文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

【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。...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。...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。...()就可以了，因为在构建图的过程中我们保留了所有变量的列表。

1.6K110

TensorFlow 深度学习笔记 TensorFlow实现与优化深度神经网络

全连接神经网络 辅助阅读：TensorFlow中文社区教程 - 英文官方教程 代码见：full_connect.py Linear Model 加载lesson 1中的数据集 将Data降维成一维，将...生成正太分布的数据，作为W的初始值，初始化b为可变的0矩阵 用tf.variable将上面的矩阵转为tensorflow可用的训练格式（训练中可以修改） 用tf.matmul实现矩阵相乘，计算WX+b，...中设置了这些计算单元，规定了它们的组合方式，就好像把一个个门电路串起来那样 TensorFLow Session Session用来执行Graph里规定的计算，就好像给一个个门电路通上电，我们在Session...) logits = tf.matmul(hidden, weights2) + biases2 计算3000次，可以发现准确率一开始提高得很快，后面提高速度变缓，最终测试准确率提高到88.8% 深度神经网络实践...注意这里面的cur_step传给优化器，优化器在训练中对其做自增计数 与之前单纯两层神经网络对比，准确率直接提高到90.6% Deep Network 增加神经网络层数，增加训练次数到20000 为了避免修改网络层数需要重写代码

681100
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    TensorFlow 深度学习笔记 卷积神经网络

    局部与局部之间联系往往不太紧密 我们不需要神经网络中的每个结点都掌握全局的知识，因此可以从这里减少需要学习的参数数量 Weight share 但这样参数其实还是挺多的，所以有了另一种方法：权值共享...Patch/Kernel：一个局部切片 Depth: 数据的深度，图像数据是三维的，长宽和RGB，神经网络的预测输出也属于一维 Feature Map：每层Conv网络，因为它们将前一层的feature...LENET-5, ALEXNET Average Pooling 在卷积层输出中，取切片，取平均值代表这个切片 1x1 Convolutions 在一个卷积层的输出层上，加一个1x1的卷积层，这样就形成了一个小型的神经网络...TensorFlow卷积神经网络实践 数据处理 dataset处理成四维的，label仍然作为one-hot encoding def reformat(dataset, labels, image_size...优化 仿照lesson2，添加learning rate decay 和 drop out，可以将准确率提高到90.6% 参考链接 Tensorflow 中 conv2d 都干了啥 TensorFlow

    65980

    【学术】在Google Sheet中创建深度神经网络

    深度卷积神经网络并不像听起来的那样令人生畏。我将向你们展示我在Google Sheet中做的一个实现。复制它,你可以尝试一下,看看不同的因素如何影响模型的预测。...usp=sharing 本文简短的介绍了卷积神经网络(CNN)，并推荐了一些参考资料。 我最近完成了FastAI的精彩的深度学习课程，所有的灵感和功劳都来自于此。...我使用Keras深度学习库来训练这个模型(参见这里的代码)，然后将训练后的权值从模型中输入到Sheet中。训练过的权值只是数字。...重申一下:复制一个深度学习模型的数学方法是在乘法和加法的基础上进行的。...CNN的背后的直觉 为了方便理解，我们把度卷积神经网络分解成“深度”、“卷积”和“神经网络”三个部分。 卷积 假如你是盲人，但你的任务是找出手写图像上的数字是多少。

    1.5K60

    神经网络在tensorflow的简单应用

    生物学联系   在生物学中，神经细胞利用电-化学过程交换信号。输入信号来自另一些神经细胞，这些神经细胞的轴突末梢（也就是终端）和本神经细胞的树突相遇形成突触，信号就从树突上的突触进入本细胞。...如果一个神经细胞在一段时间内受到高频率的刺激，则它和输入信号的神经细胞之间的连接强度就会按某种过程改变，使得该神经细胞下一次受到激励时更容易兴奋。 执行过程 ?   ...一旦神经网络体系创建成功后，它必须接受训练来认出数字“4”。为此可用这样一种方法来完成：先把神经网的所有权重初始化为任意值。然后给它一系列的输入，在本例中，就是代表面板不同配置的输入。...我们还可以进一步增加输出，使网络能识别字母表中的全部字符。这本质上就是手写体识别的工作原理。对每个字符，网络都需要接受许多训练，使它认识此文字的各种不同的版本。...平台应用 tensorflow # -*- coding:utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np # 添加层 def add_layer

    81630

    深度学习与TensorFlow:实现卷积神经网络

    在上一篇文章,我们介绍了CNN的一些基本概念和lenet神经网络的架构,今天这一篇文章我们就模仿lenet网络去微调,使其符合mnist数据集的要求,并且达到我们练手的目的....因为mnist的数据集的图片大小为28*28*1的灰度图片,而lenet神经网络是32*32*1的输入,因此我们将其微调,结构如下: 1:输入层:输入层为28*28*1的灰度图片,单通道输入,如果后续有小伙伴想实现彩色图像的识别...在conv2d函数中,我们定义了卷积层,我们在TensorFlow中直接使用tf.nn.con2d()这个函数就可以,他的结构如下: 举个例子; tf.nn.conv2d(x=[100,28,28,1...在max_pool_2*2()这个函数中,我们定义了池化层,同样我们也使用了TensorFlow中的tf.nn.nax_pool这个函数,这个函数的结构如下: 屏幕快照 2018-06-01 上午10.07.23...2:从 list 中依次取出矩阵的长宽及深度，并求三者的乘积，得到矩阵被拉长后的 长度。 3:将 pool2 转换为一个 batch 的向量再传入后续的全连接。

    45540

    深度学习与TensorFlow:实现卷积神经网络

    在上一篇文章,我们介绍了CNN的一些基本概念和lenet神经网络的架构,今天这一篇文章我们就模仿lenet网络去微调,使其符合mnist数据集的要求,并且达到我们练手的目的....因为mnist的数据集的图片大小为28*28*1的灰度图片,而lenet神经网络是32*32*1的输入,因此我们将其微调,结构如下: ?...在conv2d函数中,我们定义了卷积层,我们在TensorFlow中直接使用tf.nn.con2d()这个函数就可以,他的结构如下: ?...在max_pool_2*2()这个函数中,我们定义了池化层,同样我们也使用了TensorFlow中的tf.nn.nax_pool这个函数,这个函数的结构如下: ?...2:从 list 中依次取出矩阵的长宽及深度，并求三者的乘积，得到矩阵被拉长后的 长度。 3:将 pool2 转换为一个 batch 的向量再传入后续的全连接。

    56640

    深度学习与TensorFlow:理解卷积神经网络

    在之前我们学习好搭建全连接神经网络后,今天让我们继续学习去搭建卷积神经网络,并且来使用mnist进行手写数字识别....4:舍弃Dropout 在神经网络训练过程中，为了减少过多参数常使用 dropout 的方法，将一部 分神经元按照一定概率从神经网络中舍弃。...这种舍弃是临时性的，仅在训练时舍 弃一些神经元；在使用神经网络时，会把所有的神经元恢复到神经网络中。比如 上面这张图，在训练时一些神经元不参加神经网络计算了。Dropout 可以有效减少过拟合。...dropout 一般会放到全连接网络中。在实际应用中，常常在前向传播构建神经网络时使用 dropout 来减小过拟合 加快模型的训练速度。 ?...而我们下一篇文章,将会通过微调lenet网络,来让其适应mnist数据集,因此让我们来搭建我们自己的神经网络.

    44240

    深度学习之 TensorFlow（四）：卷积神经网络

    基础概念： 　　卷积神经网络（CNN）：属于人工神经网络的一种，它的权值共享的网络结构显著降低了模型的复杂度，减少了权值的数量。...卷积神经网络不像传统的识别算法一样，需要对数据进行特征提取和数据重建，可以直接将图片作为网络的输入，自动提取特征，并且对图形的变形等具有高度不变形。在语音分析和图像识别领域有重要用途。 　　...卷积：卷积是泛函分析中的一种积分变换的数学方法，通过两个函数 f 和 g 生成第三个函数的一种数学算子，表征函数 f 与 g 经过翻转和平移的重叠部分的面积。...两函数交会时，计算交会范围中两函数乘积的积分值。换句话说，我们是在计算一个滑动的的加权总和(weighted-sum)。也就是使用 当做加权函数，来对 f( )取加权值。...神经网络的基本组成包括输入层、隐藏层、输出层。卷积神经网络的特点在于隐藏层分为卷积层和池化层。

    91070

    深度学习之 TensorFlow（四）：卷积神经网络

    基础概念： 　　卷积神经网络（CNN）：属于人工神经网络的一种，它的权值共享的网络结构显著降低了模型的复杂度，减少了权值的数量。...卷积神经网络不像传统的识别算法一样，需要对数据进行特征提取和数据重建，可以直接将图片作为网络的输入，自动提取特征，并且对图形的变形等具有高度不变形。在语音分析和图像识别领域有重要用途。 　　...卷积：卷积是泛函分析中的一种积分变换的数学方法，通过两个函数 f 和 g 生成第三个函数的一种数学算子，表征函数 f 与 g 经过翻转和平移的重叠部分的面积。设函数  ?  是定义在  ?  ...两函数交会时，计算交会范围中两函数乘积的积分值。换句话说，我们是在计算一个滑动的的加权总和(weighted-sum)。也就是使用 ? 当做加权函数，来对 f( ? )取加权值。...神经网络的基本组成包括输入层、隐藏层、输出层。卷积神经网络的特点在于隐藏层分为卷积层和池化层。

    60430

    深度学习与TensorFlow:理解卷积神经网络

    在之前我们学习好搭建全连接神经网络后,今天让我们继续学习去搭建卷积神经网络,并且来使用mnist进行手写数字识别....Pooling_schematic.gif 4:舍弃Dropout 在神经网络训练过程中，为了减少过多参数常使用 dropout 的方法，将一部 分神经元按照一定概率从神经网络中舍弃。...这种舍弃是临时性的，仅在训练时舍 弃一些神经元；在使用神经网络时，会把所有的神经元恢复到神经网络中。比如 上面这张图，在训练时一些神经元不参加神经网络计算了。Dropout 可以有效减少过拟合。...dropout 一般会放到全连接网络中。在实际应用中，常常在前向传播构建神经网络时使用 dropout 来减小过拟合 加快模型的训练速度。...而我们下一篇文章,将会通过微调lenet网络,来让其适应mnist数据集,因此让我们来搭建我们自己的神经网络.

    1.1K50

    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。...html,output 当然还可以在本地把代码保存为.html文件并用浏览器打开,那么先来看一下下面这段代码，可以在 codepen 中运行：https://codepen.io/pen?...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

    96520

    TensorFlow深度学习笔记 循环神经网络实践

    实际上就是将Skip-gram中的输入输出反过来。...vector对应起来 将embedding look up的结果喂给lstm cell即可 输出时，需要将label和output都转为One-hot-encoding，才能用交叉熵和softmax计算损失 在tensor...里做data到one-hot-encoding转换时，主要依赖tf.gather函数 在对valid数据做转换时，主要依赖one_hot_voc函数 Drop out 在lstm cell中对input...2 vector 2 lstm 2 vector 2 word 不过tensorflow已经有了这样一个模型来做这件事情：Seq2SeqModel，关于这个模型可以看这个分析 以及tensorflow...参考链接 林洲汉-知乎 词向量 rudolfix - udacity_deeplearn Edwardbi - 解析Tensorflow官方English-Franch翻译器demo 觉得我的文章对您有帮助的话

    1K50

    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 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...html,output 当然还可以在本地把代码保存为.html文件并用浏览器打开 那么先来看一下下面这段代码，可以在 codepen 中运行： https://codepen.io/pen?...强化学习][神经网络][机器学习][自然语言处理][聊天机器人]

    1.4K30

    独家 | 教你使用Keras on Google Colab（免费GPU）微调深度神经网络

    本文将指导您如何使用Google上的Keras微调VGG-16网络。 简介 在CPU上训练深度神经网络很困难。...您已经在Colab上创建了您的第一个笔记本? 2. 为笔记本设置GPU加速器 在笔记本中，选择Runtime > Change runtime type。将弹出一个窗口。...将您的自定义数据集上传到Colab 您已将笔记本设置为在GPU上运行。现在，让我们将您的数据集上传到Colab。在本教程中，我们处理前景分割，其中前景对象是从背景中提取的，如下图所示： ?...让我们继续第4节，使用这个数据集构建一个简单的神经网络。 4. 微调您的神经网络 将数据集下载到Colab后，现在让我们在前景分割域中对Keras预训练模型进行微调。请按照以下步骤操作： 步骤a....您还学习了如何在前景分割域中微调Keras预训练模型，您可能会发现它在您未来的研究中很有趣。 如果您喜欢这篇文章，请随时分享或鼓掌。祝愉快！??

    3.4K10

    Tensorflow深度学习算法整理(二)循环神经网络

    接Tensorflow深度学习算法整理 循环神经网络 序列式问题 为什么需要循环神经网络 首先我们来看一下普通的神经网络的样子 这里红色部分是输入，比如说图像；绿色部分是网络部分，比如说卷积部分和全连接部分...此时我们得到了第一个输出是e，再把e作为第二次输入，第一次输入j的时候得到了一个隐含状态，这个隐含状态和下一个e一块输入到下一个RNN中的深度神经单元中去，然后得到第二次的输出的概率分布。...但是在循环神经网络中只有一层，它的正向传播是序列式的，后输入的状态依赖于先输入的状态，所以它需要先计算第一个位置上的值，然后再去计算第二个位置上的值，然后再去计算第三个、第四个、第五个位置上的值。...首先我们要明确一点，在正向传播中每一步用到的W、U、V都是一样的，所以我们在计算梯度的时候，在任何一步上计算梯度，它们的梯度是要相加起来统一去更新W，因为它们本质上就是一个变量。...但是在循环神经网络这个例子中，参数只有一个W，如果加多层就是多个W，但是需要学到的信息很多，对于一个特别长的句子，要删掉什么信息，要记住什么信息，要更新什么信息。

    42140

    导论丨图说深度学习丨神经网络和 TensorFlow (附视频中字)

    CDA字幕组对该视频进行了汉化，附有中文字幕的视频如下： 视频内容 导论丨图说深度学习丨神经网络和TensorFlow 针对不方面开视频的小伙伴，CDA字幕组也贴心的整理了文字版本，如下： 大家近况如何...我们将讲解深度学习、神经网络、TensorFlow当然还有Python。 神经网络以任何方式来看都不新奇，但它现在是最先进的。并且它正在取得如今其他机器学习模型无法达到的成就，而且是很新的。...现在非常有趣的是，这些术语没有一个出现在神经网络中，即人工神经网络。所以每次我提到生物神经网络时，都会称为生物神经网络。但现在开始，我将人工神经网络称为神经网络。希望在讨论人工神经网络时你能明白。...非常有趣的是，在神经网络模型中不会用到树突、突触、轴突、轴突末端，总之不会用到它们，这真的很有意思。这是建模后的样子,这是我们试着建立的生物神经网络模型。...很多情况下 不会是1 0 1，在我们的例子中可能会是1 0 0或0 1 0等等。我会解释当中的原因。但对于我们的第一个例子这样可能更符合。 这是一个深度神经网络，我们刚刚建模的就是深度神经网络。

    73780

    TensorFlow 深度学习笔记 从线性分类器到深度神经网络

    ，减少自由的参数 L2 regularization 在计算train loss时，增加一个l2 norm作为新的损失，这里需要乘一个β（Hyper parameter），调整这个新的项的值 Hyper...l2模的导数容易计算，即W本身 DropOut 最近才出现，效果极其好 从一个layer到另一个layer的value被称为activation 将一个layer到另一个layer的value的中，...随机地取一半的数据变为0，这其实是将一半的数据直接丢掉 由于数据缺失，所以就强迫了神经网络学习redundant的知识，以作为损失部分的补充 由于神经网络中总有其他部分作为损失部分的补充，所以最后的结果还是...OK的 More robust and prevent overfit 如果这种方法不能生效，那可能就要使用更大的神经网络了 评估神经网络时，就不需要DropOut，因为需要确切的结果 可以将所有Activation...做平均，作为评估的依据 因为我们在训练时去掉了一半的随机数据，如果要让得到Activation正确量级的平均值，就需要将没去掉的数据翻倍 觉得得我的文章对您有帮助的话，就给个star吧～

    1.2K90
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2025 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券