importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataINPUT_NODE=784#输入节点OUTPUT_NODE=10#输出节点LAYER1_NODE=500#隐藏层数BATCH_SIZE=100#每次batch打包的样本个数

1.matMul#-*-coding:utf-8-*-importtensorflowastfw1=tf.Variable(tf.random_normal([2,3],stddev=1,seed=1))w2=tf.Variable(tf.random_normal([3,1],stddev=1,seed=1))x=tf.constant([[0.7,0.9]])#1×2a=tf.matmul(x,w1)#1×3y=tf.matmul(a,w

我有一个简单的问题是tf.py_func函数.我有一个图像张量my_img的形状(1,224,224,3).为了测试py_func,我将张量提供给python函数return_tf,该函数应该返回相同的张量(根据文档转换为numpy数组之后).这是代码：defreturn_tf(x):returnnp.array(x)test=tf.py_func(return_t

                                                人脸识别是深度学习最有价值也是最成熟的的应用之一。在研究环境下，人脸识别已经赶上甚至超过了人工识别的精度。一般来说，一个完整的人脸识别项目会包括两大部分：人脸

importtensorflowastfqueue=tf.FIFOQueue(100,"float")enqueue_op=queue.enqueue([tf.random_normal([1])])qr=tf.train.QueueRunner(queue,[enqueue_op]*5)tf.train.add_queue_runner(qr)out_tensor=queue.dequeue()withtf.Session()assess:c

我正在尝试为’my_op’编写一个自定义渐变函数,为了示例,它只包含对tf.identity()的调用(理想情况下,它可以是任何图形).importtensorflowastffromtensorflow.python.frameworkimportfunctiondefmy_op_grad(x):return[tf.sigmoid(x)]@function.Defun(a=tf.fl

 1.0 TensorFlowgraphs Tensorflow是基于graphbasedcomputation：如：a=(b+c)∗(c+2)可分解为d=b+ce=c+2a=d∗e       这样做的目的在于，d=b+c，e=c+2，这两个式子就可以并行地计算。 2.0ASimpleTensorFlowexampleimporttensorflowastf#first,

importnumpyasnpimporttensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltdefdistort_color(image,color_ordering=0):ifcolor_ordering==0:image=tf.image.random_brightness(image,max_delta=32./255.)image=tf.image.random_saturation(i

尝试运行以下基本示例来运行条件计算我收到以下错误消息：‘x’waspassedfloatincompatiblewithexpectedfloat_ref什么是tensorflowfloat_ref以及如何修改代码？importtensorflowastffromtensorflow.python.ops.control_flow_opsimportconda=tf.Variable(tf.

有不少同学学习Python的原因是对人工智能感兴趣，有志于从事相关行业。今天我们来聊聊这个方向所需要的一些技能。这里我们主要谈论的是编程技能。如果你打算采用Python作为主要开发语言（这也是目前人工智能领域的主流），那么Python的开发基础是必须得掌握的，这是一切基于Pyt

#-*-coding:utf-8-*-importglobimportos.pathimportnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflow.python.platformimportgfileimporttensorflow.contrib.slimasslimimporttensorflow.contrib.slim.python.slim.nets.inception_v3asinception_v3#处理好之后

                                             今年来人工智能的概念越来越火，AlphaGo以4：1击败李世石更是起到推波助澜的作用。作为一个开挖掘机的菜鸟，深深感到不学习一下deeplearning早晚要被淘汰。既然要开始学，当然是

例如在anaconda安装tensorflow首先安装anaconda，condacreate-nstyle-transferactivatestyle-transfercondainstalltensorflow（利用pipinstalltensorflow命令会提示当前处于多环境，不知道选择哪一个pip，所以使用conda安装）condainstallscipypillow

前言对于图像生成文本来说，除了预处理文本信息，还要对图像特征进行提前提取。这里单独编写一个脚本，对所有图像特征进行提取，然后将提取出来的特征保存在一个目录中。代码实现这里使用到了预训练好的inception_v3模型，并且是一个带有默认图的inception_v3模型。inception

基于TensorFlow的NN：用张量表示数据，用计算图搭建神经网络，用会话执行计算图，优化线上的权重（参数），得到模型。张量（Tensor）：多维数组（列表）阶：张量的维数n阶张量名字及例子0标量，s=1231向量，v=[1,2,3]2矩阵，m=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]n张量，t=[[[…n个张

importtensorflowastfq=tf.FIFOQueue(2,"int32")init=q.enqueue_many(([0,10],))x=q.dequeue()y=x+1q_inc=q.enqueue([y])withtf.Session()assess:init.run()for_inrange(5):v,_=sess.run([x,q_inc])print(v)

我正在按照教程“DeepMNISTforExperts”,https://www.tensorflow.org/versions0.11utorials/mnist/pros/index.html#deep-mnist-for-experts使用卷积神经网络,我得到93.49％的准确率.这实际上很低,我正在努力改进它,但我有一个疑问.根据教程,foriinrange(20000):bat

通过弹性扭曲、旋转、镜像等方法对数据进行了增强。图像多方向切块方式训练进行增加数据量对于卷积的运算，在python中，可以使用conv_forward()函数；在tensorflow中，可以使用tf.nn.conv2d()函数；在keras中，可以使用Conv2D()函数。 边缘检测：过滤器矩阵形式，每一个数是作为需要反向神经网

importnumpyasnpimporttensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltimage_raw_data=tf.gfile.FastGFile("F:\\TensorFlowGoogle\\201806-github\\datasets\\cat.jpg",'rb').read()withtf.Session()assess:img_data=tf.image

本系列将利用Docker和阿里云容器服务，帮助您上手TensorFlow的机器学习方案第一篇：打造TensorFlow的实验环境第二篇：轻松搭建TensorFlowServing集群第三篇：打通TensorFlow持续训练链路第四篇：利用NeuralStyle的TensorFlow实现，像梵高一样作画第五篇：轻松搭建分布式TensorFlow训

 官方教程如果看不懂，这里有一个简单一点的教程https://blog.csdn.net/hustqb/article/details/80222055通过上述教程，每个小部分的代码编写大家已经熟悉了，下面是一个综合的练习。importtensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data#载入

我在网上环顾四周但找不到任何东西,但我可能错过了一篇关于此的文献.我在289分量矢量上运行基本神经网络以产生285分量矢量.在我的输入中,最后4个数据对于将输入的其余部分更改为输出的结果285至关重要.也就是说,输入是2854,这样4将输入的其余部分变形为输出.但是当对此运行神经

我是机器学习的新手,我正在尝试用3个卷积层和1个完全连接的层来训练卷积神经网络.我使用的辍学概率为25％,学习率为0.0001.我有6000个150×200培训图像和13个输出类.我正在使用tensorflow.我注意到一个趋势,我的损失稳步下降,但我的准确性只是略有增加,然后再次下降.我的训练图像是蓝

有不少同学学习Python的原因是对人工智能感兴趣，有志于从事相关行业。今天我们来聊聊这个方向所需要的一些技能。这里我们主要谈论的是编程技能。如果你打算采用Python作为主要开发语言（这也是目前人工智能领域的主流），那么Python的开发基础是必须得掌握的，这是一切基于Python开

                                             今年来人工智能的概念越来越火，AlphaGo以4：1击败李世石更是起到推波助澜的作用。作为一个开挖掘机的菜鸟，深深感到不学习一下deeplearning早晚要被淘汰。既然要开始学，当然是

人工智能实践：Tensorflow笔记学习记录（一）首先声明什么是机器学习Tensorflow基于Tensorflow的神经网络张量、计算图、会话和简单的Tensorflow例子参数tf.Variable神经网络实现过程两层简单神经网络示例首先声明本文内容为学习视频课程“【北京大学】人工智能实践：Tensorflow

(编辑w.r.t.@quirk的回答)我在线阅读一些tensorflow代码并看到了这些陈述：threshold=tf.select(input>RLSA_THRESHOLD,positive,negative)来源：https://github.com/Raverssensorflow-RLSA-NMS/blob/master/source.py#L31正是一个只有1的张量,负的也是相同大小的0和输

fromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratorfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportConv2D,MaxPooling2Dfromkeras.layersimportActivation,Dropout,Flatten,DensefromkerasimportbackendasK#dimensionsofourim

我有一个UbuntuDialogCorpus的.tfrecords文件.我试图读取整个数据集,以便我可以将上下文和话语分成批次.使用tf.parse_single_example我能够读到一个例子.我尝试使用tf.parse_example,但是我收到以下错误ValueError:Shapemustberank1butisrank0for'ParseExample/Par

首先,我从方法论的角度意识到为什么你的损失函数必须依赖于神经网络的输出.这个问题来自于我在尝试更好地理解Keras和Tensorflow时所做的实验.考虑以下：input_1=Input((5,))hidden_a=Dense(2)(input_1)output=Dense(1)(hidden_a)m3=Model(input_1,output)defmyLos