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Deep learning with Python 学习笔记（1）

图像张量的形状有两种约定: 通道在后(channels-last)的约定(在 TensorFlow 中使用)和通道在前(channels-first)的约定(在 Theano 中使用)。...广播操作会自动应用于从 a 到 n-1 的轴 在 Numpy、Keras、Theano 和 TensorFlow 中,都是用 * 实现逐元素乘积，在 Numpy 和 Keras 中,都是用标准的 dot...(32, input_shape=(784,)) 创建了一个层,只接受第一个维度大小为 784 的 2D 张量作为输入。...model.add(layers.Dense(32)) 它可以自动推导出输入形状等于上一层的输出形状 具有多个输出的神经网络可能具有多个损失函数(每个输出对应一个损失函数)。...无 mse 回归到 0~1 范围内的值 sigmoid mse 或 binary_crossentropy 在模型确认之后，我们需要优化我们的网络以达到最佳的性能，此时可以尝试以下几项： 添加 dropout

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（数据科学学习手札35）tensorflow初体验

它的前端支持Python、C++、Go、Java等多种开发语言，后端使用C++、CUDA等编写，其实现的算法可以在很多不同的系统上进行移植，虽然TensorFlow主要用来执行的是深度学习算法，但其也可以用来实现很多其他算法...feature，先经过： 即对每一个位置的输入特征进行指数化（将非正数正数化）再进行标准化（使得所有输出相加等于1，即对每个特征输入指数化后的结果施加一个伸缩系数），再于是得到每个特征位置输出的概率值...，第二个列表形式的参数指定了该数据入口允许的数据集形状（行数、列数），行设置为None表示输入的样本数没有限制，但输入数据的特征维数一定是784个： '''创建placeholder用来定义数据的入口部件..., 784]) 接下来要为模型中逐轮调整的参数创建容器，tensorflow中的variable对象就是专门为模型的参数设置的容器部件，不同于存储数据的tensor一经使用便马上消失，variable在模型的训练过程中是一直存在的...和biases起点，按照我们之前推导的公式，则W的形状为784X10，biases的形状为1X10： '''为权重和bias设置持久化的variable，这里权重为784乘10,10是输出层的尺寸'''

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TensorFlow从1到2（二）续讲从锅炉工到AI专家

=tf.uint8) # 标签样本为10个字节的数组，为1的元素下标就是样本的标签值 # 这里使用argmax方法直接转换为0-9的整数 label = tf.argmax(labels...# 定义神经网络模型 model = keras.Sequential([ # 输入层为28x28共784个元素的数组,节点1024个 keras.layers.Dense(1024,...这几行代码是定义神经网络模型： # 定义神经网络模型 model = keras.Sequential([ # 输入层为28x28共784个元素的数组,节点1024个 keras.layers.Dense...在第一行中特别指明了输入数据的形式，即可以有未知数量的样本，每一个样本784个字节(28x28)。...实际上这个输入样本可以不指定形状，在没有指定的情况下，Keras会自动识别训练数据集的形状，并自动将模型输入匹配到训练集形状。

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盘一盘 Python 系列 10 - Keras (上)

，将输入数据映射为预测值。...模型 深度学习模型是层构成的有向无环图。最常见的例子就是层的线性堆叠，将单一输入映射为单一输出（single input to single output）。...比如 Flatten 层输出形状 784 的一维数据 第一个 Dense 层输出形状 100 的一维数据 第二个 Dense 层输出形状 10 的一维数据 在 Keras 里不需要设定该层输入数据的维度...我们一层层来看 Flatten 层被命名为 flatten_7 输出形状是 (None, 784)，784 好理解，就是 28×28 打平之后的维度，这个 None 其实是样本数，更严谨的讲是一批...函数式建模 上面的序列式只适用于线性堆叠层的神经网络，但这种假设过于死板，有些网络 需要多个输入 需要多个输出 在层与层之间具有内部分支 这使得网络看起来像是层构成的图（graph），而不是层的线性堆叠

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TensorFlow 2.0实战入门（上）

来自MNIST数据集的示例观察 使用此数据集的想法是，我们希望能够训练一个模型，该模型了解数字0–9对应的形状类型，并随后能够正确地标记未经过训练的图像。...有些人甚至会把这张图误认为是零，尽管它被标为8。 ? 示例来自mnist的模糊图像 在较高的层次上，初学者教程中构建的模型将训练图像作为输入，并尝试将这些图像分类为0到9之间的数字。...这两个28表示每个图像是28像素乘28像素，图像表示为28×28数组，其中填充了像素值，如下图所示。 ?...每个图像有28*28=784个值，因此flatten（）创建一个包含784个节点的层，其中包含给定图像的每个像素值。...如果我们的彩色图像每个像素包含3个值（RGB值），那么flatten（）将创建一个节点为28*28*3=2352的层。

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『开发』网页端展示深度学习模型|Gradio上手教程

参数：无 输入 inputs=“imageupload” 使用此界面将图像上载到模型。参数： shape- 一个元组，其形状应在传入模型之前将上传的图像调整大小。...默认值：'RGB' scale- 用于重新缩放图像中每个像素值的浮点数。默认值：1/127.5 shift- 用于在缩放后移动图像中的每个像素值的浮点数。...默认值：-1 cropper_aspect_ratio- 无或者浮点数是裁剪器的纵横比。...通常为“RGB”（3通道RGB）或“L”（1通道灰度）。默认值：'RGB' scale- 用于重新缩放图像中每个像素值的浮点数。...默认值：1/127.5 shift- 用于在缩放后移动图像中的每个像素值的浮点数。默认值：-1 cropper_aspect_ratio- 无或者浮点数是裁剪器的纵横比。

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TensorFlow和深度学习入门教程

理论：1层神经网络 MNIST数据集中的手写数字是28x28像素的灰度图像。对于它们进行分类的最简单方法是使用28x28 = 784像素作为第1层神经网络的输入。 ?...“ 一热（One-hot） ”编码意味着您使用10个值的矢量代表标签“6”，全部为零，但第6个值为1.这是因为格式非常类似于我们的神经网络输出预测，也作为10个值的向量。...保持训练图像的张量的形状是[None，28，28，1]，代表： 28，28，1：我们的图像是每像素28x28像素x 1值（灰度）。彩色图像的最后一个数字将为3，这里并不需要。...公式是我们在以前的理论部分中建立的公式。该tf.reshape命令将我们的28x28图像转换为784像素的单个向量。重塑命令中的“-1”表示“计算机，计算出来，只有一种可能性”。...这些是不是局部最小值的点，但梯度仍然为零，梯度下降优化器仍然停留在那里。TensorFlow拥有一系列可用的优化器，其中包括一些可以使用一定惯量的优化器，并可以安全避开鞍点。

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TensorFlow和深度学习入门教程

理论：1层神经网络 MNIST数据集中的手写数字是28x28像素的灰度图像。对于它们进行分类的最简单方法是使用28x28 = 784像素作为第1层神经网络的输入。 ?...让我们直接用100张手写图片作为输入（如图中黑灰方块图所示，每行表示一张图片的784个像素值），产生100个预测（10个向量）作为输出。 ?...“ 一热（One-hot） ”编码意味着您使用10个值的矢量代表标签“6”，全部为零，但第6个值为1.这是因为格式非常类似于我们的神经网络输出预测，也作为10个值的向量。...保持训练图像的张量的形状是[None，28，28，1]，代表： 28，28，1：我们的图像是每像素28x28像素x 1值（灰度）。彩色图像的最后一个数字将为3，这里并不需要。...这些是不是局部最小值的点，但梯度仍然为零，梯度下降优化器仍然停留在那里。TensorFlow拥有一系列可用的优化器，其中包括一些可以使用一定惯量的优化器，并可以安全避开鞍点。

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张量 101

比如一张彩色照片由宽 28，高 28，3 色道的元素组成，那么该三维照片数据的形状 (完全可知) 可写成 [28, 28, 3] 将照片当做神经网络的输入时，有时候我们不清楚有多少张照片，因此整个四维照片数据集的形状...但本节重点只看张量运算，因此我们只关注训练集，发现它的形状是 (60000, 28, 28)，其中 60000 代表图片个数。...注意 reshape 函数第二个参数用到了 -1，这是我们偷懒不想计算 28×28。本来重塑后的形状是 (60000, 784)，转置之后 X 形状是 (784, 60000)。...根据 X 的形状为 (784, 60000)，可先推出 W 的形状应该为 (?...,784)；又根据输出 Y 包含 10 个数字的概率值，因此 b 的形状为 (10, 1)，则完全推出 W 的形状 (10, 784)。

2.8K20

TensorFlow 深度学习第二版：1~5

它们通常具有比输入数据低得多的维度，使得 AE 可用于降低维数。更重要的是，AE 作为强大的特征检测器，它们可用于 DNN 的无监督预训练。...输入层现在是形状[1×784]的张量 - 即[1,28 * 28]，它代表要分类的图像： X = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784], name='InputData...例如，如果您的数据集的形状为28x28，则它应该具有大小为 784 的输入神经元，并且输出神经元应该等于要预测的类的数量。...我们需要为输入图像定义占位符变量。该张量的数据类型设置为float，因为mnist值的比例为[0,1]，形状设置为[None, n_input]。...它返回结果_out张量，其形状为(1,28,28,1)，与输入图像相同： _cd1 = tf.nn.sigmoid\ (tf.add(tf.nn.conv2d_transpose

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21个项目玩转深度学习 学习笔记（1）

]) # W是softmax模型的参数，将一个784维的输入转换为一个10维的输出 # 在Tensorflow中，变量的参数用tf.Varible表示 W=tf.Vafiable(tf.zeros([...它的形状为[None，784],None表示这一维的大小可以是任意的，也就是说，可以传递任意张训练图片给这个占位符，每张图片用一个784维的向量表示，同样的，y_也是一个占位符，它存储训练图片的实际标签...}) # 正确的预测结果 # y的形状是(N,10),y_是（N,10） # 其中N为输入模型的样本数 # tf.argmax(y,1)功能是取出数组中最大值的下标 # 可以用来将独热表示以及模型输出转换为数字标签...(tf.float32,[None,10]) # 由于使用了卷积网络对图像进行分类，所以不能再使用784维的向量表示输入x # 而是将其还原为28x28的图片形式,[-1,28,28,1]中-1表示形状的第一维根据...x自动确定的 # 将单张图片从784维还原为28x28的矩阵图片 x_image=tf.reshape(x,[-1,28,28,1]) # 第一层卷积的代码如下： # 可以返回一个给定形状的变量，并自动以截断正太分布初始化

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TensorFlow 2.0 快速入门指南：第二部分

第 2 部分：TensorFlow 2.00 Alpha 中的监督和无监督学习 在本节中，我们将首先看到 TensorFlow 在监督机器学习中的许多应用，包括线性回归，逻辑回归和聚类。...softmax函数的作用是获取一个向量（或张量），然后在其元素具有该向量最大值的位置上用几乎为 1 的值覆盖，在所有其他位置上使用几乎为零的值覆盖。 这与单热编码很相似。...pred = tf.argmax(predictions_sum, axis=1) return pred 打印在此函数中出现的各种张量的形状可能非常有启发性。...总结 在本章中，我们看到了在涉及线性回归的两种情况下使用 TensorFlow 的示例。 其中将特征映射到具有连续值的已知标签，从而可以对看不见的特征进行预测。...28, 28, 1) (10000, 28, 28, 1) 为了在图像中引入一些随机噪声，我们在训练和测试集中添加了np.random.normal（即高斯）值数组。

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tensorflow2.0手写数字识别_tensorflow手写汉字识别

每张图片大小为28*28像素，图片纯黑色像素值为0，纯白色像素值为1。数据集的标签是长度为10的一维数组，数组中的每个元素索引号表示对应数字出现的概率。...，从输入层到隐藏层的参数w1形状为[784,500],由隐藏层到输出层的参数w2形状为[500,10]。...定义get_bias()实现对偏置b的设置。由输入层到隐藏层的偏置b1形状长度为500的一维数组，由隐藏层到输出层的偏置b2形状长度为10的一维数组，初始化值为全0。...运行以上三个文件，运行结果如下： 从终端显示的运行结果可以看出，随着训练轮数的增加，网络模型的损失函数值在不断降低，在测试集上的准确率也在不断提升，具有较好的泛化能力。...()函数中，网络要求输入是28*28像素点的值，先将图片尺寸resize，模型要求的是黑底白字，但输入的图是白底黑字，则每个像素点的值改为255减去原值得到互补的反色。

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TensorFlow 2.0中的多标签图像分类

它以所有电子测量，错误，症状，行驶里程为输入，并预测万一发生汽车事故时需要更换的零件。 多标签分类在计算机视觉应用中也很常见。...在解析功能中，可以调整图像大小以适应模型期望的输入。 还可以将像素值缩放到0到1之间。这是一种常见做法，有助于加快训练的收敛速度。...要预取的元素数量应等于（或可能大于）单个训练步骤消耗的批次数量。AUTOTUNE将提示tf.data运行时在运行时动态调整值。 现在可以创建一个函数来为TensorFlow生成训练和验证数据集。...标签数组的形状为（BATCH_SIZE，N_LABELS），其中N_LABELS是目标标签的最大数量，每个值表示影片中是否具有特定流派（0或1个值）。...下载无头模型 来自tfhub.dev的任何与Tensorflow 2兼容的图像特征矢量URL都可能对数据集很有趣。唯一的条件是确保准备的数据集中图像特征的形状与要重用的模型的预期输入形状相匹配。

6.7K71

JAX 中文文档（十三）

4,) 以及pspec = P(('x', 'y', 'z')) 因为pjit不会将主机本地形状提升为全局形状，所以您会收到以下错误： 注意：只有当您的主机本地形状小于网格的形状时，才会看到此错误。...在版本 2.0 中更改：如果是 -1，则使用整个输入（无填充/修剪）。 如果未给出 s，则沿 axes 指定的轴使用输入的形状。...这对应于 ifft(x, n) 的 n。沿每个轴，如果给定形状比输入小，则对输入进行裁剪。如果形状更大，则用零填充输入。 自版本 2.0 起已更改：如果为 -1，则使用整个输入（无填充/修剪）。...这对应于ifft(x, n)的n。沿任何轴，如果给定的形状小于输入的形状，则会对输入进行裁剪。如果大于输入，则用零填充输入。 在版本 2.0 中更改：如果为-1，则使用整个输入（无填充/修剪）。...沿任何轴，如果s指示的形状比输入小，则输入被裁剪。如果更大，则用零填充输入。 自版本 2.0 更改：如果为-1，则使用整个输入（无填充/修剪）。

11210

数字图片分类实例--玩转R中的Tensorflow

03 数据处理 Data cleaning reshape:将每个2维的28 × 28 的图片变成1维数据 1× 784 的数据 rescale:将每个由0到255的像素(pixel)转为0到1：原来是...数据处理前 x_train: 6万张训练数字图片 60000 * 28 * 28 形状的 0-255的数字 y_train：6万个训练数字0-9标签 60000 形状的 0-9的数字 x_test：1万个测试数字图片...10000 * 28 * 28 形状的 0-255的数字 y_test：1万个测试数字0-9标签 10000 形状的 0-9的数字 数据处理后 x_train: 6万张训练数字图片 60000 * 784...形状的 0到1的数字 y_train：6万个训练数字0-9标签 60000 * 10 形状的 0或1的数字 x_test：1万个测试数字图片 10000 * 784 形状的 0到1的数字 y_test...：每个图片的形状为784位数字的输入层 第一层:使用 'relu' 的256个tensor 的隐藏层 (relu 是什么？

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【最新TensorFlow1.4.0教程02】利用Eager Execution 自定义操作和梯度 (可在 GPU 运行)

随着TensorFlow 1.4 Eager Execution的出现，TensorFlow的使用出现了革命性的变化。...加了注解之后，需要返回两个值，第一个值为loss，第二个值为梯度计算函数 # 本函数的参数中，step表示当前所在步骤，x表示Softmax层的输入，y是one-hot格式的label信息 @tfe.custom_gradient...例如该例子中第0列表示输入手写数字为1的概率。...加了注解之后，需要返回两个值，第一个值为loss，第二个值为梯度计算函数 # 本函数的参数中，step表示当前所在步骤，x表示Softmax层的输入，y是one-hot格式的label信息 @tfe.custom_gradient...tf.device("/gpu:0"): # 第一层网络的参数，输入为28*28=784维，隐藏层150维 W0 = tf.get_variable("W0", shape=[784,

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TensorFlow 文档:MNIST机器学习入门

因此，在MNIST训练数据集中，mnist.train.images 是一个形状为 [60000, 784] 的张量，第一个维度数字用来索引图片，第二个维度数字用来索引每张图片中的像素点。...如果这个像素具有很强的证据说明这张图片不属于该类，那么相应的权值为负数，相反如果这个像素拥有有利的证据支持这张图片属于这个类，那么权值是正数。...(tf.float32, [None, 784]) x不是一个特定的值，而是一个占位符placeholder，我们在TensorFlow运行计算时输入这个值。...我们的模型也需要权重值和偏置量，当然我们可以把它们当做是另外的输入（使用占位符），但TensorFlow有一个更好的方法来表示它们：Variable 。...因为我们要学习W和b的值，它们的初值可以随意设置。 注意，W的维度是[784，10]，因为我们想要用784维的图片向量乘以它以得到一个10维的证据值向量，每一位对应不同数字类。

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