一、TensorFlow基础 1、概念 TF使用图表示计算任务，图包括数据（Data）、流（Flow）、图（Graph） 图中节点称为op，一个op获得多个Tensor Tensor为张量，TF中用到的数据都是...三、TensorBoard与计算图可视化 TensorBoard是一个可视化工具，能够有效地展示Tensorflow在运行过程中的计算图、各种指标随着时间的变化趋势以及训练中使用到的数据信息。...http://fangzhijie-PC:6006 (Press CTRL+C to quit) 计算图显示 [image.png] 四、代码实现 import numpy as np import tensorflow
所以“Python必知必会”、“TensorFlow必知必会”将是首先出现的章节。...TensorFlow必知必会 上面说的with，主要是为了配合TensorFlow的tf.name_scope。...TensorFlow的name scope有什么作用呢？...计算图（Graph）基本构建单元Node的概念，请回顾《TensorFlow从0到1 - 2 - TensorFlow核心编程》。...附完整代码 import argparse import sys from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow
机器之心报道 编辑：陈萍、杜伟 非凸优化问题被认为是非常难求解的，因为可行域集合可能存在无数个局部最优点，通常求解全局最优的算法复杂度是指数级的（NP 困难）。那么随机梯度下降能否收敛于非凸函数？...近日，reddit 上的一个热议帖子，帖子内容为「随机梯度下降能否收敛于非凸函数？」...； 论文建立了应用于非凸函数随机梯度下降收敛的充分条件和最优收敛速度。...发帖人表示：基于这些文献，我们是否真的能够证明（随机）梯度下降有潜力在非凸函数上显示类似的全局收敛性质，达到之前仅在凸函数上显示收敛程度？...但是我们仍然有理由相信（随机）梯度下降与凸函数相比在非凸函数上收敛更困难。 网友：问题改成「梯度下降在什么条件下会收敛于非凸函数」更好 针对发帖者的这一问题 —— 随机梯度下降能否收敛于非凸函数？
当看到本篇时，根据TensorFlow官方标准《Deep MNIST for Experts》（https://tensorflow.google.cn/get_started/mnist/pros），...上一篇TensorFlow从1到2 | 第四章： 拆解CNN架构 准备好了CNN的理论基础，本篇从代码层面，来看看TensorFlow如何搞定CNN，使识别精度达到99%以上。 ?...TensorFlow必知必会 上面说的with，主要是为了配合TensorFlow的tf.name_scope。...TensorFlow的name scope有什么作用呢？...计算图（Graph）基本构建单元Node的概念，请回顾《TensorFlow从0到1 - 2 - TensorFlow核心编程》。
话不多说，直接上题 @iresine 问：tensorflow 怎么配置非数据并行分布式？
TensorFlow是开源的，你可以免费下载并立即开始使用。...逐行构建神经网络 Keras + TensorFlow =更快捷的神经网络构建！ Keras的一切都是关于用户友好性和更简单的原型设计，这些是旧版TensorFlow极度缺少的。...TensorFlow Lite版可以帮助你在各种设备上执行你的模型，包括手机和物联网，并且与原始TensorFlow相比，模型推断速度提升了3倍以上。是的，现在你可以在手机上进行机器学习了。...为了防止你在TensorFlow中处理数据时烦躁到摔键盘走人，TensorFlow提供了tf.data namespace，使得对输入数据的预处理过程更加令人舒适和有效率。...Tensorflow 官方博客:https://medium.com/tensorflow
问题 在日常用 tensorflow 进行编程的时候，我经常会纳罕一个问题： 明明 manual里面 白纸黑字地注明了 某个参数项 的 输入 必须是 tensor型，可是 非tensor型 的数据...---- 示例 比如，合法的输入应该如下： import tensorflow as tf a = tf.constant(10) b = tf.constant(20) c = tf.multiply...(a, b) sess = tf.InteractiveSession() print c.eval() 打印结果： 200 但是如果你这么玩： import tensorflow as tf a =...---- 原因 仔细查看 tensorflow 官网 的 api manual，页首经常会有这个 提示 ： ?...所以当 非tensor型 数据 输入时，当然就 不会报错 啦～ ---- ----
XOR线性可分，如下示例代码： # 生成xor数据 import pandas as pd xor_dataset = pd.DataFrame([[1,1,0],[1,0,1],[0,1,1],[...() # keras实现逻辑回归 from keras.layers import * from keras.models import Sequential, Model from tensorflow...['x2'] = xor_dataset['x0'] * xor_dataset['x1'] # 加入非线性特征 x,y = xor_dataset[['x0','x1','x2']], xor_dataset...三、特征选择 特征选择用于筛选出显著特征、摒弃非显著特征。可以降低运算开销，减少干扰噪声，降低过拟合风险，提升模型效果。...MSE 函数对于sigmoid二分类问题来说是非凸的，且求导的时候都会有对sigmoid的求导连乘运算，导数值可能很小而导致收敛变慢，不能保证将损失函数极小化。
优点： 由于每一步迭代使用了全部样本，因此当损失函数收敛过程比较稳定。对于凸函数可以收敛到全局最小值，对于非凸函数可以收敛到局部最小值。...缺点：不能保证很好的收敛性，learning rate 如果选择的太小，收敛速度会很慢，如果太大，损失函数就会在极小值处不停地震荡甚至偏离。...（加速收敛，减小震荡。） 缺点：增加了一个超参数。...优点：相比于AdaGrad，这种方法更好的解决了深度学习中过早的结束学习的问题；适合处理非平稳目标，对RNN效果很好。 缺点：引入的新的超参：衰减系数ρ；依然依赖于全局学习速率。...7 TensorFlow中的优化器 TensorFlow中实现了11种优化算法，具体如下： 优化器名称 文件路径 Adadelta tensorflow/python/training/adadelta.py
Minsky 和 Papert 的批评是XOR Problem。逻辑与OR逻辑相同，但有一个例外 - 当你有两个true语句（1＆1）时，返回False（0）。 ?...但如你所见，你无法将 XOR 和一个线性函数分离。 人工神经网络 到1986年，几项实验证明了，神经网络可以解决复杂的非线性问题（Rumelhart等，1986）。当时的计算机比理论提出时快了一万倍。...创造有用的新函数的能力将反向传播与早期更简单的方法区分开来，例如感知器收敛过程“Nature 323,533-536（1986年10月9日）。 这一方法解决了XOR问题，解冻了第一个AI 寒冬。 ?...请注意，X_XOR数据中添加的参数[1]是偏置神经元，它们与线性函数中的常量具有相同的行为。 ? 反向传播、矩阵乘法和梯度下降组合可能很难包围你的头脑。这个过程的可视化通常是对发生事情的简化。...CUDA > GPU的低级编程语言 CuDNN > Nvidia 优化 CUDA的库 Tensorflow > Google 在 CuDNN 之上的深度学习框架 TFlearn > Tensorflow
TensorFlow 和地球引擎 TensorFlow是一个开源机器学习平台，支持深度学习等高级机器学习方法。本页面介绍了 Earth Engine 中的 TensorFlow 特定功能。...尽管 TensorFlow 模型是在 Earth Engine 之外开发和训练的，但 Earth Engine API 提供了以 TFRecord 格式导出训练和测试数据以及以 TFRecord 格式导入...有关如何开发管道以将 TensorFlow 与 Earth Engine 中的数据结合使用的更多信息，请参阅 TensorFlow 示例页面。...ee.Model 该ee.Model包处理与 TensorFlow 支持的机器学习模型的交互。...Earth Engine 要求 AI Platform 模型使用 TensorFlow 的 SavedModel 格式。
Minsky 和 Papert 对感知机的有力批评在于 XOR（与或）问题的讨论上。其中的逻辑和 OR 逻辑一样，只有一个期望值，当有两个为真的声明时（1 & 1），返回值为假（0）。 ?...神经网络创建有用的新特征的能力使其区别于早先提出的更简单的反向传播方法，比如感知机收敛过程（perceptron-convergence procedure）。」...除此之外，它还解决了 XOR 问题，使 AI 研究度过了第一个冬天。 ?...TensorFlow>Google 的深度学习框架，在 CuDNN 之上。 TFlearn>TensorFlow 的一个前端框架。...v=NMd7WjZiCzc https://www.oreilly.com/learning/not-another-mnist-tutorial-with-tensorflow 如果想对 TFlearn
当时明斯基和帕普特都在MIT的AI实验室工作，他们写了一本书证明感知机只能解决线性问题，指出了感知机无法解决异或问题（XOR）的缺陷。很遗憾，罗森布拉特在两年后的一场船难中遇难离世。...明斯基和帕普特批判感知机无法解决异或问题（XOR，要求1&1返回0）： ? 对于左图的OR逻辑，我们可以通过一条线分开0和1的情形，但是对于右边的XOR逻辑，无法用一条线来划分。...反向传播这种创造有效特征的能力，将其与之前的算法（如感知器收敛过程）区别开来。...CuDNN > Nvidia优化CUDA的库 Tensorflow > Google的深度学习框架 TFlearn > Tensorflow的前端框架 我们来看一个数字分类的例子（MNIST数据集），这是一个入门级的例子...有很多经典的文章解释了MNIST问题，参考Tensorflow文档、Justin Francis的文章以及Sentdex发布的视频。
简 介 目前越来越多非结构化问题的出现，神经网络也扮演着愈加重要的作用。...本文介绍目前tensorflow中的9大学习率衰减策略。...03 自然指数衰减 自然指数衰减和指数衰减方式相似，不同的在于它的衰减底数是，所以它的收敛的速度更快，一般用于相对比较容易训练的网络，便于较快的收敛，其更新公式为： 和分段常数以及指数衰减相比，其中绿色的是自然指数衰减...余弦函数式的下降模拟了大lr找潜力区域然后小lr快速收敛的过程，加之restart带来的cycle效果，有涨1-2个点的可能。...深度学习中的固定学习率衰减策略总结 https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/python/training/learning_rate_decay.py
（文献[3]与Tensorflow2.0文档一致） • NAG： ? ， ? （文献[3]） ? ， ? （Tensorflow2.0文档） 我们首先证明上述两种NAG的表达式是等价的。...TensorFlow API中的SGD优化器可完整表示为：tf.optimizers.SGD(learning_rate= ? ，momentum= ? ，nesterov= ?...对于非convex的目标函数，在 ? 时， ? 不一定趋于 ? ， ? 也就不一定趋于 ? ，因此我们有必要调整判定收敛的指标。...对于无限制条件的非convex优化问题，我们一般认为当目标函数的梯度消失时，算法收敛。由于目标函数非convex，我们不得不牺牲全局最优解，转而接受局部最优解。然而问题还没有全部解决。...在收敛性证明中，我们将会用到 ? 和 ? 这两个符号。 2.3 前提假设 前面我们提到了放宽 ? 的假设，允许 ? 是非convex函数。由于非convex函数不满足 ?
在第二步中使用TensorFlow Keras从简易图形化编程工具到异或逻辑运算训练神经网络。 最后比较两种方法。将Keras神经网络分解为布尔组件，发现逻辑设置与第一步中构造的神经网络不同。...自底向上构造异或运算神经网络（XOR NN） 异或运算是由映射定义的布尔函数， XOR (0,0) = XOR (1,1) = 0 XOR (1,0) = XOR (0,1) = 1 为异或运算构造一个已知的神经网络或谷歌标识列...可以用以下异或运算的表示来建构其他的神经网络： XOR (x,y) = OR ( AND ( NOT(x) , y ) , AND ( x , NOT(y) ) ) XOR (x,y) = NAND (...使用TensorFlow Keras构建异或神经网络 Keras是一个功能强大且易于使用的神经网络库。上一节中建立了一个三层的2-2-1模型，并与之前建构的神经网络进行了比较。...function, gradient descent optimizer and mean squared error loss function # Last update: 28.05.2019 import tensorflow
这也导致了历史上著名xor问题： 1969年，“符号主义”代表人物马文·明斯基（Marvin Minsky）提出XOR问题： xor即异或运算的函数，输入两个bool数值（取值0或者1），当两个数值不同时输出为...如下以逻辑回归代码为例，尝试去学习XOR函数： # 生成xor数据 import pandas as pd xor_dataset = pd.DataFrame([[1,1,0],[1,0,1],[...# 加入非线性特征 from keras.layers import * from keras.models import Sequential, Model from tensorflow import...['x2'] = xor_dataset['x0'] * xor_dataset['x1'] # 非线性特征 x,y = xor_dataset[['x0','x1','x2']], xor_dataset...这里我们将逻辑回归加入一层的隐藏层，升级为一个两层的神经网络（MLP）： from keras.layers import * from keras.models import Sequential, Model from tensorflow
而实际上深度学习模型是一个复杂的非线性结构，一般属于非凸问题，这意味着存在很多局部最优点（鞍点），采用梯度下降算法可能会陷入局部最优，这应该是最头疼的问题。...可以看到，梯度下降算法中一个重要的参数是学习速率，适当的学习速率很重要：学习速率过小时收敛速度慢，而过大时导致训练震荡，而且可能会发散。理想的梯度下降算法要满足两点：收敛速度要快；能全局收敛。...TensorFlow中提供了这一优化器：tf.train.MomentumOptimizer(learning_rate=learning_rate,momentum=0.9)。...不过TensorFlow也提供了这一优化器：tf.train.AdagradOptimizer。...Hands-OnMachine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow, Aurélien Géron, 2017.
lowest sender portid(port priority*port 编号) （5）lowest portid(自己) 3）STP破环结果 （1）每个交换网络有一个ROOT （2）每个非ROOT...状态： learning forwarding 角色：4种 3)RSTP收敛快的原因 （1）主动P/A协商：先发proposal---->同步其它port--->agreemnet 逐层同步 （2）...rstp 可以load-balance，又尽可能减少协议数据 stp：传统的收敛 RSTP：快速收敛 2）MST实现 名字 修订号 vlan绑定表 --------->三个参数完全相同才是同一个区域 SW4...3560 dst-ip Dst IP Addr dst-mac Dst Mac Addr src-dst-ip Src XOR Dst IP Addr src-dst-mac... Src XOR Dst Mac Addr src-ip Src IP Addr src-mac Src Mac Addr 9、STP安全相关 1)bpduguard 作用：防止接收到
目前，YellowFin 已经推出了 TensorFlow 和 Pytorch 的实现，详见文末。 ?...从经验上来讲，这可以给一些非凸（non-convex objectives）目标提供一个恒定的收敛速率。这一观察结果给 YellowFin 动量调优提供了动力。...不过，谱半径的结果不一定能保证非二次目标的收敛，如右下图所示。 ? 非凸目标的收敛速度恒定，如左图所示。右侧图黑色线显示了动量算法，根据理论预测的根动量则为红色。...对于二次近似，这可以保证所有模型变量在一个常见的速率下收敛，这个经验可以扩展到某些非凸目标。 为调整变量，YellowFin 一直保持曲线估算的运行，从而得出泛化条件数值。这种估计无需完全准确。...实现 YellowFin 目前已经开源了 Pytorch 和 TensorFlow 实现。
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