TensorFlow基础入门(五)--单隐层与双隐层的神经网络结构

MNIST数据集介绍: from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 载入MNIST数据集,如果指定地址下没有已经下载好的数据,tensorflow会自动下载数据 mnist=input_data.read_data_sets('.',one_hot=True) # 打印 Training data size:55000. print("Training data size: {}".format(mnist.

注意:本部分的ppt来源于中国大学mooc网站:https://www.icourse163.org/learn/ZUCC-1206146808?tid=1206445215&from=study#/learn/content?type=detail&id=1211168244&cid=1213754001 #MNIST手写数字识别数据集 import tensorflow as tf import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input

本篇内容基于 Python3 TensorFlow 1.4 版本. 本节内容 本节通过最简单的示例 -- 平面拟合来说明 TensorFlow 的基本用法. 构造数据 TensorFlow 的引入方式是: ?import tensorflow as tf 接下来我们构造一些随机的三维数据,然后用 TensorFlow 找到平面去拟合它,首先我们用 Numpy 生成随机三维点,其中变量 x 代表三维点的 (x, y) 坐标,是一个 2×100 的矩阵,即 100 个 (x, y),然后变量 y 代

一.方法        1.1 什么是方法            java中的方法类似于其他语言中的函数 是一段用来完成特定功能的代码片段        1.2 为什么要声明方法            DRY Don't Repeat Yourself(不要写重复的代码)            原则 把能重复使用的逻辑抽取出来            不写重复的代码可以节省时间 提高效率 降低代码的出错几率 方便程序的测试和扩充            实现相对独立的逻辑            实现

本节课目标:搭建神经网络,总结搭建八股 一.基本概念 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:张量就是多维数组(列表),用阶表示张量的维度. 0阶称为标量,表示一个单独的数                        举例S=123 1阶张量称作向量,表示一个一维数组              举例 V=[1,2,3] 2阶张量称作矩阵,表示一个二维数组,它可以有i行j列个元素,每个元素可以用行号和列号共同

1.启动系统,并在选择第二个选项,按下e键进入编辑模式2.在Linux16 /vmlinuz的行末 编辑添加init=/sysroot/bin/sh 3.按Ctrl +x 启动shell4.挂载文件系统为可写模式:mount+o remount,rw /sysroot5.换根chroot /sysroot6.运行passwd root,并按提示修改密码7.如果之前系统启用了selinux,必须运行以下命令,否则将无法正常启动系统 :touch /.autorelabel8.exit退出9.reb

注:文章译自http://wgld.org/,原作者杉本雅広(doxas),文章中如果有我的额外说明,我会加上［lufy:］,另外,鄙人webgl研究还不够深入,一些专业词语,如果翻译有误,欢迎大家指正. 不是让你到店前面排队 lufy:你一定奇怪,为什么叫这个题目,因为日语中的矩阵叫做"行列",所以作者就给读者们开了个玩笑,我就这么直接翻译了,大家知道什么意思就行了. 在3D渲染的世界里,会很频繁的用到矩阵. 这里所说的矩阵,是数学里的矩阵.英语中叫做Matrix. 矩阵虽然听起来好

0 前言 1)C++的类型转换分为两种,一种为隐式转换,另一种为显式转换. 2)C++中应该尽量不要使用转换,尽量使用显式转换来代替隐式转换. 1 隐式转换 定义:隐式转换是系统跟据程序的需要而自动转换的. 1)C++类型(char,int,float,long,double等)的隐式转换: 算术表达式隐式转换顺序为: 1.char - int - long - double 2.float - double //1)算术表达式 int m = 10; double n = m;//n = 10

Android基础入门教程--8.3.8 Paint API之-- Xfermode与PorterDuff详解(五) 标签(空格分隔): Android基础入门教程 本节引言: 好的,上一节中,我们又写了一个关于Xfermode图片混排的例子--擦美女衣服的Demo,加上前面的 利用Xfermode来实现圆角或圆形ImageView,相信大家对Xfermode已经不再像以前那么陌生了,或者 说有点熟悉了,嗯,本节我们来写Xfermode的最后一个例子,通过Xfermode的ProterDuff.