使用pygame和tensorflow在python中实现神经网络_在Python中使用pymunk和pygame实现内置GUI？_在Python中实现神经网络概率计算 - 腾讯云开发者社区

在这篇文章中，我将介绍TensorFlow。通过本文，你将理解神经网络的应用，并能够使用TensorFlow解决现实生活中的问题。本文需要你了解神经网络的基础知识并熟悉编程。...尽管本文中的代码是用Python编写的，但我会把重心集中在概念上，并尽可能保持语言无关。现在就让我们开始吧！何时需要使用神经网络 近来，神经网络一直备受关注。...例如，在scikit-learn的实现中，首先创建所需算法的对象，然后在训练集上构建一个模型，使用训练的模型对测试集进行评估 - 例如： # define hyperparamters of ML algorithm...中实现神经网络 注意：我们可以使用不同的神经网络体系结构来解决这个问题，但是为了简单起见，我们基于深度多层前向感知器实现。...让我们首先回忆下我们通过这篇文章对神经网络的了解。 神经网络的典型实现如下：确定要使用神经网络体系结构将数据传输到模型在模型中，数据首先被分批以便可以被分批提取。

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如何使用TensorFlow实现卷积神经网络

编者按：本文节选自图书《TensorFlow实战》第五章，本书将重点从实用的层面，为读者讲解如何使用TensorFlow实现全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络，乃至Deep Q-Network。...卷积神经网络相比传统的机器学习算法，无须手工提取特征，也不需要使用诸如SIFT之类的特征提取算法，可以在训练中自动完成特征的提取和抽象，并同时进行模式分类，大大降低了应用图像识别的难度；相比一般的神经网络...图5-4 LeNet-5结构示意图 TensorFlow实现简单的卷积网络本节将讲解如何使用TensorFlow实现一个简单的卷积神经网络，使用的数据集依然是MNIST，预期可以达到99.2%左右的准确率...本节代码主要来自TensorFlow的开源实现。...本节中实现的卷积神经网络没有那么复杂（根据Alex描述的cuda-convnet模型做了些许修改得到），在只使用3000个batch（每个batch包含128个样本）时，可以达到73%左右的正确率。

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如何使用TensorFlow实现卷积神经网络

编者按：本文节选自图书《TensorFlow实战》第五章，本书将重点从实用的层面，为读者讲解如何使用TensorFlow实现全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络，乃至Deep Q-Network。...图5-4 LeNet-5结构示意图 TensorFlow实现简单的卷积网络本节将讲解如何使用TensorFlow实现一个简单的卷积神经网络，使用的数据集依然是MNIST，预期可以达到99.2%左右的准确率...本节代码主要来自TensorFlow的开源实现。 ? 接下来要实现的这个卷积神经网络会有很多的权重和偏置需要创建，因此我们先定义好初始化函数以便重复使用。...本节中实现的卷积神经网络没有那么复杂（根据Alex描述的cuda-convnet模型做了些许修改得到），在只使用3000个batch（每个batch包含128个样本）时，可以达到73%左右的正确率。...然后我们载入一些常用库，比如NumPy和time，并载入TensorFlow Models中自动下载、读取CIFAR-10数据的类。本节代码主要来自TensorFlow的开源实现。 ?

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Python Tensorflow神经网络实现股票预测

在提供数据量足够大情况下，神经网络可以拟合出输入到输出之间的任意函数关系。 Tensorflow是一个优秀的深度学习框架，具体有啥好处，可以百度了解哈。...本文分享使用Tensorflow神经网络进行股市的预测 ---- 1、数据来源首先找到一组股票数据，数据可以网络上爬虫，东方财富、大智慧都有。爬虫方法参看以前的文章。...预测基于Tensorflow神经网络框架，设计了三层神经网络，其中隐含层包括25个节点，设计的神经网络用来预测股票的收盘价。...dateNormal}) date1 = np.linspace(0, 29, 30) # plt.plot(date1, pred*3000, 'b', lw=3) plt.show() 代码中需要用到...numpy、matplotlib和tensorflow三个库，为了提高下载速度，建议切换到国内的pip源，例如豆瓣、清华等 pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

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使用TensorFlow实现神经网络的介绍

在本文中，我将向您介绍TensorFlow。阅读本文后，您将能够了解神经网络的应用，并使用TensorFlow来解决现实生活中的问题。本文将要求您了解神经网络的基础知识，并熟悉编程。...虽然这篇文章中的代码在python中，但我已经将重点放在了概念上，并且尽可能地保持与语言无关。让我们开始吧！ TensorFlow ? 目录何时应用神经网？...那么人们通常使用哪些图书馆/语言来解决图像识别问题？最近的一项调查显示，大多数流行的深层学习库都有Python接口，其次是Lua，Java和Matlab。...# import tensorflow 在TensorFlow中实现神经网络 注意：我们可以使用不同的神经网络架构来解决这个问题，但为了简单起见，我们深入实施了前馈多层感知器。...TensorFlow有Python，C ++和Matlab的API。最近还有一些支持其他语言（如Ruby和R）的激增。因此，TensorFlow正在努力拥有通用语言支持。

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在TensorFlow中实现矩阵维度扩展

一般TensorFlow中扩展维度可以使用tf.expand_dims()。近来发现另一种可以直接运用取数据操作符[]就能扩展维度的方法。.../api_docs/python/tf/Tensor?...hl=en#__getitem__ 补充知识：tensorflow 利用expand_dims和squeeze扩展和压缩tensor维度在利用tensorflow进行文本挖掘工作的时候，经常涉及到维度扩展和压缩工作...2, 3] # 't' is a tensor of shape [1, 2, 1, 3, 1, 1] shape(squeeze(t, [2, 4])) == [1, 2, 3, 1] 以上这篇在TensorFlow...中实现矩阵维度扩展就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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使用Pygame在Python游戏中放置平台【Gaming】

图片作者：Opensource.com 这是正在进行的关于使用Pygame模块在Python 3创建视频游戏的系列文章的第6部分。...以前的文章有：学习如何用Python编写一个简单的骰子游戏使用Pygame模块用Python构建游戏框架如何将玩家添加到Python游戏中使用Pygame移动游戏角色没有坏人，英雄是什么？...如何在Python游戏中添加一个坏人 Platformer游戏需要平台。在Pygame中，平台本身就是精灵，就像你的可以用来玩的精灵一样。...不能使用包含所有内容的文件，例如：你可能希望你的游戏在完成后看起来像那样，但是如果你在一个大文件中创建你的级别，就无法区分平台和背景，所以要么在自己的文件中绘制你的对象，要么从一个大文件中裁剪它们并保存单个副本...它还需要平台的宽度和高度，因此Pygame知道地面在每个方向延伸的距离。函数使用类在屏幕上生成一个对象，然后将该对象添加到平台地面清单组中。这个函数本质上是相同的，只是有更多的平台可以列出。

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在Tensorflow中实现leakyRelu操作详解(高效)

从github上转来，实在是厉害的想法，什么时候自己也能写出这种精妙的代码就好了原地址：简易高效的LeakyReLu实现代码如下：我做了些改进，因为实在tensorflow中使用，就将原来的abs...sigmoid和tanh是“饱和激活函数”，而ReLU及其变体则是“非饱和激活函数”。使用“非饱和激活函数”的优势在于两点： 1.首先，“非饱和激活函数”能解决所谓的“梯度消失”问题。...在RReLU中，负值的斜率在训练中是随机的，在之后的测试中就变成了固定的了。RReLU的亮点在于，在训练环节中，aji是从一个均匀的分布U(I,u)中随机抽取的数值。...PReLU中的ai是根据数据变化的； Leaky ReLU中的ai是固定的； RReLU中的aji是一个在一个给定的范围内随机抽取的值，这个值在测试环节就会固定下来。...以上这篇在Tensorflow中实现leakyRelu操作详解(高效)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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【学术】在C ++中使用TensorFlow训练深度神经网络

当我写上一篇文章时，目标是仅使用TensorFlow的C ++ API实现相同的DNN（深度神经网络），然后仅使用CuDNN。...我目前正在将梯度运算从Python迁移到C ++。在这个博客文章中，我们将建立一个深度神经网络，使用宝马车的车龄、公里数和发动机使用的燃料类型预测车的价格。...我们将只在C ++中使用TensorFlow。目前在C ++中没有优化器，所以你会看到训练代码不那么好看，但是未来会添加优化器。...而在Python中，它是在底层完成的，在C++中你必须定义一个变量，然后定义一个Assign节点，以便为该变量分配一个默认值。...我们的网络已准备好在会话中启动，Python中的Optimizers API的最小化函数基本上封装了在函数调用中计算和应用梯度。这就是我在PR＃11377中所做的。

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Python 使用 pygame 实现一个简单的动画

,利用Pygame中的display模块，来创建窗口 screen = pygame.display.set_mode((640,480),0,32) #设置窗口标题 pygame.display.set_caption...#导入pygame模块 import pygame #初始化pygame pygame.init() #创建舞台,利用Pygame中的display模块，来创建窗口 screen = pygame.display.set_mode...(): #这段程序大家可能比较费解，实际上是检测quit事件 if event.type == pygame.QUIT: pygame.quit() 实现一个左右滚动的小猫...= 10 # 创建舞台,利用Pygame中的display模块，来创建窗口 screen = pygame.display.set_mode((width, height), 0, 32) # 设置窗口标题...pygame.display.set_caption("Hello PyGame") # 我的cat.png和cat.py文件在同一个文件夹下面 # 所以可以直接这样加载图片的 # laod函数加载图片

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在 Python 中使用 Tensorflow 预测燃油效率

预测燃油效率对于优化车辆性能和减少碳排放至关重要，这可以使用python库tensorflow进行预测。...在本文中，我们将探讨如何利用流行的机器学习库 Tensorflow 的强大功能来使用 Python 预测燃油效率。通过基于 Auto MPG 数据集构建预测模型，我们可以准确估计车辆的燃油效率。...让我们深入了解在 Python 中使用 Tensorflow 进行准确的燃油效率预测的过程。自动英里/加仑数据集为了准确预测燃油效率，我们需要一个可靠的数据集。...规范化数据集可确保在训练期间公平对待所有特征。如何使用TensorFlow预测燃油效率？...下面的程序使用 Tensorflow 构建一个神经网络模型，用于从 Auto MPG 数据集预测燃油效率。

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使用 TensorFlow 和 Python 进行深度学习(附视频中字)

TensorFlow是谷歌研发的开源框架。本讲座介绍了如何使用TensorFlow创建深度学习应用程序，以及与其他Python机器学习库进行比较。...TensorFlow 接下来我们来讲TensorFlow。TensorFlow是谷歌研发的库，用于构建这类机器学习模型。TensorFlow是开源的库，使用Python。...这些可以在训练时或者更新模型时改变，但在单次训练中是不会改变的。还有占位符(placeholders)和变量(variables)。占位符类似于神经网络中的输入，而变量则是在训练神经网络时不断更新的。...接下来可以对神经网络进行测试，看其效果如何。这是在TensorFlow中使用的另一种操作，使用argmax函数。这个Y值是从神经网络得出的值，这个质数Y是训练集中得出的实际值，是正确的值。...在这里我会使用TensorFlow例子中，这里你所做的非常类似。在Theano中存在共享对象(shared object)，这会用于权重和偏差，而不是用变量。

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使用QuadTree算法在Python中实现Photo Stylizer

为了说明算法工作，实现了QuadArt的最大递归功能，使用这个shell命令创建了10个不同递归深度的不同图像：for i in {1..10}; do ....调试缓慢的QuadArt生成最初使用Python Wand模块实现了整个QuadArt程序，该模块使用了ImageMagick。这个库精美地渲染圆圈。...使用基于四叉树的递归算法，知道递归深度1最多可运行4次，深度2最多运行16次，依此类推。因此考虑到这个想法，实现了对算法的补充，以在程序执行时在终端中显示加载条。...使用imageio和numpy进行图像分析对于 recursive_draw() 是否分割成更多象限的阈值，该函数 too_many_colors() 计算红色，绿色和蓝色True的标准偏差，并在标准偏差超过阈值时返回...从颜色计算平均值 False如果平均值非常接近白色，则立即返回计算颜色的标准偏差 True如果标准偏差大于任何颜色的阈值，则返回（进一步递归）否则返回 False 最后显示圆圈现在到了简单的部分：在中显示圆圈

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使用TensorFlow和OpenCV实现口罩检测

在这段艰难的疫情期间，我们决定建立一个非常简单和基本的卷积神经网络(CNN)模型，使用TensorFlow与Keras库和OpenCV来检测人们是否佩戴口罩。 ?...我们将使用这些图像悬链一个基于TensorFlow框架的CNN模型，之后通过电脑端的网络摄像头来检测人们是否戴着口罩。此外，我们也可以使用手机相机做同样的事情。...在最后一个Dense层中，我们使用‘softmax’函数输出一个向量，给出两个类中每个类的概率。...为此，首先我们需要实现人脸检测。在此，我们使用基于Haar特征的级联分类器来检测人脸的特征。...检测是否戴口罩在最后一步中，我们通过OpenCV库运行一个无限循环程序，使用我们的网络摄像头，在其中我们使用Cascade Classifier检测人脸。

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在TensorFlow 2中实现完全卷积网络（FCN）

在本教程中，将执行以下步骤：使用Keras在TensorFlow中构建完全卷积网络（FCN）下载并拆分样本数据集在Keras中创建生成器以加载和处理内存中的一批数据训练具有可变批次尺寸的网络使用...累积python列表（批处理）中每个图像的度量。使用累积的指标计算损耗和梯度。将渐变更新应用到模型。重置指标的值并创建新的图像列表（批次）。尝试了上述步骤，但建议不要采用上述策略。...可以在Colab本身中修改python脚本，并在选择的数据集上训练不同的模型配置。完成训练后，可以从Colab中的“文件”选项卡将最佳快照下载到本地计算机。...h5在主要功能中指定下载模型（文件）的路径，然后使用命令执行脚本$python export_savedmodel.py。...该脚本使用TensorFlow 2.0中的新功能，该功能从.h5文件中加载Keras模型并将其保存为TensorFlow SavedModel格式。

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使用Tensorflow实现一个简单的神经网络

输入层、隐藏层、输出层的数目分别为2、3、1；隐藏层和输出层的激活函数使用的是 ReLU；训练的样本总数为 512，每次迭代读取的批量为 10；交叉熵为损失函数，并使用 Adam 优化算法进行权重更新...import tensorflow as tf from numpy.random import RandomState batch_size= 10 w1=tf.Variable(...)) w2=tf.Variable(tf.random_normal([ 3 , 1 ],stddev= 1 ,seed= 1 )) # None 可以根据batch 大小确定维度，在shape...) steps= 11000 for i in range(steps): #选定每一个批量读取的首尾位置，确保在1...training_loss= sess.run(cross_entropy,feed_dict={x:X,y:Y}) print( "在迭代

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在pycharm中如何使用anaconda环境进行编辑_pycharm中导入pygame

简单使用二：如何打包工程中的使用到的其他文件(如，excel，cfg等) 三. 通过pyinstaller打包后的resources，如何找到呢 ---- 一. 简单使用 1....在虚拟环境中，添加pyinstaller lib 2....将pyinstaller tool加入到pycharm的 extern tool中 -D, –onedir Create a one-folder bundle containing an executable...使用pycharm tools的pyinstaller打包py，生成exe 4.查看自己的exe文件二：如何打包工程中的使用到的其他文件(如，excel，cfg等) 1....return base_path # 获取可执行档的路径(如，exe的路径和py文件的路径) def get_app_path(): if hasattr(sys, "frozen"):

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用 TensorFlow.js 在浏览器中训练神经网络

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。...为什么要在浏览器中运行机器学习算法隐私：用户端的机器学习，用来训练模型的数据还有模型的使用都在用户的设备上完成，这意味着不需要把数据传送或存储在服务器上。...更广泛的使用：几乎每个电脑手机平板上都有浏览器，并且几乎每个浏览器都可以运行JS，无需下载或安装任何应用程序，在浏览器中就可以运行机器学习框架来实现更高的用户转换率，提高满意度，例如虚拟试衣间等服务。...head 中，从 CDN 引用 TensorFlow.js，这样就可以使用 API 了： https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@0.11.2 然后建立模型

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用 TensorFlow.js 在浏览器中训练神经网络

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....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。...为什么要在浏览器中运行机器学习算法 TensorFlow.js 可以为用户解锁巨大价值：隐私：用户端的机器学习，用来训练模型的数据还有模型的使用都在用户的设备上完成，这意味着不需要把数据传送或存储在服务器上...更广泛的使用：几乎每个电脑手机平板上都有浏览器，并且几乎每个浏览器都可以运行JS，无需下载或安装任何应用程序，在浏览器中就可以运行机器学习框架来实现更高的用户转换率，提高满意度，例如虚拟试衣间等服务。...head 中，从 CDN 引用 TensorFlow.js，这样就可以使用 API 了： https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@0.11.2 然后建立模型

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理解深层神经网络中的迁移学习及TensorFlow实现

什么是迁移学习在深度学习中，所谓的迁移学习是将一个问题A上训练好的模型通过简单的调整使其适应一个新的问题B。在实际使用中，往往是完成问题A的训练出的模型有更完善的数据，而问题B的数据量偏小。...上面提到了，被迁移的模型往往是使用大量样本训练出来的，比如Google提供的Inception V3网络模型使用ImageNet数据集训练，而ImageNet中有120万标注图片，然后在实际应用中，很难收集到如此多的样本数据...所以，同样一个模型在使用大样本很好的解决了问题A，那么有理由相信该模型中训练处的权重参数能够能够很好的完成特征提取任务（最起码前几层是这样），所以既然已经有了这样一个模型，那就拿过来用吧。...TensorFlow实现Inception V3迁移学习下面的例子中使用Google提供的Inception V3模型完成花的分类任务，迁移的过程保留了Inception V3的全部卷积层，只修改了最后的全连接层以适应新的分类任务...import glob import os.path import random import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.python.platform

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