tensorflow神经网络怎么看权重值 / 张生荣

在Tensorflow中查看权重的实现

刚开始学习tensorflow,还不太会用,开个博记录,今天遇到一个问题是用tf.layers.dense创建的全连接层,如何查看权重? 知道kernel表示了权重,但是如何提示成变量? 我分成两步: ...

在使用tensorflow中,我们常常需要获取某个变量的值,比如:打印某一层的权重,通常我们可以直接利用变量的name属性来获取,但是当我们利用一些第三方的库来构造神经网络的layer时,存在一种情况 ...

前面使用TensorFlow实现一个完整的Softmax Regression,并在MNIST数据及上取得了约92%的正确率. 前文传送门: TensorFlow教程Softmax逻辑回归识别手写数字 ...

目录一.拟合线性函数生成随机坐标神经网络拟合代码二.拟合非线性函数生成二次随机点神经网络拟合代码一.拟合线性函数学习率0.03,训练1000次: 学习率0.05,训练1000次: ...

目录一.张量定义二.张量属性 1.张量的类型 2.张量的阶三.张量的指令 1.常数张量(普通) 2.张量数组 1.固定张量数组(0) 2.固定张量数组(1) 3.随机张量数组 3.查看张量值 4 ...

目录一.基础理论 1.TensorFlow 2.TensorFlow过程 1.构建图阶段 2.执行图阶段(会话) 二.TensorFlow实例(执行加法) 1.构造静态图 1-1.创建数据(张量) ...

使用tensorflow 训练模型时,我们可以使用 tensorflow自带的 Save模块 tf.train.Saver()来保存模型,使用方式很简单就是在训练完模型后,调用saver.save( ...

先制作一些数据: import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt # 随机生成1000个点,围绕在 ...

本文实例为大家分享了tensorflow神经网络实现mnist分类的具体代码,供大家参考,具体内容如下只有两层的神经网络,直接上代码 #引入包 import tensorflow as tf imp ...

要说2017年什么技术最火爆,无疑是google领衔的深度学习开源框架Tensorflow.本文简述一下深度学习的入门例子MNIST. 深度学习简单介绍首先要简单区别几个概念:人工智能,机器学习,深 ...

一开始没看懂stddev是什么参数,找了一下,在tensorflow/python/ops里有random_ops,其中是这么写的: def random_normal(shape, mean=0.0 ...

摘要: 纯NumPy代码从头实现简单的神经网络. Keras.TensorFlow以及PyTorch都是高级别的深度学习框架,可用于快速构建复杂模型.前不久,我曾写过一篇文章,对神经网络是如何工作的进 ...

前言这几天caffe2发布了,支持移动端,我理解是类似单片机的物联网吧应该不是手机之类的,试想iphone7跑CNN,画面太美~ 作为一个刚入坑的,甚至还没入坑的人,咱们还是老实研究下tensorf ...

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧! import tensorflow as tf import numpy as np input = tf.constant(1,shape=(64,10,1 ...

目录前言一.CNN解决了什么问题? 二.CNN网络的结构 2.1 卷积层 - 提取特征卷积运算权重共享稀疏连接总结:标准的卷积操作卷积的意义 1x1卷积的重大意义 2.2 激活函数 2. ...

目录 1.初始化 2.预测 3.训练 4.测试废话不多说了,直接步入正题,一个完整的神经网络一般由三层构成:输入层,隐藏层(可以有多层)和输出层.本文所构建的神经网络隐藏层只有一层.一个神经网络主要 ...

对于现在流行的深度学习,保持学习精神是必要的--程序员尤其是架构师永远都要对核心技术和关键算法保持关注和敏感,必要时要动手写一写掌握下来,先不用关心什么时候用到--用不用是政治问题,会不会写是技术问题 ...

一.多层前向神经网络多层前向神经网络由三部分组成:输出层.隐藏层.输出层,每层由单元组成: 输入层由训练集的实例特征向量传入,经过连接结点的权重传入下一层,前一层的输出是下一层的输入:隐藏层的个数是 ...

下面代码的功能是先训练一个简单的模型,然后保存模型,同时保存到一个pb文件当中,后续可以从pd文件里读取权重值. import tensorflow as tf import numpy as np ...

在过去的几十年里,机器学习对世界产生了巨大的影响,而且它的普及程度似乎在不断增长.最近,越来越多的人已经熟悉了机器学习的子领域,如神经网络,这是由人类大脑启发的网络.在本文中,将介绍用于一个简单神经网 ...