原创 19-Keras_Mnist_Sequential序貫模型(CDBmax 數據國度)

一、寫在前面 Keras是一個開放源代碼的高級深度學習程序庫，能夠運行在TensorFlow之上，由python編寫，其優點在於可以使用最少的程序代碼、花費最少的時間就可以建立深度學習模型，進行訓練和評估準確率並進行預測。雖然使用

2020-06-09 14:56:02

原创 22-TensorFlow中估算器(Estimator)迴歸實例

TF2.0及Estimator初使用一些想說的話TF2.0新的改變估算器的使用鉤子函數的使用創建TF1.x虛擬環境線性數據模擬生成實現輸入函數實現模型函數實現估算器並訓練測試估算器模型使用鉤子函數檢測迭代參數變化 一些想說的話 考

2020-02-22 07:58:57

原创 00-tensorflow_lattice/cc/ops/_pwl_calibration_ops.so:cannot open shared object file——踩坑日記

tensorflow-lattice模塊安裝安裝錯誤信息(linux安裝)解決歷程&MAC系統下安裝方法Linux系統下安裝方法 安裝錯誤信息(linux安裝) import tensorflow_lattice as tfl

2020-02-22 07:58:57

原创 17-seq2seq-映射關係

一、前言 本例將簡單使用seq2seq模型訓練出一個簡單的詞向量映射關係的案例，往細一點說，就是首先準備有映射關係的數據用來作爲數據集，然後將輸入數據映射到語義空間傳入編碼器，然後得到它的狀態信息，然後把狀態信息傳入解碼器並且該信息和

2018-11-07 03:03:14

原创 16-word2vec-使用CBOW模型分詞

一、前言 本篇博客將介紹一種語言模型詞嵌入的一種常用方法，並通過案例簡要實現自己的word2vec，並可視化的顯示出來。具體一點說就是將一篇文章轉化爲若干單詞，並將這些單詞通過CBOW這種詞嵌入的方式來訓練出來每一個單詞的詞向量，然後

2018-11-04 01:54:38

原创 15-Anti global mean pooling

一、前言 本篇簡要介紹一下反全局平均池化原理以及api實現。 二、相關概念 反全局平均池化屬於全局平均池化(TensorFlow中的api爲tf.avg_pool)的逆操作，主要用於信息的還原，但是因爲在池化的過程中不可避免的會丟失一

2018-10-27 03:57:28

原创 14-降噪自編碼-增強抗干擾能力

一、前言 本篇將圍繞TinyMind 漢字書法識別自由練習賽中的比賽數據中單個字做數據增強操作，就是依據降噪自編碼的原理將相對標準的字形作爲訓練結果，然後將比賽的單個字所有數據作爲輸入，簡單訓練一個有回溯能力的網絡結構。該結構近似的將

2018-09-20 02:44:07 2

原创 13-tf.nn.batch_normalization（批量歸一化）

一、前言 本篇主要介紹tf.nn.batch_normalization的介紹及使用方法，該BN層級是博主之前搭建網絡的過程中沒有寫入的，該層級的實用性是非常強的，也是一個比較常用的方法。 二、介紹 1.BN算法，一般用在全連接或卷積

2018-09-19 06:33:37 5

原创 12-GAN-使用GAN生成相似圖片-數據增強

一、前言 本篇將使用GAN(生成對抗網絡)生成一類花卉圖片的訓練樣本，也就是說我們現在擁有1000張櫻花的圖片，但是數據集的量太少導致分類模型的判別能力較弱，而且容易導致過擬合等問題，所以這裏我們需要增加訓練樣本，但是實地採集又太麻

2018-09-13 04:27:29

原创 ubuntu16.04+anaconda5.2+TensorFlow-gpu+CUDA+cuDNN+pycharm的整合

筆者由於昨天給工作站陪環境的時候把ubnutu16的系統整崩了，爲了防止類似的情況發生，特記錄一下配置ubuntu16.04+anaconda5.2+TensorFlow-gpu+cuda+cnDNN+pycharm的整合等要素。emmm

2018-09-04 09:10:27

原创 06-CNN-爬蟲獲取20分類數據及數據預處理

一、前言 本項目和接下來的幾篇博文將會圍繞着此次拿到的花卉圖片數據使用各種不同的深度神經網絡做分類處理，本篇內容可能會顯得比較神經質。整個編寫和整理的過程博主預測還是很有意思的，我們規定整個的training_epochs=5000，b

2018-09-04 09:10:26

原创 11-機器學習《朝花夕拾》寫文章-字符預測

一、前言 本篇將會以魯迅的《朝花夕拾》的十篇散文 1.《從百草園到三味書屋》 2.《阿長與山海經》 3.《藤野先生》 4.《狗貓鼠》 5.《二十四孝圖》 6.《五猖會》 7.《範愛農》 8.《瑣記》 9.《無常》 1

2018-09-04 09:10:26

原创 02-基於TensorFlow的淺層全連接網絡的手寫字體識別

一、寫在前面 本篇將延續並拓展第一篇“01-基於TensorFlow的自定數據的三分類案例”的內容,依託於開源數據集MNIST，編寫此篇內容僅爲了加強自身學習和鞏固知識點，並做一些簡單的分享。 二、數據集介紹與獲取 M

2018-09-04 09:10:26

原创 10-RNN網絡模型之MNIST分類

一、前言 本篇將以RNN(Recurrent Neural Network)(循環神經網絡)的網絡結構來對我們熟知的MNIST數據集做分類模型訓練，MNIST數據集在前面的文章中有簡要的介紹，這裏不做贅述，僅在下面的代碼中有相應展現。

2018-09-04 09:10:26

原创 01-基於TensorFlow的自定數據的三分類案例

一、前言： 由於筆者前段時間學習TensorFlow一直以看書爲重心，並沒有很好的把學習到的知識轉變爲具體的應用中來，並且前一段時間，爲了準備期末考試，很多內容都沒有得到很好的記憶，爲了貫穿相關知識，所以本系列博文將以實

2018-09-04 09:10:24