前面 有篇博文 讲了讲Ubuntu环境下安装TensorFlow，今天来说一说在TensorFlow中如何进行线性回归。...---- 开始训练 使用TensorFlow训练模型大致是这样的步骤： 1. 设置各种超参数，例如学习率，迭代次数等； 2. 定义变量和模型； 3. 初始化变量; 4. 正式开始训练....废话不多说上完整代码，代码里有注释： from __future__ import print_function, division import tensorflow as tf import pandas...---- 几个问题 在迭代次数相同的情况下，调节学习率能非常有效的改变损失的下降速度，刚开始学习率是0.001，结果非常的不好，损失比现在的大0.3e09左右，一步一步加大学习率效果显著，即使现在的２也不算大...TensorFlow 的定制性比较强，更为底层），我用 sklearn 实现了一次，效果很好，基本就是傻瓜式操作，效果如图， ?
前面提到了使用 TensorFlow 进行线性回归以及学习率、迭代次数和初始化方式对准确率的影响，这次来谈一下如何使用 TensorFlow 进行 Logistics Regression（以下简称LR...关于LR的理论内容我就不再赘述了，网上有很多资料讲，这里我就写下LR所用的损失函数： [图片] 其实整个程序下来和线性回归差不多，只不过是损失函数的定义不一样了，当然数据也不一样了，一个是用于回归的...，一个是用于分类的。...数据集 数据集不再是经典的MNIST数据集，而是我在UCI上找的用于二分类的数据集，因为我觉得老用经典的数据集不能很好的理解整个程序。...代码 from __future__ import print_function, division import tensorflow as tf import pandas as pd import
前面 有篇博文 讲了讲Ubuntu环境下安装TensorFlow，今天来说一说在TensorFlow中如何进行线性回归。...训练部分数据 模型 [图片] 开始训练 使用TensorFlow训练模型大致是这样的步骤： 1. 设置各种超参数，例如学习率，迭代次数等； 2. 定义变量和模型； 3. 初始化变量; 4....废话不多说上完整代码，代码里有注释： from __future__ import print_function, division import tensorflow as tf import pandas...几个问题 在迭代次数相同的情况下，调节学习率能非常有效的改变损失的下降速度，刚开始学习率是0.001，结果非常的不好，损失比现在的大0.3e09左右，一步一步加大学习率效果显著，即使现在的２也不算大（对于这个问题...TensorFlow 的定制性比较强，更为底层），我用 sklearn 实现了一次，效果很好，基本就是傻瓜式操作，效果如图， ?
几个概念 TensorFlow是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现，由谷歌公司开发并开源免费使用...在接触到的智能机器中，我们都需要先输入一段抽象的数据（语音，图片等），然后机器识别结果，输出我们想要的内容。...在tensorflow中使用张量代表数据（可以简单理解为参数）,使用计算图来搭建神经网络，使用会话执行计算图，优化对应的权重。 首先我们先介绍张量： 张量 多维数组和列表。...多维数组 tensorflow的数据的类型很多，与日常编程的数据类型也有点相似之处，先不一一介绍，先看看怎么使用tensorflow（使用pip命令安装对应的依赖模块） import tensorflow...其中：Y=XW=w_1x_1+w_2x_2 具体使用tensorflow实现代码如下： import tensorflow as ts x=ts.constant([[1.0,2.0]])# 一行两列
TensorFlow Probability为你提供解决这些问题的工具。此外，它还继承了TensorFlow的优势，例如自动微分，以及通过多种平台（CPU，GPU和TPU）扩展性能的能力。...什么是TensorFlow Probability？ 我们的机器学习概率工具为TensorFlow生态系统中的概率推理和统计分析提供了模块化抽象。 ?...TensorFlow Probability结构图。 第0层 TensorFlow的数值运算。...它由TensorFlow Probability团队构建和维护，现在是TensorFlow的核心，tf.linalg的一部分。...模型对这些输入进行回归，假定潜在的随机变量，并返回课程评级的分布。在此输出上运行的TensorFlow会话将返回生成的评级。
安装GPU加速的tensorflow 卸载tensorflow 一： 本次安装实验环境 Ubuntu 16.04 + cuda9.0 + cudnn7.0 或 Ubuntu 16.04 + cuda8.0...我们的tensorflow会调用cuda的接口，利用显卡帮助我们运算程序 而CUDNN是为了加速神经网络用的 二： 卸载TensorFlow 先介绍卸载， 如果你的tensorflow是用pip安装的，...那下面简单的命令就可以完成卸载了 sudo pip uninstall tensorflow_gpu sudo pip3 uninstall tensorflow_gpu 用 pip...注意：这个版本搭配不是唯一的，首先你要了解你电脑的显卡是什么类型，然后根据你的显卡类型选择cuda的版本，在根据cuda的版本选择cudnn的版本，最后再根据前面两种的搭配选择tensorflow的版本...根据你想要的TensorFlow的版本，那么只需要修改tensorflow-1.7.0-cp36-none-linux_x86_64.whl 比如，我要TensorFlow-1.0.1版本，那么上面官网地址就修改为
———————————————————————————————————————————————————————————— Matt︱R语言调用深度学习架构系列引文 R语言︱H2o深度学习的一些R语言实践...——H2o包 R用户的福音︱TensorFlow：TensorFlow的R接口 mxnet：结合R与GPU加速深度学习 碎片︱R语言与深度学习 sparklyr包：实现Spark与R的接口，...网友尝鲜：在Rstudio运用R实现Tensorflow的一般步骤 按照TensorFlow for R官网说明，运用R实现Tensorflow主要包含4步(如下)，其中关键步骤在于安装好Tensorflow...以及tensorflow R 包与python的连接。...从TensorFlow官网安装TensorFlow.
在训练深度学习网络时，在损失函数上加上正则项是防止过拟合的一个重要方法。...本文介绍两种在TensorFlow中如何加入正则化项的方法， 但无论何种方法大的逻辑都是：创建一个正则化方法;然后将这个正则化方法应用到变量上。...第一种方法: 这种方法对应与tf.get_variable初始化变量的方法。...步骤一：创建正则化方法: regularizer = tf.contrib.layers.l2_regularizer(scale=0.1) scale对应Loss函数中的\alphaα, 增加正则化的目标函数如下...当然也可以加入别的集合，只要在函数中指明要正则化的变量集合名字即可。
本文转载自机器之心 TensorFlow 2.0 带来了大量改变。谷歌工程师 Cassie Kozyrkov 表示：之前的 TensorFlow 已死，而新版 TensorFlow 使它获得重生。...TensorFlow 的 logo？还是回答真/假判断题的字母？ 去年我写了 9 件关于 TensorFlow 你需要了解的事。但是你需要明确知道的一件事是：TensorFlow 2.0 到来了！...欢迎来到 TensorFlow 2.0。 这是一次颠覆性的改造。TensorFlow 2.0 的到来将对每个行业造成巨大的连锁反应，等着瞧吧。...你不是一个人——每个人对 TensorFlow 1.x 教程的感觉都是这样的…… TensorFlow 的核心优势在于性能。...使用 TensorFlow 的所有高级功能。
我们将会介绍TensorFlow的安装，TensorFlow是Google公司在2015年11月9日开源的一个深度学习框架。...原生pip安装TensorFlow 使用原生的pip安装时最简单的，直接安装使用一条命令就可以安装完成了。...，那就可以开始安装TensorFlow了，只要使用以下一条命令就可以： sudo pip3 install tensorflow 如果使用上面安装比较慢的话，我们还可指定使用的镜像源，比如这里笔者使用的是阿里的镜像源...:$HOME/bin" 进入到源码中： cd tensorflow 如果想编译其他版本的TensorFlow可以切换到对应的版本，首先可以查看有哪些版本： git branch -a 输出的版本信息：...TensorFlow的编译安装，安装完成之后，可以参考文章的最后一部分进行测试环境。
1.Tensorflow的主要依赖包 (1) Protocol Buffer Protocol Buffer是谷歌开发的处理结构化数据的工具，类似于XML和JSON这两种比较常用的结构化数据处理工具。...Protocol Buffer是TensorFlow系统中使用到的重要工具，Tensorflow中的数据基本是通过Protocol Buffer来组织的。...TensorFlow本身以及谷歌给出的很多官方样例都是通过Bazel来编译的。...2.TensorFlow安装 TensorFlow只支持Nvidia计算能力（compute capability）大于3.0的GPU。...(2)使用pip安装 pip是一个安装、管理Python软件包的工具，通过pip可以安装已经打包好的TensorFlow以及TensorFlow所需要的依赖关系。
# If using csh (tensorflow)$ # Your prompt should change 使用预编译好的安装包安装 最新要求cuda7.5和cudnnV5 # Ubuntu...3 (tensorflow)$ pip3 install --upgrade $TF_BINARY_URL 官网的步骤就到此为止了,理论上你应该装好了 测试 需要测试下: 官网的测试地址 按照此测试做,...10月7号新增: 由于需要在本机(没有GPU环境)下进行本机调试,所以我在本机上安装了cpu版本的tensorflow,又出现了几个错,特此记录 Error 1: 无法升级通过apt-get安装的软件...failed to import 原因是: tensorflow需要的numpy版本大于本机自带的numpy版本 解决方法: 删除/usr/lib/python2.7下的numpy,使用pip进行安装...as tf, 没有问题 参考资源 tensorflow安装问题的yhl_leo的博客 tensorflow官方安装文档
Artificial Neural Networks, ANNs 在开始介绍TensorFlow之前我们先看一个TensorFlow的Online Playground，在线神经网络（Artificial...TensorFlow Overview TensorFlow是Google研发的第二代人工智能学习系统。...Tensor即张量，N维数组，Flow代表基于数据流图的计算，TensorFlow的计算就是张量从图的一端流动到另一端的并行计算。...TensorFlow特征 TensorFlow并不是一个严格的神经网络，只要你可以抽象为数据流图，便可以使用TensorFlow来构建计算。...而TensorFlow的妙用就是，它在后台我们提供的计算图中，添加隐藏计算神经元，实现反向传播算法及梯度下降算法。
安装tensor flow真的好坑 本人Mac，但是不是nividna的显卡，所以装不了g pu版本的，虽然自己电脑也带g pu。...的环境了 看了一下有木有nvidia显卡 (tensorflow-gpu) appledeMBP-5:~ apple$ nvidia-smi -bash: nvidia-smi: command not...flow的环境，装CPU的，注意这里最好指定python的版本，要不可能老出错，tensorflow2支持的python版本有限，最好先查一下 (base) appledeMBP-5:~ apple$...上面import tensorflow的时候有时候会报错： 如no module named six: ? conda安装时又显示已经安装过了，说明是系统没有引到某个路径： ?...另外我们在安装一些包的时候遇到的问题： (tensorflow) appledeMBP-5:~ apple$ pip3 install tplotlib Looking in indexes: https
前面有几篇博文讲了使用 TensorFlow 实现线性回归和逻辑斯蒂回归，这次来说下多层感知器（Multi-Layer Perceptron）的 TensorFlow 实现。...本篇博文的代码及结果图片等可以在这里下载，里面包含TensorFlow的实现和sklearn的实现，以及各自的结果图片。...目前在此数据集上做的实验在没有数据增加的情况下最低的错误率是 18%，数据增加的情况下最低的错误率是 11%，都是采用的卷积神经网络（CNN）的结构。 数据集中的图像和分类大致是这样的： ?...from __future__ import print_function import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot...本片博文只是为了说明如何使用 TensorFlow 实现MLP，本次做的实验并不一定是最优的实验结果。 这篇博文 同样使用CIFAR10数据集但是使用CNN模型，可以和本文做个对比。 END
谷歌工程师 Cassie Kozyrkov 表示：之前的 TensorFlow 已死，而新版 TensorFlow 使它获得重生。...TensorFlow 的 logo？还是回答真/假判断题的字母？ 去年我写了 9 件关于 TensorFlow 你需要了解的事。但是你需要明确知道的一件事是：TensorFlow 2.0 到来了！...欢迎来到 TensorFlow 2.0。 这是一次颠覆性的改造。TensorFlow 2.0 的到来将对每个行业造成巨大的连锁反应，等着瞧吧。...你不是一个人——每个人对 TensorFlow 1.x 教程的感觉都是这样的…… TensorFlow 的核心优势在于性能。...使用 TensorFlow 的所有高级功能。
向大家推荐一个 TensorFlow 工具———TensorFlow Hub，它包含各种预训练模型的综合代码库，这些模型稍作调整便可部署到任何设备上。...Hub 下载模型 TensorFlow Hub 在 hub.tensorflow.google.cn 中提供了一个开放的训练模型存储库。...tensorflow_hub 库可以从这个存储库和其他基于 HTTP 的机器学习模型存储库中加载模型。 ? 从 下载并解压缩模型后，tensorflow_hub 库会将这些模型缓存到文件系统上。...os.environ['TFHUB_CACHE_DIR'] = '/home/user/workspace/tf_cache' 值得注意的是，TensorFlow Hub Module仅为我们提供了包含模型体系结构的图形以及在某些数据集上训练的权重...大多数模块允许访问模型的内部层，可以根据不同的用例使用。但是，有些模块不能精细调整。在开始开发之前，建议在TensorFlow Hub网站中查看有关该模块的说明。
本教程将带你逐步了解如何使用TensorFlow构建一个简单的神经网络，并训练它以进行基本的图像分类任务。...在本教程中，我们将介绍TensorFlow的基本概念、构建神经网络的步骤以及如何进行模型训练和评估。第一步：安装TensorFlow在开始之前，首先需要安装TensorFlow。...可以通过以下命令在Python环境中安装：bashCopy codepip install tensorflow确保你已经安装了合适的Python版本，并且你的环境中没有与TensorFlow不兼容的其他库...第二步：导入TensorFlow和其他必要的库在开始编写代码之前，让我们导入TensorFlow和其他必要的库。...当然，这只是入门级别的教程，TensorFlow提供了许多高级功能和工具，使你能够处理更复杂的问题。希望这个教程对你入门TensorFlow有所帮助，激发你深入学习深度学习和人工智能的兴趣。
课程链接：https://web.stanford.edu/class/cs20si/syllabus.html Tensorflow简介 TensorFlow™ 是一个使用数据流图进行数值计算的开放源代码软件库...基于Tensorflow的框架 有很多基于Tensorflow构建的APIs，比如一些流行的有Keras，TFLearn和Sonnet.这些高级框架可以实现更快的实验步骤（仅需很少代码）,同时这些框架也吸引了大量用户...然而Tensorflow主要的目的不是提供“开箱即用”的机器学习方法。而是，Tensorflow提供了一套强大的计算函数和类，允许用户从实验中定义自己的model。...这个过程可能非常复杂，但是可以提供了更多可能性，你可以根据自己的想法，基于Tensorflow构建任何结构的模型 资源 The official documentations TensorFlow official...更多关于Tensorflow的计算和操作参考官方文档
这一次我们会讲到 Tensorflow 中的 Session, Session 是 Tensorflow 为了控制,和输出文件的执行的语句....运行 session.run() 可以获得你要得知的运算结果, 或者是你所要运算的部分.首先，我们这次需要加载 Tensorflow ，然后建立两个 matrix ,输出两个 matrix 矩阵相乘的结果...import tensorflow as tf# create two matrixesmatrix1 = tf.constant([[3,3]])matrix2 = tf.constant([[2],...[2]])product = tf.matmul(matrix1,matrix2)因为product不是直接计算的步骤, 所以我们会要使用Session来激活...method 2with tf.Session() as sess: result2 = sess.run(product) print(result2)# [[12]]以上就是我们今天所学的两种
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