本实验主要参照了这个网页https://www.cs.toronto.edu/~frossard/post/vgg16/来进行。 为了更好地理解Vgg 16的原理，利用tensorflow进行了实践，发现利用预先训练好的模型，识别的速度非常之快。大约2秒钟就能出现结果。 （1） 实验一，对枪的检测实验 ? ?
yanqiang@cyou-inc.com import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import time import utils # 定义模型的参数 accuracy_batch print('Accuracy {0}'.format(total_correct_preds / mnist.test.num_examples)) writer.close() 实验结果 实验结果 utils.py import os import gzip import shutil import struct import urllib os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL '] = '2' from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np import tensorflow as tf def huber_loss
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本案例将首先介绍目前常用的强化学习实现平台Gym的基本使用方法，再介绍实验工具TensorFlow的基本操作方法，为之后构建和评估强大的强化学习算法打下坚实基础。 目录 1.常见强化学习实验平台介绍 2.实验平台Gym 2.1 Gym的安装 2.2 Gym中的内置环境 2.3 Gym的基本使用方法 3.实验工具TensorFlow 3.1 TensorFlow 的安装 3.2 利用TensorFlow搭建全连接神经网络近似状态值函数 4.总结 1.常见强化学习实验平台介绍 我们如何去验证强化学习算法的好坏呢？ 下面我们挑选一个环境作为实验对象，进一步介绍Gym库的基本使用方法。 然后我们介绍了实验工具TensorFlow，通过一个例子讲解搭建神经网络的流程，之后的强化学习算法实践中我们会利用TensorFlow搭建深度神经网络并与Gym相结合来实现一些经典的强化学习算法，希望大家通过本案例可以对
但是，对于常规项目（而不是这里的这个实验），数据不太可能放进RAM里，还需要大量的预处理和数据增强。这就是数据加载器派上用场的地方。 CNTK，MXNet和Tensorflow则是默认启用这项功能。Chainer是什么情况我还不清楚。 Tensorflow，PyTorch，Caffe2和Theano需要向pooling层提供一个布尔值，表示有没有在训练（这对测试精度有很大影响，72%比77％）。 TensorFlow有点烦人，需要做两个调整：启用TF_ENABLE_WINOGRAD_NONFUSED，以及将维度最先（而不是最后）提供给通道（data_format='channels_first' 很可能，TensorFlow和MXNet是默认启用这项功能的。但是，对于一些研究目的和像DeepDream这样的项目，计算这个梯度可能还是有用的 10.
安装TensorFlow 有Cuda 检查可安装的tensorflow-gpu版本范围： ? 安装： pip install tensorflow-gpu 无Cuda 检查可安装的tensorflow版本范围： ? 安装： pip install tensorflow
实验六 异常处理实验 一、实验目的与要求 1、理解异常的概念，掌握Python中重要的内建异常类以及处理异常的几种方式。 二、实验原理 在Python中，程序在执行的过程中产生的错误称为异常，比如列表索引越界、打开不存在的文件等。所有异常都是基类Exception的成员，它们都定义在exceptions模块中。 三、预习与准备 1、提前预习Python异常以及模块的语法知识，实验之前编写好程序代码。 2、练习关于Python异常处理以及模块使用的常见操作。 四、实验过程记载 （对实验的主要过程与步骤进行记载；若有较多的截图或代码，可以单独用附件的形式列出） 实验题1 假设成年人的体重和身高存在此种关系：身高（厘米）-100=标准体重（千克）。 except AssertionError as reason: print(reason) 实验题3 创建一个模块文件，它用于互换两个数的值。
首发于个人博客，结合论文阅读笔记更佳 实验准备 基础网络搭建 为了实现神经网络的deep compression，首先要训练一个深度神经网络，为了方便实现，这里实现一个两层卷积+两层MLP的神经网络 /base.ptb") 剪枝实验 剪枝是deep compression的第一步，含义是将部分较小（小于某个阈值)的权值置位为0，表示这个连接被剪掉，且在之后的微调过程中，这个连接的梯度也将被置位为0， 即不参加训练 准备相关工具 剪枝实验需要准备一些函数：剪枝函数，梯度剪枝函数和稀疏度评估函数 剪枝函数 剪枝函数输入模型和阈值，将所有绝对值小于阈值的权值置位为0 def puring(model,threshold weight 0.5765625 fc2.bias 0.7 Total: 0.01398429139292775 由上发现，经过权值微调后，在保持原有的稀疏度的情况下将准确率提高到了90%以上 量化实验
管脚绑定 管脚绑定参照正点原子给的管脚图： 实验效果
实验二 Python语言基础实验 一、实验目的与要求 1、了解Python语言的基本语法和编码规范。 2、掌握Python语言的数据类型、运算符、常量、变量、表达式和常用语句等基础知识。 二、实验原理 Python的编码风格具有独特的规范。Python中的单行注释以#开头，多行注释可以使用三引号作为开头和结束符号。 三、预习与准备 1、提前预习Python语言的基础语法知识，实验之前编写好程序代码。 2、练习使用常量和变量、运算符和表达式、常用语句以及序列数据结构。 四、实验过程记载 （对实验的主要过程与步骤进行记载；若有较多的截图或代码，可以单独用附件的形式列出） 1、参照下面的步骤练习使用变量：用id()函数输出变量地址的示例程序如下，请分析运行该程序。
Contents 1 TensorFlow如何工作 2 TensorFlow读取数据 2.1 Preload data: constant 预加载数据 2.2 Feeding机制: placeholder , feed_dict 2.3 Reading From File：直接从文件中读取 3 TensorFlow读取图片方法 在用CNN模型做图像识别/目标检测应用时，TensorFlow输入图像数据一般要转化为一个 在TensorFlow框架中读取数据，tf官网提供了三种读取数据的方式： 预加载数据： 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况)。 通俗来讲，现在TensorFlow(1.4版本以后)有三种读取数据方式： 使用placeholder读内存中的数据 使用queue读硬盘中的数据 使用Dataset方式读取 TensorFlow如何工作 TensorFlow读取数据 Preload data: constant 预加载数据 这种方式在项目中一般很少用，我只是在学习TensorFlow编程的时候用过，后面几乎从未用到。
实验五 Python文件操作实验 一、实验目的与要求 1、掌握文件的打开和关闭。 2、掌握文件的不同操作，如读写、重命名、删除。 3、熟悉闭包、装饰器以及常见内置函数的使用。 二、实验原理 在python中，使用open方法打开文件，凡是打开的文件，切记要使用close方法关闭文件。 三、预习与准备 1、提前预习Python文件操作以及高级函数的语法知识，实验之前编写好程序代码。 2、练习关于Python文件及文件夹的常见操作。 四、实验过程记载 实验题1分析程序运行结果：阅读下面的程序，分析代码是否能够编译通过。如果能编译通过，请列出运行的结果，否则请说明编译失败的原因。 源码: sum=map(lambda x:x+1,[1,2,3,4,5]) result=filter(lambda x:x%2,list(sum)) print(list(result)) 实验题3
实验四 Python函数编程实验 一、实验目的与要求 1、理解函数的概念，掌握Python语言中声明和调用函数的方法。 2、理解局部变量和全局变量的作用域，学习在调试窗口查看变量的值。 二、实验原理 函数是组织好的，可重复使用的，用来实现单一或相关联功能的代码段，它能够提高应用的模块性和代码的重复利用率。 三、预习与准备 1、提前预习Python函数的语法知识，实验之前编写好程序代码。 2、练习使用Python函数的常见操作。 四、实验过程记载 （对实验的主要过程与步骤进行记载；若有较多的截图或代码，可以单独用附件的形式列出） 实验题1分析程序运行结果：阅读下面的程序，分析代码是否能够编译通过。 实验题4使用Python语言开发一个简单的学生管理系统。运用该学生管理系统编辑学生的信息，适时更新学生的资料。例如，新生入校，要在学生管理系统中录入刚入校的学生信息。
安装 TensorFlow 我们已在如下配置的 64 位笔记本电脑/台式机操作系统中构建并测试过 TensorFlow： MacOS X 10.11 (El Capitan) 或更高版本 Ubuntu 下列指南介绍了如何安装让您可以使用 Python 编写应用的 TensorFlow 版本： 在 Ubuntu 上安装 TensorFlow 在 macOS 上安装 TensorFlow 在 Windows 上安装 TensorFlow 从源代码安装 TensorFlow Python TensorFlow API 的许多方面都已从版本 0.n 升级为 1.0。 以下指南介绍了如何将旧版 TensorFlow 应用迁移到版本 1.0： 转换到 TensorFlow 1.0 下列指南介绍了如何安装 TensorFlow 库以搭配其他编程语言使用。 安装适用于 Java 的 TensorFlow 安装适用于 C 的 TensorFlow 安装适用于 Go 的 TensorFlow
一、实验目的 1、掌握单片机定时/计数器的使用方法。 2、掌握定时/计数器编程方法。 二、实验设备及软件 1、PC机 2、KEIL51 3、PROTEAUS 三、实验任务 1、循环点亮流水等D1-D2-D3…D8, 延时采用定时器T0定时100ms 2、循环点亮流水等 D1-D2-D3…D8, 延时采用定时器T1定时1s 四、仿真电路 五、实验源程序 1）T0定时100毫秒： #include<reg51.h> #include<intrins.h
---- 二、组件 ★Raspberry Pi 3主板*1 ★树莓派电源*1 ★40P软排线*1 ★有源蜂鸣器模块*1 ★无源蜂鸣器模块*1 ★双色LED模块*1 ★面包板*1 ★跳线若干 三、实验原理 有源与无缘蜂鸣器对比 四、实验步骤 ---- 有源蜂鸣器： 第1步：连接电路。这里要注意的是：蜂鸣器的电源是使用的3.3V，而不是前面实验所使用的5V，若使用5V电源，蜂鸣器会异常。 有源蜂鸣器实验电路图 ? 有源蜂鸣器实物连接图 第2步：编程。通过改变输入到蜂鸣器的信号电平，低电平是响，高电平是停止响来控制蜂鸣器。 #! 这里要注意的是：蜂鸣器的电源是使用的3.3V，而不是前面实验所使用的5V，若使用5V电源，蜂鸣器会异常。 无源蜂鸣器实验电路图 ? 无源蜂鸣器实物连接图 第2步：编程前先介绍本次编程需要的几个知识点： 使用无源蜂鸣器，只要输出不同频率的PWM波，即可发出不同的音符。
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 代码 from __future__ import print_function, division import tensorflow as tf import pandas as pd import
NOW 首届 TensorFlow 开发者大会（TensorFlow Dev Summit）已于美国时间昨日召开，YouTube 还进行了直播。更重要的是，TensorFlow 1.0 版本发布。 TensorFlow programs. This means TensorFlow can now be installed with a simple invocation of pip install tensorflow. 升级 升级很简单（在这里感谢一下为简化 TensorFlow 安装过程的工程师们），就是一行语句，这也是安装命令： 对于 GPU 版本： pip3 install --upgrade tensorflow-gpu 对于 CPU 版本： pip3 install --upgrade tensorflow ?
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 可以参考这篇文章：An overview of gradient descent optimization algorithms 其实在这种简单的模型上，我个人觉得使用 sklearn 效率更高点（当然 TensorFlow
TensorFlow教程 目的：在今天的TensorFlow教程中，我们将学习什么是TensorFlow，它在哪里使用，它的不同特性，TensorFlow应用程序，最新版本及其优缺点，以及如何在项目中使用它 TensorFlow教程|什么是TensorFlow TensorFlow的历史 DistBelief是TensorFlow在升级之前被调用的，它是在2011年作为一个基于深度学习神经网络的专有系统构建的 DistBelief的源代码经过修改，被做成了一个更好的基于应用程序的库，2015年，它被称为tensorflow。 TensorFlow是什么? 本质上，TensorFlow是一个用于处理复杂数学问题的低级工具包，它针对的是那些知道自己在做什么的研究人员，以构建实验学习体系结构，并将其转化为运行中的软件。 TensorFlow教程 其他的用途 您可以在其上构建其他的机器学习算法，比如决策树或k近邻。下面是一个由TensorFlow组成的生态系统： ? TensorFlow生态系统。
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/79066094 TensorFlow是谷歌开源的深度学习库。 不多介绍，相信准备学习TensorFlow的同学也会自己去更多的了解。本系列博文讲尽量不涉及深度学习理论，但是会给出相关理论对应的博文等资料供大家参阅。 TensorFlow会根据代码先创建好计算图，然后数据会再流入这样的计算图中： ? 这个概念能帮助我们在编码的时候更好的去理解。 我们再来理解一下TensorFlow字面上的意思: Tensor，张量，其实我们可以简单的理解为是多维数组，这也是TensorFlow中的基本数据结构。 安装 大家可以根据官网 https://www.tensorflow.org/install/ ，安装还是非常方便的。 2.
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