tf.argmax(vector, 1)：返回的是vector中的最大值的索引号，如果vector是一个向量，那就返回一个值，如果是一个矩阵，那就返回一个向量，这个向量的每一个维度都是相对应矩阵行的最大值元素的索引号。
本文主要介绍tf.argmax，tf.reduce_mean(),tf.reduce_sum()，tf.equal()的使用 1 tf.argmax()简介 tf.argmax(vector, 1)：返回的是vector中的最大值的索引号，如果vector是一个向量，那就返回一个值，如果是一个矩阵，那就返回一个向量，这个向量的每一个维度都是相对应矩阵行的最大值元素的索引号。 tf.argmax(input=tensor,dimention=axis) 找到给定的张量tensor中在指定轴axis上的
模型公式 y = softmax(Wx+b) 交叉熵loss函数,可以参考似然函数,y 是我们预测的概率分布, y' 是实际的分布（我们输入的one-hot vector) loss = -Σy'ilogyi import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist import re
tf.argmax(vector, 1)：返回的是vector中的最大值的索引号，如果vector是一个向量，那就返回一个值，如果是一个矩阵，那就返回一个向量，这个向量的每一个维度都是相对应矩阵行的最大值元素的索引号。 示例：
本文讲述用Tensorflow框架实现SoftMax模型识别手写数字集，来实现多分类。
本文通过使用 TensorFlow 搭建一个简单的神经网络来对 MNIST 数据集进行分类。通过训练模型，作者能够正确分类手写数字，并计算出准确率。
识别数字在机器学习任务中的地位和 Hello World 在编程中是一样的。 主要步骤： 获得数据：from Yann LeCun's website 建立模型：softmax 定义 tensor，variable：X，W，b 定义损失函数，优化器：cross－entropy，gradient descent 训练模型：loop，batch 评价：准确率 ---- 1. 获得数据 来自 Yann LeCun's website：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 分为 tr
目录 Outline Vector norm Eukl. Norm L1 Norm reduce_min/max/mean argmax/argmin tf.equal Accuracy tf.unique Outline tf.norm tf.reduce_min/max/mean tf.argmax/argmin tf.equal tf.unique Vector norm Eukl. Norm \[ ||x||_2=|\sum_{k}x_k^2|^{\frac{1}{2}} \] Max.nor
上一篇 11 74行Python实现手写体数字识别展示了74行Python代码完成MNIST手写体数字识别，识别率轻松达到95%。这算不上一个好成绩，不过我并不打算立即着手改善它，而是回到本系列的主线上来，用TensorFlow重新实现一遍完全相同的算法。 TF官方的Get Started中，关于MNIST准备了Beginner和Expert两个版本的实现。前者与其说是一个两层的神经网络，不如说是一种线性判别，后者则实现了CNN。两者之间差了一个经典的3层全连接NN，本篇补上。 最终基于TF的代码只有43
我们使用tensorflow实现类似于上图的简单深度网络，用于mnist数据集预测模型的实现。理论方面不再赘述。
使用Alexnet网络进行训练，多任务学习:验证码是根据随机字符生成一幅图片，然后在图片中加入干扰象素，用户必须手动填入，防止有人利用机器人自动批量注册、灌水、发垃圾广告等等 。 Tensorflow
到目前为止，我们所接触的都是二分类问题，神经网络输出层只有一个神经元，表示预测输出\hat{y}y^是正类的概率{P}(y=1|x), \hat{y} > {0.5}P(y=1∣x),y^>0.5则判断为正类，反之判断为负类。那么对于多分类问题怎么办？
上一篇 11 74行Python实现手写体数字识别展示了74行Python代码完成MNIST手写体数字识别，识别率轻松达到95%。这算不上一个好成绩，不过我并不打算立即着手改善它，而是回到本系列的主线上来，用TensorFlow重新实现一遍完全相同的算法。 TF官方的Get Started中，关于MNIST准备了Beginner和Expert两个版本的实现。前者与其说是一个两层的神经网络，不如说是一种线性判别，后者则实现了CNN。两者之间差了一个经典的3层全连接NN，本篇补上。 最终基于TF的代码只有43行
在机器学习领域和认知科学领域,人工神经网络(artificial neural network) 简称ann或类神经网络,一种放生物 神经网络的结构和功能的计算模型,用于对函数进行估计或近似.
1训练 建立py文件（我这里是shuzi.py） from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf mnist = input_data.read_data_sets('./', one_hot=True) #MNIST数据集所在路径 x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) y_ = tf.placeholder(tf.float32,
GradientDescentOptimizer_0.01.png
我是小蕉。 研表究明，这的网官的demo，代码确实的是己打自的。 这两天仔细研究了一下神经网络，简单的结构其实没想象中那么恐怖，只是我们自己吓自己，今天希望能把理解到的东西分享给大家，克服一下大家的恐惧，我使用的框架是Tensorflow。 先提一个概念，placeholder占位符，这个东西是我们用来进行填坑的东西，也就是我们能在调用的使用传入的东西，其他的东西在网络编写完成之后，只能由程序进行变更，我们是不能人为干预的。 数据集是MNIST数据集，一堆的28 * 28像素的图片以及他们的标签值，测试集和
原文 | https://blog.csdn.net/youmumzcs/article/details/79684634
单层回归代码 import tensorflow as tf import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) # 初始化变量 X = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784], name='image') Y = tf.placeholder(tf.float3
在Tensorflow中，无论是占位符还是变量，它们实际上都是Tensor，从Tensorflow的名字中，就可以看出Tensor在整个系统中处于核心地位。Tensorflow中的Tensor并不是具体的数值，只是一些我们希望Tensorflow系统计算的节点。
这里跟官方有两处不同 1：第1行代码原文是import input_data这里的input_data是无法直接导入的。需要给出具体路径from tensorflow.examples.tutorials.mnist才可以import。 2：最后一行的print原文没有小括号。应为print （） ，否则报错。
# 新建测量器 m = tf.keras.metrics.Accuracy() # 写入测量器 m.update_state([0,1,1],[0,1,2]) # 读取统计信息 m.result() # 准确率为0.66 # 清除 m.reset_states() acc_meter = tf.keras.metrics.Accuracy() loss_meter = tf.keras.metrics.Mean() # 求平均loss op = tf.keras.optimizers.Adam(0.01
先去下载区下载一个mnist数据集，然后放在目录下，然后改folder路径就可以成功读取了
训练一个神经网络的目的是啥？不就是有朝一日让它有用武之地吗？可是，在别处使用训练好的网络，得先把网络的参数（就是那些variables）保存下来，怎么保存呢？其实，tensorflow已经给我们提供了很方便的API，来帮助我们实现训练参数的存储与读取，如果想了解详情，请看晦涩难懂的官方API，接下来我简单介绍一下我的理解。 保存与读取数据全靠下面这个类实现： class tf.train.Saver 当我们需要存储数据时，下面2条指令就够了 saver = tf.train.Saver() save_pat
使用tensorflow构建如上图所示的CNN用于对MNIST数据集进行softmax classification。
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我们需要做的就是通过算法让电脑能够识别出图片中的数字，是不是像识别验证码一样。 本文会介绍两种方法：
CNN神经网络–手写数字识别 引入包 python import numpy as np import tensorflow as tf 下载并载入 MNIST 手写数字库（55000 * 28 *
http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7436310.html
N ------>[0.01，0.02,0.03.......] 概率 N------->[0，0,0,0,1.......] one-hot编码
指定keep_prob即可，下面的例子使用了占位符。为了简便起见，直接给keep_prob赋一个定值可能更好，但占位符在每次运行时都可以指定keep_prob的值。
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原始的网址：https://www.tensorflow.org/versions/r0.12/tutorials/mnist/beginners/index.html#mnist-for-ml-beginners
tensorflow是google在2015年开源的深度学习框架，可以很方便的检验算法效果。这两天看了看官方的tutorial，极客学院的文档， http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/get_started/introduction.html 以及综合tensorflow的源码，把自己的心得整理了一下，作为自己的备忘录。 系列 1： http://blog.csdn.net/u014595019/article/details/52677412
Extracting MNIST_data/train-images-idx3-ubyte.gz Extracting MNIST_data/train-labels-idx1-ubyte.gz Extracting MNIST_data/t10k-images-idx3-ubyte.gz Extracting MNIST_data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz Train Epoch: 01 Loss= 53.529132843 Accuracy= 0.8624 Train Epoch: 02 Loss= 33.633792877 Accuracy= 0.9002 Train Epoch: 03 Loss= 26.070878983 Accuracy= 0.9166 Train Epoch: 04 Loss= 21.878053665 Accuracy= 0.9256 Train Epoch: 05 Loss= 19.345390320 Accuracy= 0.9310 Train Epoch: 06 Loss= 18.134420395 Accuracy= 0.9348 Train Epoch: 07 Loss= 15.690796852 Accuracy= 0.9414 Train Epoch: 08 Loss= 15.634956360 Accuracy= 0.9372 Train Epoch: 09 Loss= 15.122309685 Accuracy= 0.9414 Train Epoch: 10 Loss= 14.535149574 Accuracy= 0.9426 Train Epoch: 11 Loss= 14.188427925 Accuracy= 0.9450 Train Epoch: 12 Loss= 14.709759712 Accuracy= 0.9426 Train Epoch: 13 Loss= 13.977644920 Accuracy= 0.9448 Train Epoch: 14 Loss= 13.594002724 Accuracy= 0.9466 Train Epoch: 15 Loss= 12.868132591 Accuracy= 0.9492 Train Epoch: 16 Loss= 12.838119507 Accuracy= 0.9506 Train Epoch: 17 Loss= 12.817976952 Accuracy= 0.9496 Train Epoch: 18 Loss= 12.890332222 Accuracy= 0.9506 Train Epoch: 19 Loss= 12.724534988 Accuracy= 0.9502 Train Epoch: 20 Loss= 13.171916008 Accuracy= 0.9494 Train Epoch: 21 Loss= 12.193360329 Accuracy= 0.9558 Train Epoch: 22 Loss= 11.771809578 Accuracy= 0.9516 Train Epoch: 23 Loss= 12.657453537 Accuracy= 0.9532 Train Epoch: 24 Loss= 12.012898445 Accuracy= 0.9552 Train Epoch: 25 Loss= 12.073326111 Accuracy= 0.9542 Train Epoch: 26 Loss= 12.455985069 Accuracy= 0.9556 Train Epoch: 27 Loss= 11.321227074 Accuracy= 0.9564 Train Epoch: 28 Loss= 12.093022346 Accuracy= 0.9568 Train Epoch: 29 Loss= 11.713661194 Accuracy= 0.9580 Train Epoch: 30 Loss= 11.451450348 Accuracy= 0.9588 Train Finished takes: 76.92 Starting another session for prediction
准备工作 由于将TensorFlow安装到了Conda的tensorflow环境，虽然可以用Jupyter notebook打开，但是没有提示，写代码不方便，所以使用PyCharm进行编写。设置如下： 如果是新建项目，在选择使用python的地址的地方，找到anaconda目录，点击envs ----> tensorflow -----> bin -----> python2.7（我的是2.7） 如果已经创建了项目，但是没有用该环境下的python，就进入项目的设置里，找到project interpret
导语：在本文的开始前，强烈推荐两个深度学习相关的视频集 1.中国台湾李宏毅教授的ML 2016，清晰明了，很多晦涩的原理能让你看了也能明白：https://www.youtube.com/watc
下面是测试Batch的总Loss和验证集上的准确率的收敛趋势图。由于我的电脑性能不好，所以我大幅度削减了待训练参数个数。尽管如此，2000轮训练之后，在验证集上5000个图片的预测正确率已达98.3%。如若不削减参数，准确率可达99.4%。
下面的代码是利用TensorFlow实现的Softmax Regression的基本过程： ''' @author:zhaozhiyong @date:20170822 Softmax Regression ''' import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("./MNIST_data", one_hot=True
用过 TensorFlow 框架的应该都知道，在操纵张量时，需要跟踪多个维度、张量形状和数据类型兼容性，当然还需要考虑数学正确性。此外，TensorFlow 有数百种操作，找到要使用的正确操作也是一项挑战。
低头不是认输，是要看清自己的路；仰头不是骄傲，是要看见自己的天空。——科比·布莱恩特
Softmax Regression是Logistic回归在多分类上的推广，对于Logistic回归以及Softmax Regression的详细介绍可以参见：
本文介绍了一种基于深度学习的图像识别方法，该方法采用卷积神经网络（CNN）和最大池化层来提取图像特征，并通过交叉熵损失函数进行优化。实验结果表明，该方法在MNIST数据集上达到了92%的准确率，效果良好。
文章主要介绍了如何使用TensorFlow进行深度学习，包括神经网络模型的定义、模型的搭建、训练、预测等步骤。同时，文章还介绍了如何使用TensorFlow进行图像分类和文本情感分析等具体应用。
前言 tensorflow中文社区对官方文档进行了完整翻译。鉴于官方更新不少内容，而现有的翻译基本上都已过时。故本人对更新后文档进行翻译工作，纰漏之处请大家指正。（如需了解其他方面知识，可参阅以下Tensorflow系列文章）。 深入MNIST TensorFlow是一个非常强大的用来做大规模数值计算的库。其所擅长的任务之一就是实现以及训练深度神经网络。在本教程中，通过为MNIST构建一个深度卷积神经网络的分类器，我们将学到构建一个TensorFlow模型的基本步骤。 这个教程假设你已经熟悉神经网络和MNI
本篇文章有2个topic，简单的分类器和TensorFlow。首先，我们会编写函数生成三种类别的模拟数据。第一组数据是线性可分的，第二种是数据是月牙形数据咬合在一起，第三种是土星环形数据。每组数据有两个类型，我们将分别建立模型，对每组数据分类。
故事的起因在于我们在实际工作中遇到的一个小的需求，即我们在模型定义当中需要用到argmax的信息，因此，我们就快速地写下了如下一段代码：
TF-RecurrentNeuralNetwork import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import numpy as np #读取数据 mnist = input_data.read_data_sets("data/MNIST_data/", one_hot = True) #设置常量 n_inputs = 28 max_size = 28 lstm_size = 100
tf.layers包中包含了CNN卷积神经网络的大多数层类型，当前封装支持的层包括：
本篇使用TensorFlow框架，利用MNIST手写数字数据集来演示深度学习的入门概念。其训练集共有60000个样本（图片和标签），测试集有10000个样本。手写数字的图片都是尺寸为28*28的二值图：
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