tensorflow 判断梯度 / 张生荣

tensorflow 查看梯度方式

判读是否存在文件夹 import tensorflow as tf import os folder = './floder' if not tf.gfile.Exists(folder): #若文件 ...

背景: 先说一下应用吧,一般我们进行网络训练时,都有一个batchsize设置,也就是一个batch一个batch的更新梯度,能有这个batch的前提是这个batch中所有的图片的大小一致,这样才能组 ...

tensorflow中的梯度计算和更新为了解决深度学习中常见的梯度消失(gradient explosion)和梯度爆炸(gradients vanishing)问题,tensorflow中所有的优 ...

线性回归属于监督学习,因此方法和监督学习应该是一样的,先给定一个训练集,根据这个训练集学习出一个线性函数,然后测试这个函数训练的好不好(即此函数是否足够拟合训练集数据),挑选出最好的函数(cost f ...

我就废话不多说了,直接上代码吧! tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy) TensorFlow经过使用梯度下降法 ...

在深度学习中,迁移学习经常被使用,在大数据集上预训练的模型迁移到特定的任务,往往需要保持模型参数不变,而微调与任务相关的模型层. 本文主要介绍,使用tensorflow部分更新模型参数的方法. 1. ...

我就废话不多说了,直接上代码吧! import tensorflow as tf w1 = tf.Variable([[1,2]]) w2 = tf.Variable([[3,4]]) res = t ...

前言在深度学习中,有时候我们需要对某些节点的梯度进行一些定制,特别是该节点操作不可导(比如阶梯除法如 ),如果实在需要对这个节点进行操作,而且希望其可以反向传播,那么就需要对其进行自定义反向传播时的 ...

一. valid卷积的梯度我们分两种不同的情况讨论valid卷积的梯度:第一种情况,在已知卷积核的情况下,对未知张量求导(即对张量中每一个变量求导):第二种情况,在已知张量的情况下,对未知卷积核求导 ...

以sign函数为例: sign函数可以对数值进行二值化,但在梯度反向传播是不好处理,一般采用一个近似函数的梯度作为代替,如上图的Htanh.在[-1,1]直接梯度为1,其他为0. #使用修饰器,建立梯 ...

一.BN(Batch Normalization)算法 1. 对数据进行归一化处理的重要性神经网络学习过程的本质就是学习数据分布,在训练数据与测试数据分布不同情况下,模型的泛化能力就大大降低:另一方 ...

一.概述及完整代码对MNIST(MixedNational Institute of Standard and Technology database)这个非常简单的机器视觉数据集,Tensorfl ...

一.TensorFLow完整样例在MNIST数据集上,搭建一个简单神经网络结构,一个包含ReLU单元的非线性化处理的两层神经网络.在训练神经网络的时候,使用带指数衰减的学习率设置.使用正则化来避免过 ...

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.相关性概念 1.卷积神经网络(ConvolutionNeu ...

本文实例为大家分享了Tensorflow训练MNIST手写数字识别模型的具体代码,供大家参考,具体内容如下 import tensorflow as tf from tensorflow.exampl ...

一.TensorFlow简介 TensorFlow是由谷歌开发的一套机器学习的工具,使用方法很简单,只需要输入训练数据位置,设定参数和优化方法等,TensorFlow就可以将优化结果显示出来,节省了很 ...