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教程 | 使用MNIST数据集，在TensorFlow上实现基础LSTM网络

两个注意事项 为了更顺利的进行实现，需要清楚两个概念的含义： 1.TensorFlow 中 LSTM 单元格的解释； 2. 数据输入 TensorFlow RNN 之前先格式化。...TensorFlow 中 LSTM 单元格的解释 在 TensorFlow 中，基础的 LSTM 单元格声明为： tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(num_units) 这里，num_units...数据输入 TensorFlow RNN 之前先格式化 在 TensorFlow 中最简单的 RNN 形式是 static_rnn，在 TensorFlow 中定义如下： tf.static_rnn(cell...import tensorflow as tf from tensorflow.contrib import rnn #import mnist dataset from tensorflow.examples.tutorials.mnist...这篇博客旨在让读者熟悉 TensorFlow 中 RNN 的实现细节。我们将会在 TensorFlow 中建立更加复杂的模型以更有效的利用 RNN。敬请期待！ ?

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    【Tensorflow】 写给初学者的深度学习教程之 MNIST 数字识别

    MNIST 数字识别项目，模型可以是传统的机器学习中的模型，也可以使用深度学习中的神经网络．在本文中，我使用的是 CNN，然后用的是 Python 和 Tensorflow． MNIST 是什么？...接下来的内容，我们可以看到 Tensorflow 可以很轻松地实现对　MNIST 中数据的读取....Tensorflow 读取MNIST图片数据 前面说过 Tensorflow 能很容易对 MNIST 进行读取和格式转换，其实是因为 Tensorflow 示例教程替我们做了这一部分的工作． from...tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 从mnist这个模块中引入 input_data 这个类． # MNIST_data 代表当前程序文件所在的目录中...Tensorflow 设置 CNN 结构 上面的内容介绍了如何在 Tensorflow 中读取 MNIST 数据集的图片和标签，接下来要做的事情就是搞定模块这一环节． ?

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    WCF系列教程之WCF中的会话

    本文参考自http://www.cnblogs.com/wangweimutou/p/4516224.html,纯属读书笔记,加深记忆 一、WCF会话简介 1、在WCF应用程序中,回话将一组消息相互关联...2、WCF中的回话机制通过设置服务协定ServiceContract上的SessionMode的枚举值来设置服务协定是否要求、允许或者拒绝基于回话的绑定.枚举值有以下三种: (1)、Allowed:允许回话...NetNamedPipeBinding来说，由于其传输类型本身具有支持会话的特性，所以采用了这两种绑定类型的终结点服务协定的会话模式不能设置为NotAllowed,即使关闭了安全会话和可靠会话也不行。...二、WCF中的回话和Asp.Net中的回话 1、WCF中回话的主要功能有以下: (1)、他们由调用程序显示启动或者关闭 (2)、会话期间传递的消息按照接收消息的顺序进行处理。...2、Asp.Net中的回话由System.Web.SessionState.HttpSessionState 类提供功能,它的主要功能如下: (1)、Asp.Net的回话是由服务器启动的 (2)、Asp.Net

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    Python接口测试之requests中session会话对象(十八)

    在Python接口测试之requests(七)中介绍了requests的库，但是并没有没有介绍到session会话对象这部分，下面还是通过一个实际的案例来看这部分的在企业级产品中的应用。...在如上的截图中，我们首先需要登录，登录成功后，可以获取XX的信息，见login接口响应恢复内容： { "code": 200 } 在如上中可以看到，登录只返回了code是200，并没有期待中的返回...token，那么可以得知该系统使用的是session的方式来记住用户登录后的密钥，也就是说，执行login的接口后，首先需要到sessionID，在下一个接口请求中带上login返回的sessionID...，也就是requests的session会话对象来进行处理。...会话对象让你能够跨请求保持某些参数。它也会在同一个 Session 实例发出的所有请求之间保持 cookie， 期间使用 urllib3 的 connection pooling 功能。

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    TensorFlow中的那些高级API

    我在这里假设你已经了解TensorFlow的基础知识；如果没有的话，那么TensorFlow官网上提供的教程值得学习。 ?...钩子可用于保存或监视特定的内容，或者在图或会话中设置某些操作。例如，我们将其传入到操作中，帮助初始化数据加载器。 描述需要训练多久以及何时评估的各种参数。...在本示例中，我们将使用在Tensorflow中可用的MNIST数据，并为其构建一个Dataset包装。...由于我们正在使用占位符，因此需要使用NumPy数据在相关会话中对占位符进行初始化。可以通过创建一个可初始化的迭代器来实现这个。...虽然我们在这个例子中没有使用它们，但是Estimator框架定义了典型模型（如分类器和回归器）的预定义估算器。这些预定义的估算器使用起来很简单，并附有详细的教程。

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    【教程】使用TensorFlow对象检测接口标注数据集

    当为机器学习对象检测和识别模型构建数据集时，为数据集中的所有图像生成标注非常耗时。而这些标注是训练和测试模型所必需的，并且标注必须是准确的。因此，数据集中的所有图像都需要人为监督。...本文假设你已经安装了TensorFlow Object Detection API。...https://github.com/AndrewCarterUK/tf-example-object-detection-api-race-cars/tree/master/data 训练模型 该TensorFlow...创建一个对象检测管道。该项目提供有关如何执行此操作的官方文档，并且在代码库中有一个示例。存储库中的示例基于ssd_mobilenet_v1_coco检查点，需要更多检查点可从官方文档下载。 3....在这个例子中，两个标注正确，一个错过。在最远的车中建议标注的可能性数值稍有下降。 ? 这些图像需要很长时间手动标注。模型在缩减大部分工作量方面做了不错的贡献。

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    猿学－Tensorflow中的数据对象Dataset

    基础概念 在tensorflow的官方文档是这样介绍Dataset数据对象的： Dataset可以用来表示输入管道元素集合（张量的嵌套结构）和“逻辑计划“对这些元素的转换操作。...另外，Dataset需要配合另外一个类Iterator进行使用，Iterator对象是一个迭代器，可以对Dataset中的元素进行迭代提取。...如果args未指定，generator则不得参数; 否则它必须采取与有值一样多的参数args。...如果未指定，将按顺序处理元素。...使用此函数前需先进行迭代器的初始化操作) 函数形式：make_initializable_iterator(shared_name=None) 参数shared_name:(可选）如果非空，则返回的迭代器将在给定名称下共享同一设备的多个会话

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    如何使用TensorFlow构建神经网络来识别手写数字

    一个这样的任务是对象识别。虽然历史上机器无法与人类视觉相匹配，但深度学习的最新进展使得构建可识别物体，面部，文本甚至情绪的神经网络成为可能。 在本教程中，您将实现对象识别 - 数字识别的一小部分。...第2步 - 导入MNIST数据集 我们将在本教程中使用的数据集称为MNIST数据集，它是机器学习社区中的经典之作。该数据集由手写数字的图像组成，大小为28x28像素。...tf 将以下代码行添加到文件中以导入MNIST数据集并将图像数据存储在mnist变量中： from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data...权重和偏差张量存储在字典对象中以便于访问。...结论 在本教程中，您成功地训练了一个神经网络，对MNIST数据集进行了大约92％的准确度分类，并在您自己的图像上进行了测试。

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    基于tensorflow+RNN的MNIST数据集手写数字分类

    ：1.6 tensorboard版本：1.6 python版本：3.6 1.致谢声明 本文是作者学习《周莫烦tensorflow视频教程》的成果，感激前辈； 视频链接：https://morvanzhou.github.io...完整代码中定义函数RNN使代码简洁，但在后面章节中为了易于读者理解，本文作者在第6章搭建神经网络将此部分函数改写为只针对于该题的顺序执行代码。...第1行代码调用tf.global_variables_initializer实例化tensorflow中的Operation对象。...image.png 第2行代码调用tf.Session方法实例化会话对象； 第3行代码调用tf.Session对象的run方法做变量初始化。...2个参数为1，即求出矩阵中每1行中最大数的索引； 如果argmax方法中的第1个参数为0，即求出矩阵中每1列最大数的索引； tf.equal方法可以比较两个向量的在每个元素上是否相同，返回结果为向量

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    你可以试试TensorFlow官方中文版教程

    各位还在 TensorFlow 门前徘徊的开发者们，现在可以对着中文教程学习各种流行模型啦。 TensorFlow 最近提供了官方中文版教程（Tutorials）和中文版指南（Guide）。...如上展示了 TensorFlow 第一步学习的一些内容，其中第一个基本分类介绍了如何使用全连接网络处理 Fashion-MNIST 数据集，这一教程完整地介绍了 TensorFlow 的主要流程，剩下的...低阶 API 简介：介绍了如何使用高阶 API 之外的低阶 TensorFlow API 的基础知识。 张量：介绍了如何创建、操作和访问张量（TensorFlow 中的基本对象）。...数据流图：这是 TensorFlow 将计算表示为操作之间的依赖关系的一种表示法。 会话：TensorFlow 跨一个或多个本地或远程设备运行数据流图的机制。...如果您使用高阶 TensorFlow API（例如 Estimator 或 Keras）编程，则高阶 API 会为您创建和管理图和会话，但是理解图和会话依然对您有所帮助。

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    TensorFlow 官方中文版教程来了

    最近，TensorFlow 提供了中文版的教程（Tutorials）和指南（Guide）。...基于图像的是采用 Fashion Mnist 这个数据集，如下图所示， ? 而基于文本的是采用 IMDB 的数据集，包含来自互联网电影数据库的 50000 条的影评文本。 ?...低阶 API 简介 - 介绍了如何使用高阶 API 之外的低阶 TensorFlow API 的基础知识。 张量 - 介绍了如何创建、操作和访问张量（TensorFlow 中的基本对象）。...图和会话 - 介绍了以下内容： 数据流图：这是 TensorFlow 将计算表示为操作之间的依赖关系的一种表示法。 会话：TensorFlow 跨一个或多个本地或远程设备运行数据流图的机制。...如果您使用高阶 TensorFlow API（例如 Estimator 或 Keras）编程，则高阶 API 会为您创建和管理图和会话，但是理解图和会话依然对您有所帮助。

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    你可以试试TensorFlow官方中文版教程

    各位还在 TensorFlow 门前徘徊的开发者们，现在可以对着中文教程学习各种流行模型啦。 TensorFlow 最近提供了官方中文版教程（Tutorials）和中文版指南（Guide）。...如上展示了 TensorFlow 第一步学习的一些内容，其中第一个基本分类介绍了如何使用全连接网络处理 Fashion-MNIST 数据集，这一教程完整地介绍了 TensorFlow 的主要流程，剩下的...低阶 API 简介：介绍了如何使用高阶 API 之外的低阶 TensorFlow API 的基础知识。 张量：介绍了如何创建、操作和访问张量（TensorFlow 中的基本对象）。...数据流图：这是 TensorFlow 将计算表示为操作之间的依赖关系的一种表示法。 会话：TensorFlow 跨一个或多个本地或远程设备运行数据流图的机制。...如果您使用高阶 TensorFlow API（例如 Estimator 或 Keras）编程，则高阶 API 会为您创建和管理图和会话，但是理解图和会话依然对您有所帮助。

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    tensorflow笔记（四）之MNIST手写识别系列一

    推荐结合官方的tensorflow教程来看这个notebook！ 1. MNIST数据集的导入 这里介绍一下MNIST，MNIST是在机器学习领域中的一个经典问题。...首先我们要导入MNIST数据集，这里需要用到一个input_data.py文件，在你安装tensorflow的examples/tutorials/MNIST目录下，如果tensorflow的目录下没有这个文件夹...（当然别问我这个东西，这个过程我也不知道，嘿嘿） 这里说一下上述代码中的one_hot,MNIST的标签数据是"one-hot vectors"。...所以在此教程中，数字n将表示成一个只有在第n维度（从0开始）数字为1的10维向量。比如，标签0将表示成([1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0])。...init = tf.global_variables_initializer() 上面是生出初始化init sess = tf.Session() 建立一个会话 sess.run(init) 初始化变量

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    CML使用Nvidia GPU进行深度学习

    介绍 在本系列的上一篇博客文章中，我们探索了将GPU用于数据科学工作流的好处，并演示了如何在Cloudera Machine Learning（CML）中设置会话以访问NVIDIA GPU来加速机器学习项目...教程 每个文件夹（“ pytorch”，“ mxnet”和“ tensorflow”）都包含一个“ main.py”函数，其中包含安装库、加载数据、设置网络和训练模型所需的所有代码。...在以下示例中，我将使用本机CML IDE，但如果您愿意，JupyterLabis也可在CML中使用。 有了我们的IDE和会话，我们现在需要安装相关的库。...在我的tensorflow子文件夹的`main.py`脚本中，您可以在顶部看到pip命令来安装库。...您现在就可以在Tensorflow中开始在CML中使用GPU。其他子文件夹可以用相同的方式设置，并可以让您自己进行探索。

    1.5K20

    中国香港科技大学TensorFlow课件分享

    在 Tensorflow 中，所有不同的变量和运算都是储存在计算图。所以在我们构建完模型所需要的图之后，还需要打开一个会话（Session）来运行整个计算图。...占位符和 feed_dict TensorFlow 同样还支持占位符，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。...张量 在 TensorFlow 中，张量是计算图执行运算的基本载体，我们需要计算的数据都以张量的形式储存或声明。如下所示，该教程给出了各阶张量的意义。...TensorFlow 机器 在整个教程中，下面一张示意图将反复出现，这基本上是所有 TensorFlow 机器学习模型所遵循的构建流程，即构建计算图、馈送输入张量、更新权重并返回输出值。...第二步需要将训练数据或测试数据等馈送到模型中，TensorFlow 在这一步中一般需要打开一个会话（Session）来执行参数初始化和馈送数据等任务。

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    中国香港科技大学TensorFlow课件分享

    在 Tensorflow 中，所有不同的变量和运算都是储存在计算图。所以在我们构建完模型所需要的图之后，还需要打开一个会话（Session）来运行整个计算图。...占位符和 feed_dict TensorFlow 同样还支持占位符，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。...张量 在 TensorFlow 中，张量是计算图执行运算的基本载体，我们需要计算的数据都以张量的形式储存或声明。如下所示，该教程给出了各阶张量的意义。...TensorFlow 机器 在整个教程中，下面一张示意图将反复出现，这基本上是所有 TensorFlow 机器学习模型所遵循的构建流程，即构建计算图、馈送输入张量、更新权重并返回输出值。...第二步需要将训练数据或测试数据等馈送到模型中，TensorFlow 在这一步中一般需要打开一个会话（Session）来执行参数初始化和馈送数据等任务。

    4.6K120

    三天速成 TensorFlow课件分享

    在 Tensorflow 中，所有不同的变量和运算都是储存在计算图。所以在我们构建完模型所需要的图之后，还需要打开一个会话（Session）来运行整个计算图。...占位符和 feed_dict TensorFlow 同样还支持占位符，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。...张量 在 TensorFlow 中，张量是计算图执行运算的基本载体，我们需要计算的数据都以张量的形式储存或声明。如下所示，该教程给出了各阶张量的意义。 ?...TensorFlow 机器 在整个教程中，下面一张示意图将反复出现，这基本上是所有 TensorFlow 机器学习模型所遵循的构建流程，即构建计算图、馈送输入张量、更新权重并返回输出值。 ?...第二步需要将训练数据或测试数据等馈送到模型中，TensorFlow 在这一步中一般需要打开一个会话（Session）来执行参数初始化和馈送数据等任务。

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