但是，我表明态度的多个推文里面都被“匿名者”阴阳怪气的怼了一下，说我这样的写教程（英文教程搬运工）的渣渣没有资格骂开发者。。。
自Google推出 TensorFlow Hub 已有一年半了，TensorFlow Hub 是一个开源代码库，可以使用 Google 和 DeepMind 发布的预训练模型。...Google在 TensorFlow World 上发布了三个重要公告： 模型集已扩展至 SavedModel 以外，目前有 TensorFlow.js、TensorFlow Lite 和 Coral...格式的模型（更多格式正在开发中，敬请期待）； 改善了用户体验，提升了网站的易用性，让各种资源更易于查找、搜索和过滤； TensorFlow Hub 现在由社区提供支持，陆续更新来自如 NVIDIA、Microsoft...在 TF2.0 中使用预训练的 TF Hub 模型 如果您之前没有用过 TF Hub，有很多教程和演示，向您展示如何入门。要熟悉 TF Hub 的功能，最简单的方法就是使用适合特定任务的预训练模型。...f=52334748 SavedModel https://tensorflow.google.cn/guide/saved_model TensorFlow.js https://tensorflow.google.cn
(0.5) train = optimizer.minimize(loss) 第1、2行代码调用tf.Variable方法实例化tensorflow中的变量对象，tf.Variable方法中的参数为tensorflow...image.png 第3行代码将变量与特征矩阵的计算结果赋值给变量predict_y，数据类型如下图所示： ?...image.png 第5行代码调用tf.train库中的GradientDescentOptimizer方法实例化优化器对象，数据类型如下图所示： ?...开始神经网络模型训练之前，这两个变量需要初始化。 第1行代码调用tf.global_variables_initializer实例化tensorflow中的Operation对象。 ?...在训练次数为20的整数倍时，打印训练步数、训练后更新的Weights和biases值。
这两部分谈到单一特征问题的线性回归问题以及训练（training）的含义，机器之心将继续关注本系列文章的后续更新。...然而我们无法预测没有数据点的特征的值（见下图）。 ?...变量：表示我们试图寻找的能够使成本函数降到最小的「good」值的变量，例如 W 和 b。 ? 然后 TensorFlow 中的线性模型 (y = W.x + b) 就是： ?...1.TensorFlow 的怪异 所有变量都需要在训练开始时进行初始化，否则它们可能会带有之前执行过程中的残余值。 ?...使用单个数据点计算预测 y 和成本 为了得到更好的 W 和 b，我们使用TensorFlow 的 tf.train.GradientDescentOptimizer [B]执行梯度下降以降低成本。
1]) # X = tf.random_normal(shape=[100, 1]) y_true = tf.matmul(X, [[0.8]])+0.7 # 2) 构造模型 # 定义模型参数 用变量...#报错： AttributeError: module 'tensorflow_core....learning_rate=0.01) #改为： tf.compat.v1.train.GradientDescentOptimizer(learn_rate=0.01) No3.会话开启方式 Tensorflow...tf.random_normal(shape=[100, 1]) y_true = tf.matmul(X, [[0.8]])+0.7 # 2) 构造模型 # 定义模型参数 用变量...(learning_rate=0.01).minimize(error) # 显示初始化变量 init = tf.compat.v1.global_variables_initializer
然而我们无法预测没有数据点的特征的值（见下图）。...变量：表示我们试图寻找的能够使成本函数降到最小的「good」值的变量，例如 W 和 b。...1.TensorFlow 的怪异 所有变量都需要在训练开始时进行初始化，否则它们可能会带有之前执行过程中的残余值。...使用单个数据点计算预测 y 和成本 为了得到更好的 W 和 b，我们使用TensorFlow 的 tf.train.GradientDescentOptimizer [B]执行梯度下降以降低成本。...在下一训练 epoch 的迭代前，通过调整 W 和 b 对它们进行更新 在下一训练 epoch 中，重复这些步骤，但使用一个不同的数据点！
前一篇文章讲解了TensorFlow基础和一元直线预测的案例，以及Session、变量、传入值和激励函数；这篇文章将详细介绍TensorFlow创建回归神经网络及Optimizer优化器。...，即预测值与真实值的差别；再定义梯度下降变量（GradientDescentOptimizer），通过梯度下降让预测值更接近真实值。...从最早不合理的图形到后面基本拟合，loss误差在不断减小，说明神经网络的真实值和预测值在不断更新接近，神经网络正常运行。...最后需要再对Spyder软件进行重新启动，没有重启则不能实现设置效果。这样就可以显示出单独的窗口，并可以实现动态的figure显示，如图所示的曲线动态拟合效果。...GradientDescentOptimizer （梯度下降）取决于传进数据的size，比如只传进去全部数据的十分之一，GradientDescentOptimizer就变成了STD，它只考虑一部分的数据
5 变量（Variable）：运行过程中可以被改变，用于维护状态。 6 feed和fetch：可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据。...虚线边表示控制依赖，可以用于控制操作的运行，这被用来确保happens——before关系，这类边上没有数据流过，但源节点必须在目的节点开始执行前完成。.../core/protobuf/config.proto中的[ConfigProto] 3 创建TensorFlow变量 注意，变量一定要进行全局变量出初始化 w1 = tf.Variable(tf.random_normal...变量的更新操作 例如实现累加操作需要用到变量更新api：tf.assign(ref=x, value=x + 1) 下面代码是实现阶乘的例子，用了两种方法，第一种是直接run更新操作，第二种用到控制依赖...}) # r_x = sess.run(s) # print(r_x) #正常的做法 通过control_dependencies可以指定依赖关系，这样的话，就不用管内部的更新操作了
，并且默认进行梯度更新。...operations，我们没有真的乘某个数值，而仅仅在图中创建了一个符号来表示他，所以你不能输出该值，因为x只是一个placeholder，没有任何真值。...： tf.train.GradientDescentOptimizer创建了一个Optimizer是TensorFlow中定义的一个抽象类，它的每个子类，可以作为一个特定的学习算法，默认是梯度下降。...这是因为minimize函数做了两件事情，首先是计算cross_entropy的梯度，然后进行梯度更新。...当你在使用Tensorflow时，你想在一个地方初始化所有的变量，比如我想多次实例化我的graph或者我想在GPU集群上训练，我们需要共享变量。
自变量X为出生率，数据类型为float，因变量Y为平均寿命，类型为float；数据集一共有190个数据点。...当然，我们也可以使用一个批量的数据来进行更新，但是这个过程的关键点在于将numpy形式数据传送到TensorFlow模型中这个过程是比较缓慢的，限制了其他ops的执行速度。...GradientDescentOptimizer是指我们的更新为梯度下降。TF可以为我们计算梯度，然后使用梯度值来进行weight和biase的更新，进而来最小化loss。...默认情况下，optimizer可以对loss函数依赖的所有可训练的变量。如果你不想训练某个变量，你可以将其设置为trainable=False。...比如： GAN的训练：在对抗样本的生成过程中没有BP EM算法：M阶段不应该设计E阶段的输出进行反向传播过程。 optimizer自动计算运算图中的导数，此外，你也可以使TF来计算特定变量的梯度。
Implementing Back Propagation 使用TensorFlow的好处之一是可以跟踪操作，并根据反向传播自动更新模型变量。...现在我们只需要告诉TensorFlow如何通过我们的计算来传播错误图形更新变量并最大限度地减少损失函数。 这是通过声明优化函数来完成的。...知道如何更新图中的偏差变量： my_opt = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.05) train_step = my_opt.minimize(xentropy...) 17.最后，我们通过随机选择的数据点循环数百次，并更新相应的变量。...6.最后，遍历随机样本数据迭代更新我们的变量。 Evaluating Models： 我们已经学会了如何在TensorFlow的回归和分类算法。
，但可能有些变量我们一开始定义的时候并不一定知道该变量的值，只有当真正开始运行程序的时候才由外部输入，比如我们需要训练的数据，所以就用占位符来占个位置，告诉TensorFlow，等到真正运行的时候再通过输入数据赋值...真正在TensorFlow的Session中初始化所有变量，后面的样例中也会有体现。...中实现 import tensorflow as tf x = tf.Variable(3, tf.int16) // 声明一个整型变量3 y = tf.Variable(5, tf.int16) /...(0.0000001) 优化函数代表我们要通过什么方式去优化我们需要学习的值，这个例子里指的是W和b，优化函数的种类有很多，大家到官网查阅， 平时我们用的比较多的是GradientDescentOptimizer...和AdamOptimizer等，这里我们选用最常用也是最最基本的GradientDescentOptimizer（梯度下降），后面传入的值是学习效率。
，但可能有些变量我们一开始定义的时候并不一定知道该变量的值，只有当真正开始运行程序的时候才由外部输入，比如我们需要训练的数据，所以就用占位符来占个位置，告诉TensorFlow，等到真正运行的时候再通过输入数据赋值...真正在TensorFlow的Session中初始化所有变量，后面的样例中也会有体现。...中实现 import tensorflow as tf x = tf.Variable(3, tf.int16) // 声明一个整型变量3 y = tf.Variable(5, tf.int16) /...2.定义需要的变量，我们看看y = W * x + b中都有哪些变量。...和AdamOptimizer等，这里我们选用最常用也是最最基本的GradientDescentOptimizer（梯度下降），后面传入的值是学习效率。
还记得我的第一篇tensorflow博客上的的例子吗？这篇博客会以第一篇tensorflow博客的tensorboard图为例进行展开。...，我之前没有安装tensorboard，也出现链接，但那个链接点开什么都没有，所以还有一种可能就是你没有安装tensorboard，使用pip install tensorboard安装tensorboard...实践2---线性拟合（一） 上面那一个是小试牛刀，比较简单，没有任何训练过程，下面将第一篇tensorflow笔记中的第二个例子来画出它的流动图（哦，对了，之所有说是流动图，这是由于tensorflow...这个就是上面代码的流动图，先初始化参数，算出预测，计算损失，然后训练，更新相应的参数。...）和tf.scalar函数（对应tensorboard中的distribution和histogram）是制作变化图表的，两者差不多，使用方式可以参考上面代码，一般是第一项字符命名，第二项就是要记录的变量了
定义两个外部传入的张量 x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) y = tf.placeholder("float", [None, 10]) # 定义要训练学习的变量...y的损失 loss = -tf.reduce_sum(y*tf.log(prediction_y)) # 使用梯度下降算法以0.01的学习速率最小化交叉熵 train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer...# 在图中运行时传入张量 sess.run(val1, feed_dict={parma1: param_value}) 定义的模型如果使用了变量，一般写法如下： # 定义变量 val1...# 初始化所有变量 init = tf.global_variables_initializer() with tf.Session() as sess: # 在图中初始化所有变量...一个训练step一般形式如下 1 train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(loss) 其中tf.train.GradientDescentOptimizer
，但可能有些变量我们一开始定义的时候并不一定知道该变量的值，只有当真正开始运行程序的时候才由外部输入，比如我们需要训练的数据，所以就用占位符来占个位置，告诉TensorFlow，等到真正运行的时候再通过输入数据赋值...global_variables_initializer真正在TensorFlow的Session中初始化所有变量，后面的样例中也会有体现。...中实现 import tensorflow as tf x = tf.Variable(3, tf.int16) // 声明一个整型变量3 y = tf.Variable(5, tf.int16) /...2.定义需要的变量，我们看看y = W * x + b中都有哪些变量。...和AdamOptimizer等，这里我们选用最常用也是最最基本的GradientDescentOptimizer（梯度下降），后面传入的值是学习效率。
embedding_lookup import tensorflow as tf embedding = tf.get_variable("embedding", initializer=tf.ones...shape=[10, 5])) look_uop = tf.nn.embedding_lookup(embedding, [1, 2, 3, 4]) # embedding_lookup就像是给 其它行的变量加上了...stop_gradient w1 = tf.get_variable("w", shape=[5, 1]) z = tf.matmul(look_uop, w1) opt = tf.train.GradientDescentOptimizer...(0.1) #梯度的计算和更新依旧和之前一样，没有需要注意的 gradients = tf.gradients(z, xs=[embedding]) train = opt.apply_gradients
5.定义添加神经层的函数6.建造神经网络7.matplotlib 可视化8.学习文章 TensorFlow学习 0.导语 本周将会陆续更新莫凡python配套视频的自己学习笔记，学习内容为tensorflow...使用Variable 写在前面 在 Tensorflow 中，定义了某字符串是变量，它才是变量 定义变量与常量 state=tf.Variable(0,name='counter') print(state.name...) # counter:0 one=tf.constant(1) 变量与常量做加法运算 new_value=tf.add(state,one) 更新state值 update=tf.assign(state...# 如果定义变量一定要用这个！...# init=tf.initialize_all_variables() 即将被废除 init=tf.global_variables_initializer() # 注意：到这里变量还是没有被激活，需要在下面
tensorflow中操作gradient-clip 在训练深度神经网络的时候,我们经常会碰到梯度消失和梯度爆炸问题,scientists提出了很多方法来解决这些问题,本篇就介绍一下如何在tensorflow...中使用clip来address这些问题 train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.1).minimize(loss) 在调用...计算所有 trainable variables 梯度 apply them to variables 随后, 在我们 sess.run(train_op) 的时候, 会对 variables 进行更新...processed gradients with apply_gradients(). apply处理后的梯度给variables 这样,我们以后在train的时候就会使用 processed gradient去更新...variable 框架: # Create an optimizer.optimizer必须和variable在一个设备上声明 opt = GradientDescentOptimizer(learning_rate
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