tensorFlow小结

最近重装系统,安装了tensorflow的配置环境 总结一下. 参考资料http://blog.csdn.net/ZWX2445205419/article/details/69429518http://blog.csdn.net/u013294888/article/details/56666023http://www.2cto.com/kf/201612/578337.htmlhttp://blog.csdn.net/10km/article/details/61915535 NVIDIA驱

基于python语言的tensorflow的‘端到端’的字符型验证码识别 1   Abstract 验证码(CAPTCHA)的诞生本身是为了自动区分 自然人 和 机器人 的一套公开方法, 但是近几年的人工智能技术的发展,传统的字符验证已经形同虚设. 所以,大家一方面研究和学习此代码时,另外一方面也要警惕自己的互联网系统的web安全问题. Keywords: 人工智能,Python,字符验证码,CAPTCHA,识别,tensorflow,CNN,深度学习 2   Introduction 全自动区

一.基于TensorFlow的softmax回归模型解决手写字母识别问题 详细步骤如下: 1.加载MNIST数据: input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=true) 2.运行TensorFlow的InterractiveSession: sess = tf.InteractiveSession() 3.构建Softmax回归模型: 占位符tf.placeholder 变量tf.Variable 类别预测与损失函数 tf.nn.softmax

笔者将和大家分享一个结合了TensorFlow和最近发布的slim库的小应用,来实现图像分类.图像标注以及图像分割的任务,围绕着slim展开,包括其理论知识和应用场景. 之前自己尝试过许多其它的库,比如Caffe.Matconvnet.Theano和Torch等.它们各有优劣,而我想要一个可靠灵活的.自带预训练模型的python库.最近,新推出了一款名叫slim的库,slim自带了许多预训练的模型,比如ResNet.VGG.Inception-ResNet-v2(ILSVRC的新赢家)等等.这个

前言 2013年DeepMind 在NIPS上发表Playing Atari with Deep Reinforcement Learning 一文,提出了DQN(Deep Q Network)算法,实现端到端学习玩Atari游戏,即只有像素输入,看着屏幕玩游戏.Deep Mind就凭借这个应用以6亿美元被Google收购.由于DQN的开源,在github上涌现了大量各种版本的DQN程序.但大多是复现Atari的游戏,代码量很大,也不好理解. Flappy Bird是个极其简单又困难的游戏,风靡

本文经机器之心(微信公众号:almosthuman2014)授权转载,禁止二次转载 原文链接:任何人都能看懂的TensorFlow介绍 深度 | 机器学习敲门砖:任何人都能看懂的TensorFlow介绍 2016-08-21 机器之心 选自 kdnuggets 作者:Soon Hin Khor 机器之心编译 参与:Rick.吴攀.李亚洲 本文是日本东京 TensorFlow 聚会联合组织者 Hin Khor 所写的 TensorFlow 系列介绍文章的前两部分,自称给出了关于 TensorFlo

背景 问题说明 分析 LeNet5参数 MNIST程序参数 遗留问题 小结 背景 之前博文中关于CNN的模型训练功能上是能实现,但是研究CNN模型内部结构的时候,对各个权重系数w,偏差b的shape还是存在疑惑,为什么要取1024,为什么取7*7*64,最近找到了一些相关资料,对这个问题有了新的理解,下面和大家分享一下. 问题说明 # Input Layer x = tf.placeholder('float',[None,784]) y_ = tf.placeholder('float',[N

     关于本文说明,本人原博客地址位于http://blog.csdn.net/qq_37608890,本文来自笔者于2018年02月21日 23:10:04所撰写内容(http://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/79343860).        本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. 一.相关概念 1.MNIST MNIST(Mixed

本文已同步本人另外一个博客(http://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/79371347) 本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. 一.AlexNet模型及其基本原理阐述 1.关于AlexNet 2012年,AlexKrizhevsky提出了深度卷积神经网络模型AlexNet,可以看作LeNet的一种更深更宽的版本.该模型包含了6亿3000万个连