tensorflow每一层的输出 / 张生荣

TensorFlow实现打印每一层的输出

在test.py中可以通过如下代码直接生成带weight的pb文件,也可以通过tf官方的freeze_graph.py将ckpt转为pb文件. constant_graph = graph_util. ...

tensorflow中可以通过配置环境变量 'TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL' 的值,控制tensorflow是否屏蔽通知信息.警告.报错等输出信息. 使用方法: import os imp ...

这几天开始学tensorflow,先来做一下学习记录一.神经网络解决问题步骤: 1.提取问题中实体的特征向量作为神经网络的输入.也就是说要对数据集进行特征工程,然后知道每个样本的特征维度,以此来定义 ...

一.多层感知机简介 Softmax回归可以算是多分类问题logistic回归,它和神经网络的最大区别是没有隐含层.理论上只要隐含节点足够多,即时只有一个隐含层的神经网络也可以拟合任意函数,同时隐含层越 ...

当使用Tensorflow训练大量深层的神经网络时,我们希望去跟踪神经网络的整个训练过程中的信息,比如迭代的过程中每一层参数是如何变化与分布的,比如每次循环参数更新后模型在测试集与训练集上的准确率是如 ...

一.分类问题损失函数--交叉熵(crossentropy) 交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离,是分类问题中使用广泛的损失函数.给定两个概率分布p和q,交叉熵刻画的是两个概率分布之间的距离: 我们可以 ...

Tensorflow中保存成pb file 需要使用函数 graph_util.convert_variables_to_constants(sess, sess.graph_def, output ...

在计算loss的时候,最常见的一句话就是tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits,那么它到底是怎么做的呢? 首先明确一点,loss是代价值,也就是我们要最小化的值 ...

本文实例为大家分享了tensorflow使用CNN分析mnist手写体数字数据集,供大家参考,具体内容如下 import tensorflow as tf import numpy as np imp ...

软件架构 mnist数据集的识别使用了两个非常小的网络来实现,第一个是最简单的全连接网络,第二个是卷积网络,mnist数据集是入门数据集,所以不需要进行图像增强,或者用生成器读入内存,直接使用简单的f ...

2012年,Hinton的学生Alex Krizhevsky提出了深度卷积神经网络模型AlexNet,它可以算是LeNet的一种更深更宽的版本.AlexNet以显著的优势赢得了竞争激烈的ILSVRC ...

目录学习前言 RNN简介 tensorflow中RNN的相关函数 tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell tf.nn.dynamic_rnn 全部代码学习前言在前一段时间已经完 ...

目录 LSTM简介 1.RNN的梯度消失问题 2.LSTM的结构 tensorflow中LSTM的相关函数 tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell tf.nn.dynamic_rnn ...

目录前言 tf.nn.dropout函数介绍例子代码 keep_prob = 0.5 keep_prob = 1 前言神经网络在设置的神经网络足够复杂的情况下,可以无限逼近一段非线性连续函数, ...

目录 1.线性与非线性回归案例讲解 1.数据集 2.读取训练数据Income.csv并可视化展示 3.利用Tensorflow搭建和训练神经网络模型[线性回归模型的建立] 4. 模型预测 1.线性与 ...

这篇文章主要讲TensorFlow中的Session的用法以及Variable. Session会话控制 Session是TensorFlow为了控制和输出文件的执行语句,运行session.run( ...

前言在机器学习中,卷积神经网络是一种深度前馈人工神经网络,已成功地应用于图像识别.目前,很多的车牌识号识别,人脸识别等都采用卷积神经网络,可以说卷积神经网络在图像识别方面取得了巨大的成功.当前开源的 ...

本文实例讲述了Python利用全连接神经网络求解MNIST问题.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.单隐藏层神经网络人类的神经元在树突接受刺激信息后,经过细胞体处理,判断如果达到阈值,则将信息传递 ...

函数原型 tf.nn.dynamic_rnn( cell, inputs, sequence_length=None, initial_state=None, dtype=None, parallel ...