文章主要讲述了如何利用TensorFlow进行深度学习,包括模型的搭建、训练、保存以及部署。同时,文章还介绍了如何使用TensorFlow进行图像分类和文本情感分析等具体应用。
TensorFlow 支持占位符placeholder。占位符并没有初始值,它只会分配必要的内存。在会话中,占位符可以使用 feed_dict 馈送数据。feed_dict是一个字典,在字典中需要给出每一个用到的占位符的取值。在训练神经网络时需要每次提供一个批量的训练样本,如果每次迭代选取的数据要通过常量表示,那么TensorFlow 的计算图会非常大。因为每增加一个常量,TensorFlow 都会在计算图中增加一个结点。所以说拥有几百万次迭代的神经网络会拥有极其庞大的计算图,而占位符却可以解决这一点,它只会拥有占位符这一个结点。
在Tensorflow中,无论是占位符还是变量,它们实际上都是Tensor,从Tensorflow的名字中,就可以看出Tensor在整个系统中处于核心地位。Tensorflow中的Tensor并不是具体的数值,只是一些我们希望Tensorflow系统计算的节点。
[TensorFlow从入门到精通] 01 简单线性模型(上)介绍了TensorFlow如何加载MNIST、定义数据维度、TensorFlow图、占位符变量和One-Hot Encoding等知识点.
上一篇我介绍了如何使用Scope来管理Tensorflow中的变量和张量。这一篇我会说一说三种向Tensorflow提供数据的方式。
原文标题:TensorFlow Tutorial: 10 minutes Practical TensorFlow lesson for quick learners 作者:ANKIT SACHAN 翻译:和中华 校对:程思衍 本文长度为2000字,建议阅读10分钟 通过这篇文章,你可以了解TensorFlow中最基础的几个概念,还可以学习最简单的线性回归如何在TensorFlow中完成。 这篇TensorFlow教程的目标读者是那些对机器学习有一定基本概念并且想尝试上手TensorFlow的人。首先你
版权声明:本文为zhangrelay原创文章,有错请轻拍,转载请注明,谢谢... https://blog.csdn.net/ZhangRelay/article/details/91414600
TensorFlow是Google的一个开源软件库,广泛用于数值计算。它使用可在许多不同平台上共享和执行的数据流图。
TensorFlow是什么意思?Tensor?Flow?这篇文章介绍TensorFlow一些最基础的知识。
该文介绍了如何使用TensorFlow创建一个简单的分类器,通过在输入中添加噪声来训练模型,并利用计算图对数据进行操作。文章还介绍了如何将操作连接在一起以创建更复杂的计算图,并演示了如何使用TensorBoard可视化计算图。
Sebastian Heinz. A simple deep learning model for stock price prediction using TensorFlow
来源:机器之心 本文长度为4498字,建议阅读8分钟 本文非常适合初学者了解如何使用TensorFlow构建基本的神经网络。 STATWORX 团队近日从 Google Finance API 中精选出了 S&P 500 数据,该数据集包含 S&P 500 的指数和股价信息。有了这些数据,他们就希望能利用深度学习模型和 500 支成分股价预测 S&P 500 指数。STATWORX 团队的数据集十分新颖,但只是利用四个隐藏层的全连接网络实现预测,读者也可以下载该数据尝试更加优秀的循环神经网络。 本文非
到目前为止,您一直使用numpy来构建神经网络。现在我们将引导您使用一个深度学习框架,让您可以更轻松地构建神经网络。TensorFlow、PaddlePaddle、Torch、Caffe、Keras等机器学习框架可显著加速机器学习开发。在此作业中,您将学习在TensorFlow中执行以下操作:
目前正在学习把深度学习应用到NLP,主要是看些论文和博客,同时做些笔记方便理解,还没入门很多东西还不懂,一知半解。贴出来的原因,一是方便自己查看,二是希望大家指点一下,尽快入门。
本文是一个通过模拟预测股票,教会大家如何动手操作TensorFlow的教程,结果不具有权威性。因为股票价格的实际预测是一项非常复杂的任务,尤其是像本文这种按分钟的预测。 导入并预处理数据 我们的团队从我们的抓取服务器中的数据并csv格式的保存。数据集包含n = 41266分钟的数据,从2017年4月到8月,500只股票,以及标准普尔500指数成份股。指数和股票以宽格式排列。 数据集:http://files.statworx.com/sp500.zip # Import data data= pd.read
TensorFlow名字可以拆解为两部分:Tensor、Flow。其中,Tensor 就表示张量。
机器之心编译 参与:蒋思源、李亚洲、刘晓坤 STATWORX 团队近日从 Google Finance API 中精选出了 S&P 500 数据,该数据集包含 S&P 500 的指数和股价信息。有了这些数据,他们就希望能利用深度学习模型和 500 支成分股价预测 S&P 500 指数。STATWORX 团队的数据集十分新颖,但只是利用四个隐藏层的全连接网络实现预测,读者也可以下载该数据尝试更加优秀的循环神经网络。 本文非常适合初学者了解如何使用 TensorFlow 构建基本的神经网络,它全面展示了构建一
【译者注】本文通过一个简单的Go绑定实例,让读者一步一步地学习到Tensorflow有关ID、作用域、类型等方面的知识。以下是译文。 Tensorflow并不是机器学习方面专用的库,而是一个使用图来表示计算的通用计算库。它的核心是用C++实现的,并且还有不同语言的绑定。Go语言绑定是一个非常有用的工具,它与Python绑定不同,用户不仅可以通过Go语言使用Tensorflow,还可以了解Tensorflow的底层实现。 绑定 Tensorflow的开发者正式发布了: C++源代码:真正的Tensorflow
选自Medium 机器之心编译 参与:蒋思源、李亚洲、刘晓坤 STATWORX 团队近日从 Google Finance API 中精选出了 S&P 500 数据,该数据集包含 S&P 500 的指数和股价信息。有了这些数据,他们就希望能利用深度学习模型和 500 支成分股价预测 S&P 500 指数。STATWORX 团队的数据集十分新颖,但只是利用四个隐藏层的全连接网络实现预测,读者也可以下载该数据尝试更加优秀的循环神经网络。 本文非常适合初学者了解如何使用 TensorFlow 构建基本的神经网络,
如果你在使用TensorFlow时遇到了"AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'placeholder'"的错误,这意味着你正在使用的TensorFlow版本与你的代码不兼容。这个错误通常是因为在TensorFlow 2.0及更高版本中,'placeholder'被移除了。 为了解决这个问题,有几种方法可以尝试:
机器学习是时下非常流行的话题,而Tensorflow是机器学习中最有名的工具包。TensorflowSharp是Tensorflow的C#语言表述。本文会对TensorflowSharp的使用进行一个简单的介绍。
TensorFlow中的feed与fetch 一:占位符(placeholder)与feed 当我们构建一个模型的时候,有时候我们需要在运行时候输入一些初始数据,这个时候定义模型数据输入在tensorflow中就是用placeholder(占位符)来完成。它的定义如下: def placeholder(dtype, shape=None, name=None): 其中dtype表示数据类型,shape表示维度,name表示名称。它支持单个数值与任意维度的数组输入。 1. 单个数值占位符定义 a = tf.
TensorFlow是一个开源的机器学习框架,是由Google开发的,用于构建和训练机器学习模型的工具库。它提供了丰富的功能和易于使用的接口,可用于各种机器学习任务,如图像识别、自然语言处理、推荐系统等。
随着深度学习的发展,用户越来越依赖 GPU 或者其他加速器进行大规模运算。人工智能(Artificial Intelligence)需要更优秀的软件来释放硬件的能量已成业界共识。一方面,各种框架需要进一步降低编写深度学习分布式训练程序的门槛;另一方面,用户期待系统可以支持不同的深度学习网络模型,并实现线性加速。各知名深度学习框架正在朝这方面努力,但用户在使用这些框架时仍会遇到横向扩展性的难题,或者是投入很多计算资源但没有看到效率收益,或者是问题规模超过 GPU 显存限制而无法求解。
学过Python的小伙伴都会觉得,python的语法简单,逻辑清晰。虽然tensorflow是python的一个库(并不是标准库),但是使用并不简单,你可能会被tensorflow的奇怪语法设计困惑,所以本文章叫做费解的tensorflow,希望通过本文,读者可以更好的了解tensorflow。
官网:https://www.tensorflow.org/tutorials/layers
随着 TensorFlow 在研究及产品中的应用日益广泛,很多开发者及研究者都希望能深入学习这一深度学习框架。本文介绍了TensorFlow 基础,包括静态计算图、张量、TensorBoard 可视化和模型参数的保存等。
Tensorflow 并不是一个专门用于机器学习的库,相反的,它是一个通用的用于图计算的库。它的核心部分是用 C++ 实现的,同时还有其它语言的接口库。Go 语言版本的接口库与 Python 版本的并不一样,它不仅有助于我们使用 Go 语言调用 Tensorflow,同时有助于我们了解 Tensorflow 的底层实现。
强化学习算法的实现需要合适的平台和工具。本案例将首先介绍目前常用的强化学习实现平台Gym的基本使用方法,再介绍实验工具TensorFlow的基本操作方法,为之后构建和评估强大的强化学习算法打下坚实基础。
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近年来,卷积神经网络热度很高,在短时间内,这类网络成为了一种颠覆性技术,打破了从文本、视频到语音多个领域的大量最先进的算法,远远超出其最初在图像处理的应用范围。
准备工作 由于将TensorFlow安装到了Conda的tensorflow环境,虽然可以用Jupyter notebook打开,但是没有提示,写代码不方便,所以使用PyCharm进行编写。设置如下: 如果是新建项目,在选择使用python的地址的地方,找到anaconda目录,点击envs ----> tensorflow -----> bin -----> python2.7(我的是2.7) 如果已经创建了项目,但是没有用该环境下的python,就进入项目的设置里,找到project interpret
本节学习来源斯坦福大学cs20课程,有关自学与组队学习笔记,将会放于github仓库与本公众号发布,欢迎大家star与转发,收藏!
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在本章中,我们一起来学习下TensorFlow。我们将会学习到TensorFlow的一些基本库。通过计算一个线性函数来熟悉这些库。最后还学习使用TensorFlow搭建一个神经网络来识别手势。本章用到的一些库在这里下载。
原文出处:https://zhuanlan.zhihu.com/p/114392519.知乎
该文章介绍了如何通过Python和Keras框架实现一个简单的深度学习模型,并使用该模型对MNIST数据集进行分类。首先,介绍了Keras是什么以及它的主要特点,然后详细讲解了如何利用Keras实现一个简单的深度学习模型。最后,通过实例演示了如何使用该模型对MNIST数据集进行分类。
作者:董超 来源:腾讯云技术社区「腾云阁」 上一篇文章我们介绍了 MxNet 的安装,但 MxNet 有个缺点,那就是文档不太全,用起来可能是要看源代码才能理解某个方法的含义,所以今天我们就介绍一下 TensorFlow,这个由谷歌爸爸出品的深度学习框架,文档比较全~以后的我们也都使用这个框架~ 0x00 概要 TensorFlow是谷歌爸爸出的一个开源机器学习框架,目前已被广泛应用,谷歌爸爸出品即使性能不是最强的(其实性能也不错),但绝对是用起来最方便的,毕竟谷歌有Jeff Dean坐镇,这波稳。 0x
该文章介绍了如何通过Python和Keras框架实现线性回归模型,并使用数据集对模型进行训练和评估。同时,文章还探讨了如何使用Keras的优化器实现随机梯度下降,以及如何使用TensorBoard查看模型的训练过程,并分析了模型的收敛速度和准确率。
我叫 Jacob,是 Google AI Resident 项目的研究学者。我是在 2017 年夏天加入该项目的,尽管已经拥有了丰富的编程经验,并且对机器学习的理解也很深刻,但此前我从未使用过 TensorFlow。当时我觉得凭我的能力应该很快就能上手。但让我没想到的是,学习曲线相当的陡峭,甚至在加入该项目几个月后,我还偶尔对如何使用 TensorFlow 代码来实现想法感到困惑。我把这篇博文当作瓶中信写给过去的自己:一篇我希望在学习之初能被给予的入门介绍。我希望这篇博文也能帮助到其他人。
经过了一年的休整,终于博客也要恢复原先坑着的系列了,《简明机器学习教程》也会恢复更新。说实在的,第二篇的原稿我其实在第一篇之后一星期就写出来了,但是后来因为原稿遗失与学业繁忙就一直拖了下来。历经一年,我对机器学习与这系列教程又有了些新的思考,所以我决定做出些许调整。首先,本系列不再单独分理论、实践篇,而是采用交织在一起的形式。其次,将matlab更换为tensorflow(python)。教程的定位依旧是面向初学者,所以会加入大篇幅的前置介绍。这篇就是为了之后内容而对tensorflow进行先行的介绍。
摘要: 在这篇文章中,我们将看到一个使用了最新高级构件的例子,包括Estimator(估算器)、Experiment(实验)和Dataset(数据集)。值得注意的是,你可以独立地使用Experiment和Dataset。不妨进来看看作者是如何玩转这些高级API的。 TensorFlow拥有很多库,比如Keras、TFLearn和Sonnet,对于模型训练来说,使用这些库比使用低级功能更简单。尽管Keras的API目前正在添加到TensorFlow中去,但TensorFlow本身就提供了一些高级构件,而且
机器之心编译 参与:张倩、刘晓坤 随着 TensorFlow 在研究及产品中的应用日益广泛,很多开发者及研究者都希望能深入学习这一深度学习框架。而在昨天机器之心发起的框架投票中,2144 位参与者中有 1441 位都在使用 TensorFlow 框架,是所有框架中使用率最高的。但 TensorFlow 这种静态计算图有一定的学习成本,因此也阻挡了很多准备入坑的初学者。本文介绍了学习 TensorFlow 的系列教程,旨在通过简单的理论与实践帮助初学者一步步掌握 TensorFlow 的编程
这一系列教程分为 6 部分,从为什么选择 TensorFlow 到卷积神经网络的实现,介绍了初学者所需要的技能。机器之心在本文介绍了 PyTorch 和 Caffe 等深度学习框架的优缺点及 TensorFlow 基础,包括静态计算图、张量、TensorBoard 可视化和模型参数的保存等。
导读:在开始使用TensorFlow之前,必须了解它背后的理念。该库很大程度上基于计算图的概念,除非了解它们是如何工作的,否则无法理解如何使用该库。本文将简要介绍计算图,并展示如何使用TensorFlow实现简单计算。
在早两天开源的 TfPyTh 中,不论是 TensorFlow 还是 PyTorch 计算图,它们都可以包装成一个可微函数,并在另一个框架中高效完成前向与反向传播。很显然,这样的框架交互,能节省很多重写代码的麻烦事。
在tensorflow中,数据分为几种类型: 常量Constant、变量Variable、占位符Placeholder。其中:
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