tensorflow学习笔记（三十）：tf.gradients与tf.stop_gradient()与高阶导数

学习资料：【北京大学】Tensorflow学习笔记，从零基础入门到项目实战分享学习教程https://www.bilibili.com/video/BV1GE411k7Q2?

初始化为常量tf中使用tf.constant_initializer(value)类生成一个初始值为常量value的tensor对象。constant_initializer类的构造函数定义：def__init__(self,value=0,dtype=dtypes.float32,verify_shape=False):self.value=valueself.dtype=dtypes.as_d

(1)知识铺垫如果你是纯机器学习，深度学习的小白，在进行学习或者环境准备的阶段，在网上百度很多教程，会发现很多名词和工具的作用没有了解很清楚，特意再次整理，作为正式开始学习的铺垫：CPU:中央处理器（CentralProcessingUnit）是一块超大规模的集成电路,是一台计算机的运算核心（Core）和控制核心（ControlUnit）。它的功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。G

1、tensorflow中的数据类型importtensorflowastfimportnumpyasnp#张量可以是数字、列表、ndarray#使用列表创建张量print(tf.constant([2,3]))print(tf.constant([[2,3],[1,4]]))#tensorflow2默认使用Eager动态图机制print(type(tf.constant([[2,3],[1,4]

在学习完AndrewNg的经典课程deeplearning.ai之后，再接再厉，开始学习TensorFlow的征程。TensorFlow作为目前最火的开源机器学习框架，不可忽视。学习第一个问题就是，用什么课程或图书学习，咨询了老司机，我暂定参考以下面几份材料：斯坦福开源课程CS20:TensorflowforDeepLearningResearchYouTube上第三方对斯坦福CS20视频解说Te

1.目前我们理解，Tensorflow倾向以Dataset作为数据标准，其他数据格式转到Dataset作处理2.文件类型.npy.npz为numpy读取存储数据常用文件。常用函数为loadsave实例path=tf.keras.utils.get_file('mnist.npz',DATA_URL)withnp.load(path)asdata:train_examples=data['x_tra

实践一下自定义网络代码1.关于conv1Dconv2Dhttps://blog.csdn.net/Elva_23/article/details/838265872.自定义损失函数与自定义指标函数通过继承类实现以定义网络层的方式添加直接在model上面加3.tf.data.DataSet构建数据集DataSet是第一维维度相同的数据序列，由数据元素组成序列包含shufflebatch等排序组合函数

人工智能的主流：连接主义。人工智能的三个学派：1、行为主义：基于控制论，由感知到控制。2、符号主义：基于表达式，先描述表达式，再求解表达式，是一种用公式描述的人工智能。3、连接主义：仿生学，神经网络的感性控制。搭建一个完整的神经网络，往往需要以下几个步骤：1、准备数据：特征和标签对（数据集）2、搭建网络：确定神经网络的结构3、优化参数：（利用反向传播）获取最佳参数4、应用网络：保存训练模型，应用（

梯度下降写过了激活函数、损失函数，接下来就到梯度下降了。接下来记录一下梯度下降的相关知识。梯度下降是让模型接近最小偏差的过程。梯度下降是一种优化算法，常常被成为最速下降法（在运筹学中常提到的优化算法主要为最速下降法以及牛顿法。）。梯度下降的方向选取梯度的负方向，沿着下降方向按一定的学习率进行搜索，通过迭代迫近极小值。点我了解牛顿法我们通过Python代码以实例展示牛顿法求解方程(x−3)3=0(x

下载数据集>>>fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_data>>>mnist=input_data.read_data_sets('./data/',one_hot=True)显示显示数据集样本数>>>print"traindatasize:",mnist.train.num_examplestraindatasize:55000>

1.模型保存model.save('model_save.h5')delmodelmodel=keras.models.load_model('model_save.h5')参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/588257102.模型转tflite#Convertthemodel.converter=tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_

11.1基本概念强化学习问题包含3个主要概念：环境状态（EnvironmentState），动作（Action）和奖惩（Reward）。11.2深度强化学习的思路大体上可以认为强化学习原语1956年Bellman提出的动态规划方法1977年Werbos在此基础上提出了自适应的动态规划方法1989年Watkins提出了Q（状态-动作值函数）学习算法1999年Thrum提出了部分可观测马尔科夫决策过程

介绍：tensorflow是一个基于数据流编程的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习算法的编程实现。简单来说就是使用tensorflow建立一个算法结构，之后放入数据，不断循环结构改变参数，最终得到一个较为完善的神经网络结构。神经网络不同层次间是对特征的处理，将一个特征变为另外一个特征，tensorflow的最终目的就是模拟出预测的曲线。1、optimizer优化器“优化器是引导神经网络更新参数

TensorFlow学习笔记（二）Tensorflow+VScode和JupyterNoteBook新姿势过了一个星期了，自己弄环境弄了两天之后，装好环境整个人就开始懒散，不想写东西，但想到既然开始了，

作者：fanchenxinok原文地址：https://blog.csdn.net/u010312436/article/details/78656723/调试Tensorflow程序TensorFlow调试器(tfdbg)是专门为TensorFlow定制的调试器。在训练或推理的过程中能够让你看到流图的内部结构及状态，由于tensorflow的计算图，使用通常的调试器（如pdb）是看不到的。这个教

Tensorflow学习笔记1（北大公开课）目录神经网络优化过程一、整体知识概览二、代码实现1、预备知识2、衰减学习率3、损失函数4、正则化5、优化器神经网络优化过程继续学Tensorflow2.0，主要把这一章的课程内容做了简单整理

训练神经网络模型之前，需要先获取训练数据集和测试数据集，本文介绍的获取数据集（get_data_train_test）的方法包括以下步骤：1在数据集文件夹中，不同类别图像分别放在以各自类别名称命名的文件夹中；2获取所有图像路径以及分类；3将分类转为字典格式；4将所有图像路径打乱；5将所有图像路径切分为训练部分和测试部分；6获取x部分6.1获取图像；6.2图像尺寸调整；6.3图像降维；6.4图像像素

[tf]|[CNN]|[例子3]tensorflow学习笔记（5）参考：莫烦Python:morvanzhou.github.io文章目录[tf]|[CNN]|[例子3]tensorflow学习笔记（5

参考：1、TensorFlow学习笔记（二）Tensorflow+VScode和JupyterNoteBook新姿势-周周的专栏-CSDN博客https://blog.csdn.net/u011440696

在TensorFlow学习笔记(8):CNN实现中我们以图像处理为场景对卷积神经网络进行了介绍，包括了卷积操作和pooling操作的实现，其中卷积和pooling都采用了二维的操作，输入数据是四维的，shape

这里写自定义目录标题有监督无监督Auto-Encoders概念Auto-Encoders变种：DenoisingAutoEncoders(去噪AutoEncoders)DropoutAutoEncodersAdversarialAutoEncoders(对抗AutoEncoders)Auto-Encoders代码实现有监督无监督我们在之前所学习的模型大多都是有监督学习，而Auto-Encoders

前言：由于业务需求，最近部门开始全员学习机器学习，为了进一步更加透彻得了解机器学习和深度学习，开始学习tensorflow。众所周知，tensorflow是Google分布式机器学习框架，不仅本身集成好了很多机器学习算法的接口，也为机器学习和深度学习提供了框架平台。安装环境：操作系统：win764位python:3.6.5。这里推荐使用Anocanda安装，避免组件不兼容的问题。Anocanda安

前言学以致用，以学促用。输出检验，完整闭环。经过前段时间的努力，已经在电脑上搭好了深度学习系统，接下来就要开始跑程序了，将AI落地了。安装win10下tensforlow可以参照之前的例子：win10+gpu安装在使用gpu版本中一些特别的问题，可以参照这篇：win10+tensorflow+gpu在运行过程中遇到的一些错误，可以参照这篇:：tensorflow错误tensorflow的一些基础概

Anaconda创建环境1、安装Anaconda，之后找到AnacondaPrompt（+安装名称）2、输入如下命令，表示在Anaconda环境下，创建一个名为TF2.1、Python版本为3.7的目录文件condacreate-nTF2.1python=3.7编译器会自动收集安装包，输入‘y’确认安装。出现该界面显示安装完成3、输入如下命令激活刚才我们所创建的环境condaactivateTF2

循环神经网络对长度可变的序列数据有较强的处理能力，在NLP领域独领风骚。10.1循环神经网络简介1.循环神经网络的前向传播程序设计importnumpyasnpx=[0.8,0.1]init_state=[0.3,0.6]W=np.asarray([[0.2,0.4],[0.7,0.3]])U=np.asarray([0.8,0.1])b_h=np.asarray([0.2,0.1])V=np.a

文章目录卷积神经网络一、卷积计算过程1.单通道的卷积计算2.三通道的卷积计算3.卷积计算过程动图二、卷积相关2.1两种卷积核的比较与感受野2.2全零填充2.3批标准化2.4池化2.5舍弃2.6总结2.7Example1三、经典网络复现3.1LeNet53.2AlexNet83.3VGGNet3.4InceptionNet3.5ResNet3.6总结四、参考卷积神经网络由于真实应用场景下，待优化的参

文章目录一、六步法搭建顺序神经网络（Sequential）1、步骤2、相关介绍（1）Sequential（2）compile（3）fit（4）summary3、代码二、六步法搭建非顺序神经网络（class）1、步骤2、classMyModel(Model)model=MyModel定义方式3、代码三、MNIST例子1、mnist_datasets2、mnist_Sequentialtf.keras

2;train,test告知要喂入网络的训练集和测试集是什么3：在Sequential中搭建神经网络结构，逐层描述每层网络，相当于走了一边前向传播4：在compile配置训练方法，选择何种优化器（更新网络参数使用），何种损失函数，何种评测指标5：在fit中执行训练过程，告知训练特征和标签，告知每个batch是多少，以及迭代多少次训练集6：summary打印出网络的结构和参数统计Flatten()将

本文是个人的学习笔记，是跟随北大曹健老师的视频课学习的附：bilibili课程链接和MOOC课程链接以及源码下载链接（提取码：mocm）文章目录一、神经网络搭建八股：六步法1.`import`2.导入dataset3.`model=tf.keras.models.Sequential([网络结构])`：描述各层网络拉直层全连接层卷积层LSTM层4.`model.compile`：配置训练方法调用格

代码来源：https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples首先看一下用最基本的矩阵运算来搭建神经网络解决MNIST分类问题，比如搭建一个两层的全连接网络。from__future__importprint_function#ImportMNISTdatafromtensorflow.examples.tutorials.mnistimport

这次来看一看如何用layer等API来搭建神经网络。from__future__importprint_function#ImportMNISTdatafromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_sets("/tmp/data/",one_hot=False)importtens

文章目录一、预备知识1.条件判断和选择（where）2.[0,1)随机数（random.RandomState.rand）3.数组垂直叠加（vstack）4.网格生成（mgrid，ravel，c_）二、神经网络复杂度、学习率选取1.复杂度2.学习率更新（1）影响（2）更新策略三、激活函数、损失函数1.几种激活函数介绍(1)Sigmoid函数(2)tanh函数(3)ReLu函数(4)Leaky-Re

batch_size要适中，太小或太大都不好1、如果batch_size太小，每轮迭代次数太多，而epoch又不能减少，因此训练速度变慢；同时，显存或内存利用率不高。2、如果batch_size太大，每轮迭代次数太少，在epoch不变的情况下，总的迭代次数不足，训练效果不好，想要达到好的训练效果，需要增加epoch，因此训练速度也会变慢；同时，显存或内存可能溢出。3、epoch关系到所有样本参与训

文章目录一、DCGAN简介二、主要函数三、项目实战一、DCGAN简介DCGAN是将CNN与GAN的一种结合，这是第一次在GAN中使用卷积神经网络并取得了非常好的结果，弥合CNNs在监督学习和无监督学习之间的差距，其将卷积网络引入到生成式模型当中来做无监督的训练，利用卷积网络强大的特征提取能力来提高生成网络的学习效果。结构如下：具体理论知识参考：GAN的系列经典模型讲解。二、主要函数1、tf.lay

张量操作篇1数据类型转换1.1数据类型1.2数据类型转换2张量操作2.1形状操作2.2切片和合并2.3归约计算2.4索引求取1数据类型转换1.1数据类型整型数据代码描述tf.int88位整数tf.int1616位整数tf.int3232位整数tf.int6464位整数tf.uint88位无符号整数。tf.uint1616位无符号整数。浮点型数据代码描述tf.float1616位浮点数tf.floa

深度学习-tensorflow学习笔记(1)-MNIST手写字体识别预备知识在tf第一个例子的时候需要很多预备知识。

Tensorflow学习笔记一、Tensorflow基础及深度学习原理1.Tensorflow中网络搭建的三种方法1.keras.models.Sequential()2.keras.models.Model

在之前的TensorFlow学习笔记——图像识别与卷积神经网络(链接：请点击我)中了解了一下经典的卷积神经网络模型LeNet模型。

直接看代码吧~tensorflow学习笔记--embedding_lookup()用法_STHSF的博客-CSDN博客#!

即将开始研究生的入学前实习，师兄告诉我学习TensorFlow和Pytorch两个DL框架。近几天抽着毕业材料审核的空配置了一下TensorFlow2.5的环境。下面进入正题：第一步，安装Anaconda官网下载Anacondawww.anaconda.com第二步，配置环境变量path，将路径G：/xxx/anaconda/scripts添加到path中。path位置：【开始】菜单→设置→搜索"

机器学习的入门：使用MNIST数据集识别手写数字。0.导入1.设置变量2.建立模型3.训练模型3.1定义指标来评估模型3.2设置优化算法最小化成本函数3.3初始化变量3.4启动模型3.5训练模型4.评估模型5.总代码0.导入使用tensorflow之前，首先导入它importtensorflowastf导入mnist数据fromtensorflow.examples.tutorials.mnist

使用神经网络识别MNIST数据集教程：卷积神经网络卷积层&池化层介绍极客学院深入MNIST教程总代码：#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-'使用MNIST进行手写数字识别_构建一个多层卷积网络'#0.导入#使用tensorflow之前，首先导入它importtensorflowastf#导入mnist数据fromtensorflow.examples.tu

正则化方法：防止过拟合，提高泛化能力在训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导致overfitting（过拟合）。其直观的表现如下图所示，随着训练过程的进行，模型复杂度增加，在trainingdata上的error渐渐减小，但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练出来的网络过拟合了训练集，对训练集外的数据却不work。为了防止overfitting，可以用的方法有很多

声明：参考官方文档参考tensorflow学习笔记（三十）关于神经网络中的梯度计算，推荐吴恩达的deeplearning公开课tf.gradients()在tensorflow中，tf.gradients

TensorFlow学习笔记Tensor表示张量，是多维数组、多维列表，用阶表示张量的维数。

1.全连接神经网络vs.卷积神经网络1.1全连接神经网络1.2卷积神经网络结构2.卷积神经网络核心函数介绍2.1卷积函数tf.nn.conv2d()2.2池化函数tf.nn.max_pool()和tf.nn.avg_pool()3.基于TensorFlow的mnist数字识别CNN代码实现3.1mnist的CNN程序主要包括以下几块内容3.2代码实现1.全连接神经网络vs.卷积神经网络1.1全连接

快速阅读1.环境说明2.代码报错修改`No1`.tf.random_normal报错问题`No2.`GradientDescentOptimizer`No3`.会话开启方式`No.4`optimizer报错3.总结4.完整代码5.其他学习资料1.环境说明环境名称我自己的环境视频教程环境系统环境windows10macOSIDE解释器pycharmpycharmtensorflow系统CPUCPUt

笔者结合北京大学Tensorflow学习笔记和一些个人在书籍中的理解以及对Tensorflow官方的学习对Tensorflow进行了系统化的Tensorflow常用函数和变量的笔记总结，里面包括了从基础的张量创建到深入的初步和进阶的进行构造

Tensorflow学习笔记之搭建神经网络一、神经网络参数神经网络的参数是指神经元线上的权重W，用变量表示，一般会随机生成这些参数。生成这些参数的方法是tf.Variable,把生成的方式写在括号中。