上周写的文章《完全图解 RNN、RNN 变体、Seq2Seq、Attention 机制》介绍了一下 RNN 的几种结构，今天就来聊一聊如何在 TensorFlow 中实现这些结构。...这篇文章的主要内容为： 一个完整的、循序渐进的学习 TensorFlow 中 RNN 实现的方法。这个学习路径的曲线较为平缓，应该可以减少不少学习精力，帮助大家少走弯路。...一些可能会踩的坑 TensorFlow 源码分析 一个 Char RNN 实现示例，可以用来写诗，生成歌词，甚至可以用来写网络小说！...“RNNCell”，它是 TensorFlow 中实现 RNN 的基本单元，每个 RNNCell 都有一个 call 方法，使用方式是：(output, next_state) = call(input...六、一个练手项目：Char RNN 上面的内容实际上就是 TensorFlow 中实现 RNN 的基本知识了。这个时候，建议大家用一个项目来练习巩固一下。
在上一篇我们了解了卷积的概念，并且使用numpy实现了卷积。...但是现在其实很少会需要自己去实现卷积操作了，因为很多深度学习框架已经很好的封装了基础API甚至封装好了网络模型，比如tensorflow,pytorch,caffe等等。...今天我们就使用tensorflow来实现卷积，顺便和我们自己实现的卷积结果对比，验证我们的实现是否正确。...tensorflow实现卷积 API介绍 tensorflow是一个数据流图，tf基础使用后面有时间会再从基础进行介绍，今天直接上卷积的使用了，主要用到的API就是tf.nn.conv2d 对参数进行简单介绍...shape[batch,C,H,W]通道数是在前面，但是在tensorflow提供的API中默认是使用的NHWC，同理filter我们在使用numpy实现时shape是[C_out,C_in,H,W]在
最后手写python代码实现卷积过程，让Tensorflow卷积在我们面前不再是黑箱子！...1 Tensorflow卷积实现原理 先看一下卷积实现原理，对于in_c个通道的输入图，如果需要经过卷积后输出out_c个通道图，那么总共需要in_c * out_c个卷积核参与运算。...对于单个输出通道中的每个点，取值为对应的一组4个不同的卷积核经过卷积计算后的和。 接下来，我们以输入为2个通道宽高分别为5的输入、3*3的卷积核、1个通道宽高分别为5的输出，作为一个例子展开。...image.png 2 手写Python代码实现卷积 自己实现卷积时，就无须将定义的数据[c,h,w]转为[h,w,c]了。...3 小结 本文中，我们学习了Tensorflow的卷积实现原理，通过也通过python代码实现了输出通道为1的卷积，其实输出通道数不影响我们学习卷积原理。
使用对大型图像集（如ImageNet，COCO等）进行训练的预训练模型，可以快速使这些体系结构专业化，以适合独特数据集。此过程称为迁移学习。但是有一个陷阱！...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...具体来说，希望(height, width, num_of_filters)最后一个卷积块的输出中的高度和宽度为常数或1。滤波器的数量始终是固定的，因为这些值是在每个卷积块中定义的。...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。...只有这样，才能实现理想的运输工具！
上周写的文章《完全图解RNN、RNN变体、Seq2Seq、Attention机制》介绍了一下RNN的几种结构，今天就来聊一聊如何在TensorFlow中实现这些结构，这篇文章的主要内容为： 一个完整的、...循序渐进的学习TensorFlow中RNN实现的方法。...一些可能会踩的坑 TensorFlow源码分析 一个Char RNN实现示例，可以用来写诗，生成歌词，甚至可以用来写网络小说！...“RNNCell”，它是TensorFlow中实现RNN的基本单元，每个RNNCell都有一个call方法，使用方式是：(output, next_state) = call(input, state)...六、一个练手项目：Char RNN 上面的内容实际上就是TensorFlow中实现RNN的基本知识了。这个时候，建议大家用一个项目来练习巩固一下。
后来到了80年代，日本科学家提出了神经认知机（Neocognitron）的概念，也可以算作是卷积神经网络最初的实现原型，在CS231n的课上说过，卷积神经网络不是一夜产生的，从这个发展过程中我们就可以看出...卷积神经网络的要点就是局部连接（Local Connection）、权值共享（Weight sharing）和池化层（Pooling）中的降采样（Down-Sampling）。 ...2.简单神经网络的搭建 这里就使用了两个卷积层和一个全连接层，目的主要是说明下在tensorflow中怎么定义卷积层和全连接层。...#第一步，很简单，导入MNIST数据集，创建默认的Interactive Session from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data...import tensorflow as tf mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data", one_hot = True) sess = tf.InteractiveSession
之前一直对tensorflow的padding一知半解，直到查阅了tensorflow/core/kernels/ops_util.cc中的Get2dOutputSizeVerbose函数，才恍然大悟，...下面是具体的介绍： 实际上tensorflow官方API里有介绍！！...根据tensorflow中的conv2d函数，我们先定义几个基本符号 1、输入矩阵 W×W，这里只考虑输入宽高相等的情况，如果不相等，推导方法一样，不多解释。...2、filter矩阵 F×F，卷积核 3、stride值 S，步长 4、输出宽高为 new_height、new_width 当然还有其他的一些具体的参数，这里就不再说明了。...的卷积padding操作介绍完毕，下面是关于此操作的源码（Get2dOutputSizeVerbose函数的部分节选），我也不会用MarkDown，索性直接截图了，以供参考。
10是因为它的复杂程度足以用来检验TensorFlow中的大部分功能，并可将其扩展为更大的模型。...本教程的重点 CIFAR-10 教程演示了在TensorFlow上构建更大更复杂模型的几个种重要内容： 相关核心数学对象，如卷积、修正线性激活、最大池化以及局部响应归一化； 训练过程中一些网络行为的可视化...，将磁盘延迟和高开销的图像预处理操作与模型分离开来处理； 模型架构 本教程中的模型是一个多层架构，由卷积层和非线性层（nonlinearities）交替多次排列后构成。...为了避免这些操作减慢训练过程，我们在16个独立的线程中并行进行这些操作，这16个线程被连续的安排在一个TensorFlow队列中。...模型预测 模型的预测流程由inference()构造，该函数会添加必要的操作步骤用于计算预测值的logits，其对应的模型组织方式如下所示： Layer名称 描述 conv1 实现卷积以及rectified
1. simple RNN 下面创建一个简单的 2 层 RNN，每层有 100 个神经元，输出层是单个神经元的 dense 层： model1 = keras.models.Sequential() model1...Seq2Seq 建立一个 Seq2Seq 模型，和简单 RNN的区别是，第二个 RNN 层也用了 return sequences=True model2 = keras.models.Sequential...Seq2Seq LSTM 将普通 rnn 层换成 lstm 层 model3 = keras.models.Sequential() model3.add(keras.layers.LSTM(100,
上一篇文章已经介绍过卷积的实现，这篇文章我们学习反卷积原理，同样，在了解反卷积原理后，在后面手写python代码实现反卷积。...，使得尺寸由原来的3*3变为6*6.那么在Tensorflow框架中，反卷积的过程如下(不同框架在裁剪这步可能不一样)： image.png 其实通过我绘制的这张图，就已经把原理讲的很清楚了。....^#)…. 2 代码实现 上一篇文章我们只针对了输出通道数为1进行代码实现，在这篇文章中，反卷积我们将输出通道设置为多个，这样更符合实际场景。...为了验证实现的代码的正确性，我们使用tensorflow的conv2d_transpose函数执行相同的输入和卷积核，看看结果是否一致。...对比结果可以看到，数据是一致的，证明前面手写的python实现的反卷积代码是正确的。
多出来的那一个 pad 到右边（下边） 数学表达式可以写成： left(up) = pad_len // 2 right(bottom) = pad_len - left(up) 测试代码： import tensorflow
前面我们介绍的全连接神经网络以及卷积神经网络都只能单独处理一个个输入，并且前一个输入和后一个输入往往是没有直接联系。但是，在某些情况下我们需要很好地处理序列信息，即前一个输入与后一个输入是有关系的。...今天老shi将给大家介绍深度学习中另外一种非常重要的神经网络类型——循环神经网络RNN，它最擅长处理序列问题！ 举个栗子，比如，老师说小明总是上课迟到，今天罚____打扫卫生。...这里神经元节点没有画出来）；s是一个向量，它表示隐藏层的值（这里隐藏层面只画了一个节点，你也可以想象这一层其实是有多个节点，节点数与向量s的维度相同）；U是输入层到隐藏层的权重矩阵（类似于全连接神经网络中每层的权重...最后是一个非常简单的文本分析RNN代码实践案例，有兴趣的同学可以跟着现实一下。下节课老shi准备给大家介绍非常常用的RNN变种LSTM和GRU，敬请期待！！...from tensorflow import kerasfrom tensorflow.keras import layers num_words = 30000maxlen = 200 #导入数据
第3章，线性回归，重点是使用TensorFlow来探索各种线性回归技术，如戴明，套索，脊，弹性网和逻辑回归。 我们演示如何在TensorFlow计算图中实现每个。 ...第6章，神经网络涵盖了如何在TensorFlow中实现神经网络，从操作门和激活功能概念开始。然后我们显示一个浅层神经网络，并展示如何建立各种不同类型的图层。...卷积神经网络。 第8章，通过说明如何在具有卷积神经网络（CNN）的图像上使用神经网络来扩展我们对神经网络的知识。...我们通过解释和展示TensorFlow中的stylenet /神经风格和深层梦想算法来结束本章。 第9章，循环神经网络解释了如何在TensorFlow中实现复发神经网络（RNN）。...第10章，采用TensorFlow进行生产，提供了将TensorFlow移植到生产环境以及如何利用多台处理设备（如GPU）和设置分布在多台机器上的TensorFlow的提示和示例。
之前已经提到过图像卷积的操作和意义，并且用OpenCV中的filter2D函数实现了一些例子。...OpenCV中的filter2D函数仅仅是用一个卷积核去卷积单个的图像矩阵，而在TensorFlow中，卷积操作主要用于CNN中的卷积层，所以输入不再仅仅局限与三维或一维的矩阵，卷积核的个数不再是单个，...输出的通道数=卷积核的个数，为此TensorFlow提供了tf.nn.conv2d函数实现了一个卷积层的卷积操作。...所以在CNN中的一个卷积层的卷积操作在TensorFlow中可以用5行代码来实现——定义卷积核，定义偏置，卷积操作，加入偏置，ReLu激活。...，而在avg_pool函数中只需要直接给出四个维度就好，这是因为池化操作的卷积核参数不需要训练得到，而是直接指定，参数是什么由是最大池化还是平均池化有关。
在很多tensorflow教程中，用下面这一句下载mnist数据集： mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) 但实际运行时根本无法通过网络下载...如果把上述下载的文件放在与运行的.py文件同一个目录下，那么导入数据的代码是这样的： mnist = input_data.read_data_sets('./', one_hot=True) 二、代码 import tensorflow...as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # number 1 to 10 data mnist = input_data.read_data_sets
之前已经提到过图像卷积的操作和意义，并且用OpenCV中的filter2D函数实现了一些例子。...OpenCV中的filter2D函数仅仅是用一个卷积核去卷积单个的图像矩阵，而在TensorFlow中，卷积操作主要用于CNN中的卷积层，所以输入不再仅仅局限与三维或一维的矩阵，卷积核的个数不再是单个，...输出的通道数=卷积核的个数，为此TensorFlow提供了tf.nn.conv2d函数实现了一个卷积层的卷积操作。...所以在CNN中的一个卷积层的卷积操作在TensorFlow中可以用5行代码来实现——定义卷积核，定义偏置，卷积操作，加入偏置，ReLu激活。...技术与应用（内附31页PDF下载） 用TensorFlow实现神经网络很难吗？
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。...这里的tf.nn.conv2d是TensorFlow中的2维卷积函数，参数中x是输入，W是卷积的参数，比如[5,5,1,32]：前面两个数字代表卷积核的尺寸；第三个数字代表有多少个channel。...本节代码主要来自TensorFlow的开源实现。
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。...这里的tf.nn.conv2d是TensorFlow中的2维卷积函数，参数中x是输入，W是卷积的参数，比如[5,5,1,32]：前面两个数字代表卷积核的尺寸；第三个数字代表有多少个channel。...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。 ?
如何在Mac系统PyCharm中配置Tensorflow环境 查看Python在Virtualenv虚拟环境中的路径 进入Virtualenv 根目录的bin文件夹：cd /Users/power/Desktop.../xxx/virtualenv.py/bin 执行命令：source activate tensorflow 执行命令：which python，会得到Python在Virtualenv中的路径/Users.../power/Desktop/xxx/virtualenv.py/bin/python 在Preferences中，配置Project Interpreter,添加Virtualenv中Python的路径
,我们先将网络中的参数和偏置进行初始化,并且定义好卷积,池化层的结构....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...在上述代码中,我们定义了前向传播的过程 具体的过程有以下几步: 一:第一层卷积 1:根据先前定义的参数大小，初始化第一层卷积核和偏置项 2:实现卷积运算，输入参数为 x 和第一层卷积核参数。...二:第二层卷积 1:初始化第二层卷积层的变量和偏置项，该层每个卷积核的通道数要与上一层 卷积核的个数一致。 2:实现卷积运算，输入参数为上一层的输出 pool1 和第二层卷积核参数。
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