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Tensorflow中的placeholder和feed_dict的使用

TensorFlow 支持占位符placeholder。占位符并没有初始值，它只会分配必要的内存。在会话中，占位符可以使用 feed_dict 馈送数据。...feed_dict是一个字典，在字典中需要给出每一个用到的占位符的取值。...在训练神经网络时需要每次提供一个批量的训练样本，如果每次迭代选取的数据要通过常量表示，那么TensorFlow 的计算图会非常大。因为每增加一个常量，TensorFlow 都会在计算图中增加一个结点。...所以说拥有几百万次迭代的神经网络会拥有极其庞大的计算图，而占位符却可以解决这一点，它只会拥有占位符这一个结点。...placeholder函数的定义为 tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None) 参数： dtype：数据类型。

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    TensorFlow中的feed与fetch

    TensorFlow中的feed与fetch 一：占位符(placeholder)与feed 当我们构建一个模型的时候，有时候我们需要在运行时候输入一些初始数据，这个时候定义模型数据输入在tensorflow...，通过feed来插入a与b对应的值，代码演示如下： with tf.Session() as sess: result = sess.run(c, feed_dict={a:3, b:4}) print...(result) 其中feed_dict就是完成了feed数据功能，feed中文有喂饭的意思，这里还是很形象的，对定义的模型来说，数据就是最好的食物，所以就通过feeddict来实现。...还是以feed中代码为例，我们把feed与fetch整合在一起，实现feed与fetch多个值，代码演示如下： import tensorflow as tf_x = tf.placeholder(shape...: z_res, Y_res = sess.run((z, Y), feed_dict={_x:[[3, 4], [1, 2]], _y:[[8, 8],[9, 9]]}) print(z_res) print

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    TensorFlow是什么？怎么用？终于有人讲明白了

    要理解的一个重要方面是，这样的图仅定义了对两个输入值（在这里为x和y）执行什么操作（在这里为求和）以获得结果（在这里为z）。它基本上定义了“如何”。...tf.Variable可以包含神经网络的权重，它们会在训练期间改变，以便为特定问题找到最佳值。最后，tf.constant永远不会改变。...：x1的值是1（声明中括号内的值），而x2的值为2。...这部分代码相当简单且不需要太多，但不是很灵活。例如，x1和x2是固定的，并且在计算期间不能改变。 注释：在TensorFlow中，首先必须创建计算图，然后创建会话，最后运行图。...feed_dict={ x1: [1], x2: [2]} 可以通过使用以下命令将上面的代码提供给TensorFlow会话： print(sess.run(z, feed_dict)) 终于得到了期望的结果

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    TensorFlow是什么？怎么用？终于有人讲明白了

    要理解的一个重要方面是，这样的图仅定义了对两个输入值（在这里为x和y）执行什么操作（在这里为求和）以获得结果（在这里为z）。它基本上定义了“如何”。...tf.Variable可以包含神经网络的权重，它们会在训练期间改变，以便为特定问题找到最佳值。最后，tf.constant永远不会改变。...：x1的值是1（声明中括号内的值），而x2的值为2。...这部分代码相当简单且不需要太多，但不是很灵活。例如，x1和x2是固定的，并且在计算期间不能改变。 注释：在TensorFlow中，首先必须创建计算图，然后创建会话，最后运行图。...feed_dict={ x1: [1], x2: [2]} 可以通过使用以下命令将上面的代码提供给TensorFlow会话： print(sess.run(z, feed_dict)) 终于得到了期望的结果

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    TensorFlow-GPU线性回归可视化代码，以及问题总结

    通过TensorBoard将TensorFlow模型的训练过程进行可视化的展示出来，将训练的损失值随迭代次数的变化情况，以及神经网络的内部结构展示出来，以此更好的了解神经网络。...将模型的生成值加入到直方图数据中（直方图名字为z），将损失函数加入到标量数据中（标量名字叫做loss_function）。...单击SCALARS，会看到之前创建的loss_function，点开后可以看到损失值随迭代次数的变化情况。如上图。 二、可能会出现的问题 (1) 在cmd时可能会出现这样的问题： ?...（2）TensorFlow-GPU，python环境的问题 我的是下图的Python==3.6.2， tensorflow-gpu==1.13.1 python环境和tensorflow-gpu版本不兼容...（3）访问问题 在用127.0.0.1:6006,访问时出现拒绝访问，如下： ? 是因为本机的默认ip地址为localhost所以访问不了，换成localhost可以访问。

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    TensorFlow是什么？怎么用？终于有人讲明白了

    要理解的一个重要方面是，这样的图仅定义了对两个输入值（在这里为x和y）执行什么操作（在这里为求和）以获得结果（在这里为z）。它基本上定义了“如何”。...tf.Variable可以包含神经网络的权重，它们会在训练期间改变，以便为特定问题找到最佳值。最后，tf.constant永远不会改变。...：x1的值是1（声明中括号内的值），而x2的值为2。...这部分代码相当简单且不需要太多，但不是很灵活。例如，x1和x2是固定的，并且在计算期间不能改变。 注释：在TensorFlow中，首先必须创建计算图，然后创建会话，最后运行图。...feed_dict={ x1: [1], x2: [2]} 可以通过使用以下命令将上面的代码提供给TensorFlow会话： print(sess.run(z, feed_dict)) 终于得到了期望的结果

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    tensorflow的基本认识

    但实际上，tensorflow不仅仅可以做深度学习，理论上说任何算法都可以用tensorflow来描述，就在于它做了计算流图这样的抽象，而tensorflow这个名字实际上很自然流。...其实提到计算流图，这样的抽象并不是tensorflow首作，计算模型中经常会有图计算，编译器中离开了这玩意玩不转，乃至我们平时的工程涉及到大的规模乃至需要需求模板化的时候，可能都离不开计算流图或者类似这样的模型...所以，其实它对于我们每个人并不是什么新鲜的玩意。 　　以下代码包括其注释说明了计算流图的建立以及使用，包含了对tensorflow的最基本概念认识。...#以下是建立计算图，tensorflow建立计算图 #只是定义各个tensor之间的计算关系，并未开始计算 #每个操作都可以带一个名字，操作和张量之间是一对一的关系 #以下是两个常量 a = tf.constant...e这个placeholder #而如果依赖的placeholder如果不传值，则不可运算 #以下会产生异常 try: print(s.run(h)) except: print("EROR

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    令人困惑的TensorFlow【1】

    但让我没想到的是，学习曲线相当的陡峭，甚至在加入该项目几个月后，我还偶尔对如何使用 TensorFlow 代码来实现想法感到困惑。...理解 TensorFlow TensorFlow 不是一个标准的 Python 库 大多数 Python 库被编写为 Python 的自然扩展形式。...如果可以的话，在一个 sess.run() 的调用中返回多个项目，而不是进行多个调用。 占位符和 feed_dict 迄今为止，我们所做的计算一直很乏味：没有机会获得输入，所以它们总是输出相同的东西。...当首次创建变量节点时，它的值基本上为「null」，并且任何试图对它求值的操作都会引发这个异常。我们只能在将值放入变量之后才能对其求值。主要有两种将值放入变量的方法：初始化器和 tf.assign()。...我们还没有做任何解决异常根源的事：与变量节点（存储在会话中，而不是计算图中）相关联的内存仍然设置为「null」。我们需要通过会话使 const_init_node 去更新变量。

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    令人困惑的TensorFlow！谷歌大脑工程师帮你解决麻烦

    但让我没想到的是，学习曲线相当的陡峭，甚至在加入该项目几个月后，我还偶尔对如何使用 TensorFlow 代码来实现想法感到困惑。...02 理解 TensorFlow 1. TensorFlow 不是一个标准的 Python 库 大多数 Python 库被编写为 Python 的自然扩展形式。...一般来说，sess.run() 的调用往往是 TensorFlow 最大的瓶颈之一，因此调用它的次数越少越好。如果可以的话，在一个 sess.run() 的调用中返回多个项目，而不是进行多个调用。...当首次创建变量节点时，它的值基本上为「null」，并且任何试图对它求值的操作都会引发这个异常。我们只能在将值放入变量之后才能对其求值。主要有两种将值放入变量的方法：初始化器和 tf.assign()。...我们还没有做任何解决异常根源的事：与变量节点（存储在会话中，而不是计算图中）相关联的内存仍然设置为「null」。我们需要通过会话使 const_init_node 去更新变量。

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    TensorFlow从0到1丨第十六篇 L2正则化对抗“过拟合”

    本篇讨论过拟合问题，并引入与之相对的L2正则化（Regularization）方法。 ?...罗素的火鸡对自己的末日始料未及，曾真理般存在的牛顿力学沦为狭义相对论在低速情况下的近似，次贷危机破灭了美国买房只涨不跌的神话，血战钢锯岭的医疗兵Desmond也并不是懦夫。...至于为什么是验证集而不是测试集，请复习第十一篇 74行Python实现手写体数字识别中“验证集与超参数”一节。 然而静态的比较已训练模型对两个集合的识别精度无法回答一个问题：过拟合是什么时候发生的？...关于L2正则化项的几点说明： 求和∑是对网络中的所有权重进行的； λ（lambda）为自定义参数（超参数）； n是训练样本的数量（注意不是所有权重的数量！）...reg_term，所传第一个参数为上面生成的正则化方法，第二个参数为none时默认值为tf.GraphKeys.WEIGHTS； 最后将L2正则化reg_term项追加到损失函数表达式； 在模型和训练设置均保持不变

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    令人困惑的TensorFlow！

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    《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第9章 启动并运行TensorFlow

    要问技术问题，您应该使用 http://stackoverflow.com/ 并用tensorflow标记您的问题。您可以通过 GitHub 提交错误和功能请求。...$ pip3 install --upgrade tensorflow 对于 GPU 支持，你需要安装tensorflow-gpu而不是tensorflow。具体请参见 12 章内容。...在分布式 TensorFlow 中，变量状态存储在服务器上，而不是在会话中，因此多个会话可以共享相同的变量。...，通过feed_dict提供X和y的值。...此外，您可能希望在训练期间定期保存检查点，以便如果您的计算机在训练过程中崩溃，您可以从上次检查点继续进行，而不是从头开始。 TensorFlow 可以轻松保存和恢复模型。

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    初步了解TensorFlow

    ：9 我们通过上面可以看到，TensorFlow定义变量和赋值并不是像我们不同编程一样赋值的了，而是经过TensorFlow的封装，同样计算方式也是一样，如下定义常量和计算也是一样： a = tf.constant...上面都是一开始就指定变量的值的，但是有些情况下，我们是一开始是不用指定值的，那么我们怎么处理了，这样就用到了占位符，如下： x = tf.placeholder(tf.int64, name = 'x'...) print(sess.run(2 * x, feed_dict = {x: 3})) sess.close() 这里一开始我们没有指定x的值，而是在run的时候，使用一个feed_dict字典的方式给...# 使用TensorFlow自带的sigmoid函数 sigmoid = tf.sigmoid(x) with tf.Session() as sess: # 使用传进来的值计算...session sess = tf.Session() # 开始计算损失值 cost = sess.run(cost, feed_dict = {z: logits,

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    黑猿大叔-译文 | TensorFlow实现Batch Normalization

    问题的提出 批标准化所要解决的问题是：模型参数在学习阶段的变化，会使每个隐藏层输出的分布也发生改变。这意味着靠后的层要在训练过程中去适应这些变化。...批标准化的概念 为了解决这个问题，论文BN2015提出了批标准化，即在训练时作用于每个神经元激活函数（比如sigmoid或者ReLU函数）的输入，使得基于每个批次的训练样本，激活函数的输入都能满足均值为...给定一个数值xi，一个初始的批标准化公式如下： ? 上面的公式中，批标准化对激活函数的输入约束为正态分布，但是这样一来限制了网络层的表达能力。...tf.nn.batch_normalization(inputs, pop_mean, pop_var, beta, scale, epsilon) 注意变量节点声明了 trainable = False，因为我们将要自行更新它们，而不是让最优化器来更新...为此，当is_training为True时，我们把它们作为依赖加入了batch_norm_wrapper的返回值中。

    1.1K80

    【TensorFlow篇】--DNN初始和应用

    正向传播，反向传播是一次迭代， 正向传播：在开始的每一层上都有一个参数值w，初始的时候是随机的,前向带入的是每一个样本值。 反向传播：然后反过来求所有的梯度值。...，但是后 来发现ReLU才更适合人工神经网络，这是一个模拟生物的误解 如果w为0，反过来梯度下降求导的时候每根线上的梯度都一样。...= 300#第一个隐藏层300个节点 对第一个隐藏层前面有784*300跟线去算 n_hidden2 = 100#第二个隐藏层100个节点 对第二个隐藏层300*300根线 n_outputs = 10...） 比 regular normal distribution（正态分布）的值小 # # 不会出现任何大的权重值，确保慢慢的稳健的训练 # # 使用这种标准方差会让收敛快...Z = logits.eval(feed_dict={X: X_new_scaled}) y_pred = np.argmax(Z, axis=1) # 查看最大的类别是哪个 ?

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