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TensorFlow入门1-minist

tensorflow python

模型公式 y = softmax(Wx+b) 交叉熵loss函数,可以参考似然函数,y 是我们预测的概率分布, y' 是实际的分布（我们输入的one-hot vector) loss = -Σy'ilogyi import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist import re

2018-06-07

7070

TensorFlow构建卷积神经网络解mnist2

tensorflow 卷积神经网络

原理可以看CNN，对图片数据做了卷积池化操作，然后还是用DNN，示意图如下卷积操作参考卷积初始化权重与偏移量函数，主要是方便操作 def weight_variable(shape):

2018-06-07

4510

tensorflow运作方式

tensorflow python

定义变量，初始化,一般初始化随机值，或者常值 weights = tf.Variable(tf.random_normal([784, 200],stddev=0.35), name='weights') from tensorflow.python.framework import ops ops.reset_default_graph() biases = tf.Variable(tf.zeros([200]), name='biases') init

2018-06-07

4490

tensorflow变量命名空间与可视化

tensorflow python

variable_scope 使用tf.variable_scope定义的命名空间，只要空间名称不同，定义的变量互不干挠，即使函数name参数相同如果是在相同命名空间下，如果是不可重用的(reuse=False),tf. get_variable函数会查找在当前命名空间下是否存在由tf.get_variable定义的同名变量（而不是tf.Variable定义的），如果不存在，则新建对象，否则会报错如果是可重用的(reuse=True)，如果存在，则会返回之前的对象，否则报错， tf. V

2018-06-07

1K0

tensorflow dropout用法

tensorflow 编程算法

dropout(x, keep_prob, noise_shape=None, seed=None, name=None) 函数作用就是使得矩阵x的一部分（概率大约为keep_prob）变为0，其余变为element/keep_prob, noise_shape可以使得矩阵x一部分行全为0或者部分列全为0 用在tensorflow中使得部分神经元随机为0不参与训练，如果算法过拟合了，可以试试这个办法。 with tf.Session() as sess: d = tf.to_float(t

2018-06-07

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