《tensorflow》专题

本文向大家介绍TensorFlow实现Batch Normalization，包括了TensorFlow实现Batch Normalization的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 一、BN（Batch Normalization）算法 1. 对数据进行归一化处理的重要性 神经网络学习过程的本质就是学习数据分布，在训练数据与测试数据分布不同情况下，模型的泛化能力就大大降低；另一方面，若训练过

本文向大家介绍tensorflow构建BP神经网络的方法，包括了tensorflow构建BP神经网络的方法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 之前的一篇博客专门介绍了神经网络的搭建，是在python环境下基于numpy搭建的，之前的numpy版两层神经网络，不能支持增加神经网络的层数。最近看了一个介绍tensorflow的视频，介绍了关于tensorflow的构建神经网络的方法，特此记录。

本文向大家介绍TensorFlow神经网络优化策略学习，包括了TensorFlow神经网络优化策略学习的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 在神经网络模型优化的过程中，会遇到许多问题，比如如何设置学习率的问题，我们可通过指数衰减的方式让模型在训练初期快速接近较优解，在训练后期稳定进入最优解区域；针对过拟合问题，通过正则化的方法加以应对；滑动平均模型可以让最终得到的模型在未知数据上表现的更加健壮

本文向大家介绍TensorFlow搭建神经网络最佳实践，包括了TensorFlow搭建神经网络最佳实践的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 一、TensorFLow完整样例 在MNIST数据集上，搭建一个简单神经网络结构，一个包含ReLU单元的非线性化处理的两层神经网络。在训练神经网络的时候，使用带指数衰减的学习率设置、使用正则化来避免过拟合、使用滑动平均模型来使得最终的模型更加健壮。 程序将

本文向大家介绍利用TensorFlow训练简单的二分类神经网络模型的方法，包括了利用TensorFlow训练简单的二分类神经网络模型的方法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 利用TensorFlow实现《神经网络与机器学习》一书中4.7模式分类练习 具体问题是将如下图所示双月牙数据集分类。 使用到的工具: python3.5    tensorflow1.2.1   numpy   matp

本文向大家介绍tensorflow入门之训练简单的神经网络方法，包括了tensorflow入门之训练简单的神经网络方法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 这几天开始学tensorflow，先来做一下学习记录 一.神经网络解决问题步骤： 1.提取问题中实体的特征向量作为神经网络的输入。也就是说要对数据集进行特征工程，然后知道每个样本的特征维度，以此来定义输入神经元的个数。 2.定义神经网络的结

本文向大家介绍tensorflow输出权重值和偏差的方法，包括了tensorflow输出权重值和偏差的方法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 使用tensorflow 训练模型时,我们可以使用 tensorflow自带的 Save模块 tf.train.Saver()来保存模型,使用方式很简单 就是在训练完模型后,调用saver.save()即可 重新载入模型 但是这种方式保存的模型中包含特

本文向大家介绍使用Tensorflow实现可视化中间层和卷积层，包括了使用Tensorflow实现可视化中间层和卷积层的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 为了查看网络训练的效果或者便于调参、更改结构等，我们常常将训练网络过程中的loss、accurcy等参数。 除此之外，有时我们也想要查看训练好的网络中间层输出和卷积核上面表达了什么内容，这可以帮助我们思考CNN的内在机制、调整网络结构或者把

问题内容： 我创建了两个（即x1，y2），它们使用均匀分布进行了初始化，但是当我打印出结果时，它们不是我期望的。 这是我的代码： 结果如下： [6] [2] [0] 问题答案： 在您的代码中，和是随机数生成器。每次调用时，它们采用不同的值。因此，当您致电时，又依次致电您的数字生成器和，则没有理由获得与先前通话一致的结果。 为了实现您的期望，请将值存储在中： 另外，如果您不需要迭代之间的持久性，并且

问题内容： 我在使用TensorFlow实现的许多可用神经网络代码中发现，正则化项通常是通过在损耗值上手动添加一个附加项来实现的。 我的问题是： 是否有比手动进行更优雅或推荐的正规化方法？ 我也发现有一个争论。应该如何使用？根据我的观察，如果我们向其传递正则化器（例如，将计算表示正则化项的张量并将其添加到名为的图集合中，该集合是否会被TensorFlow自动使用（例如，优化器在训练时使用）？期望我

本文向大家介绍win10下tensorflow和matplotlib安装教程，包括了win10下tensorflow和matplotlib安装教程的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文介绍了一系列安装教程，具体如下 1.安装Python 版本选择是3.5.1，因为网上有些深度学习实例用的就是这个版本，跟他们一样的话可以避免版本带来的语句规范问题 python的下载官网 2.安装easy_i

本文向大家介绍win10下python3.5.2和tensorflow安装环境搭建教程，包括了win10下python3.5.2和tensorflow安装环境搭建教程的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 在win10环境下搭建python3.5.2和tensorflow平台，供大家参考，具体内容如下 操作步骤如下： 1、官网（https://www.python.org/ ）下载python3

本文向大家介绍使用Tensorflow-GPU禁用GPU设置(CPU与GPU速度对比)，包括了使用Tensorflow-GPU禁用GPU设置(CPU与GPU速度对比)的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 禁用GPU设置 CPU与GPU对比 显卡：GTX 1066 CPU GPU 简单测试：GPU比CPU快5秒 补充知识：tensorflow使用CPU可以跑（运行），但是使用GPU却不能用的情况

本文向大家介绍tensorflow2.0与tensorflow1.0的性能区别介绍，包括了tensorflow2.0与tensorflow1.0的性能区别介绍的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 从某种意义讲，tensorflow这个项目已经失败了，要不了几年以后，江湖上再无tensorflow 因为tensorflow2.0 和tensorflow1.0 从本质上讲就是两个项目，1.0的静态

本文向大家介绍解决Keras 与 Tensorflow 版本之间的兼容性问题，包括了解决Keras 与 Tensorflow 版本之间的兼容性问题的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 在利用Keras进行实验的时候，后端为Tensorflow，出现了以下问题： 1. 服务器端激活Anaconda环境跑程序时，实验结果很差。 环境：tensorflow 1.4.0，keras 2.1.5 2.