一个简单的神经网络并进行训练。 #!.../usr/bin/env python # _*_ coding: utf-8 _*_ import tensorflow as tf import numpy as np # 创建一个神经网络层...定义损失函数 loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square(ys - prediction), reduction_indices = [1])) # 定义训练过程...init = tf.global_variables_initializer() # 定义Session sess = tf.Session() # 执行初始化工作 sess.run(init) # 进行训练...for i in range(1000): # 执行训练，并传入数据 sess.run(train_step, feed_dict = {xs: x_data, ys: y_data}
pytorch版本：1.6.0 tensorflow版本：1.15.0 之前我们就已经了解了pytorch和tensorflow中的变量，本节我们深入了解可训练的参数-变量 接下来我们将使用sklearn...hidden,classes), ) 参数初始化： for name,param in net.named_parameters(): #使用model.named_parameters()可以获得相应层的名字的参数以及具体值...，值是参数的值： for name,value in net.state_dict().items(): print(name,value) ?...接着是：model.parameters()：返回的是一个generator，我们之前也经常使用，通过param.data，param.data.grad来获取参数的值以及梯度 for param in...导入相应的包并加载数据： import tensorflow as tf import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris from
在本文中，将介绍如何创建一个检测NSFW图像的图像分类模型。 数据集 由于数据集的性质，我们无法从一些数据集的网站(如Kaggle等)获得所有图像。...Md5为每个图像创建一个唯一的哈希值，如果哈希值重复(重复图像)，那么我们将重复图片添加到一个列表中，稍后进行删除。...因为使用TensorFlow框架所以需要判断是否被TensorFlow支持，所以我们这里加一个判断： import tensorflow as tf os.chdir('{data-set} directory...比如分割创建一个训练、验证和测试文件夹，并手动添加文件夹中的图像，我们将80%用于训练，10%用于验证，10%用于测试。...ImageDataGenerator根据给定的参数创建新图像，并将其用于训练(注意:当使用ImageDataGenerator时，原始数据将不用于训练)。
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