《TensorFlow实战Google深度学习框架 (第2版) 》中文版PDF和源代码

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本系列为Tensorflow实战Google深度学习框架知识笔记,仅为博主看书过程中觉得较为重要的知识点,简单摘要下来,内容较为零散,请见谅. 2017-11-06 [第五章] MNIST数字识别问题 1. MNIST数据处理 为了方便使用,Tensorflow提供了一个类来处理MNIST数据,这个类会自动下载并转化MNIST数据的格式,将数据从原始的数据包中解析成训练和测试神经网络时使用的格式. 2. 神经网络模型训练及不同模型结果对比 为了评测神经网络模型在不同参数下的效果,一般会从训练数据

为了实现迁徙学习,首先是数据集的下载 #利用curl下载数据集 curl -o flower_photos.tgz http://download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz #在当前路径下对下载的数据集进行解压 tar xzf flower_photos.tgz 下载谷歌提供的训练好的Inception-v3模型 wget -P /Volumes/Cu/QianXi_Learning --no-check-certificat

2014年提出的Seq2Seq模型. 训练步骤分为  预处理,词对齐,短语对齐,抽取短语特征,训练语言模型,学习特征权重等诸多步骤. 基本思想为:使用一个循环神经网络读取输入句子,将整个句子的信息压缩到一个固定维度的编码中:再使用另一个循环神经网络读取这个编码,将其解压为目标语言的一个句子. 原文地址:https://www.cnblogs.com/beautifulchenxi/p/11348044.html

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