深度学习利器:TensorFlow使用实战分享

深度学习及TensorFlow简介深度学习目前已经被应用到图像识别,语音识别,自然语言处理,机器翻译等场景并取得了很好的行业应用效果。至今已有数种深度学习框架,如TensorFlow,Caffe、Theano、Torch、MXNet,能够支持深度神经网络、卷积神经网络、深度信念网络和递归神经网络等模型。TensorFlow最初由Google Brain团队的研究员和工程师研发,目前已成为GitHu

[TensorFlow深度学习入门]实战五·用RNN(LSTM)做手写数字识别准确率98%+

参考博客地址,修复了一个小Bug,收敛速度和准确率都略微提升。使用此模型在Kaggle比赛准确率98%+import.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE"importimport tensorflow asimport numpy asimport pandas asimport matplotlib.pyplot asimportfrom tensorf

[TensorFlow深度学习入门]实战十·用RNN(LSTM)做时间序列预测(曲线拟合)

[TensorFlow深度学习入门]实战十·用RNN(LSTM)做时间序列预测(曲线拟合)%import.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE"import numpy asimport matplotlib.pyplot asimport tensorflow as# hyperparameters= 0.002 # lea

TensorFlow 深度学习框架(14) -- 使用 RNN 进行自然语言建模

自然语言建模的目的就是为了计算一个句子出现的概率。把句子看做是单词的序列,于是自然语言模型计算的就是 p(w1,w2,..wn)。利用语音模型,可以确定哪个单词序列出现的可能性更大,或者给定若干个单词,可以预测下一个最可能出现的词语。那么如何计算一个句子的概率呢?首先一个句子可以被看做单词组成的序列。要计算句子出现的概率,就得知道上面公式中等式右边每一项的取值。但是任何一门语音的词汇量都是极大的,

Github上Stars最多的53个深度学习项目,TensorFlow遥遥领先

对于深度学习工作者而言,大量的开源项目避免了很多重造轮子的工作,降低了算法实现门槛。本文盘点了在Github上获得Stars最多的深度学习项目,供从业者参考。并感谢这些开源爱好者的贡献。项目名称Stars项目介绍TensorFlow29622使用数据流图计算可扩展机器学习问题。Caffe11799Caffe是一个高效的开源深度学习框架。Neural Style10148Torch实现的神经网络算法

从TensorFlow到Theano:横向对比七大深度学习框架

在深度学习项目开始前,选择一个合适的框架是非常重要的事情。最近,来自数据科学公司 Silicon Valley Data Science 的数据工程师 Matt Rubashkin(UC Berkeley 博士)为我们带来了深度学习 7 种流行框架的深度横向对比。以下是结论:二、TensorFlow 图像识别功能在树莓派上的应用上周 TensorFlow 1.0 的发布使之成为最有前景的深度学习框

深度学习框架的比较(MXNet, Caffe, TensorFlow, Torch, Theano)

1. 基本概念1.1 MXNet相关概念    深度学习目标:如何方便的表述神经网络,以及如何快速训练得到模型    CNN(卷积层):表达空间相关性(学表示)    RNN/LSTM:表达时间连续性(建模时序信号)    命令式编程(imperative programming):嵌入的较浅,其中每个语句都按原来的意思执行,如numpy和Torch就是属于这种    声明式语言(declarat

深度学习框架哪家强?MXNet称霸CNN、RNN和情感分析,TensorFlow仅擅长推断特征提取

深度学习框架哪家强:TensorFlow?Caffe?MXNet?Keras?PyTorch?对于这几大框架在运行各项深度任务时的性能差异如何,各位读者不免会有所好奇。微软数据科学家Ilia Karmanov最新测试的结果显示,亚马逊MXNet在CNN、RNN与NLP情感分析任务上性能强劲,而TensorFlow仅擅长于特征提取。测试详情更新在Ilia Karmanov的GitHub项目DeepL

深度学习框架性能评测(Caffe、CNTK、MXNet、TensorFlow、Torch)

From: http://dlbench.comp.hkbu.edu.hk/The source code and experimental data ofBenchmarking State-of-the-Art Deep Learning Software Tools(Version 7, 17 Feb 2017)Tested Software ToolsCaffe: 1.0.0(4ba654

Word2vec原理浅析及tensorflow实现

五月两场 | NVIDIA DLI 深度学习入门课程5月19日/5月26日一天密集式学习  快速带你入门阅读全文>正文共3499个字,9张图,预计阅读时间13分钟。word2vec简介Word2Vec是由Google的Mikolov等人提出的一个词向量计算模型。输入:大量已分词的文本输出:用一个稠密向量来表示每个词词向量的重要意义在于将自然语言转换成了计算机能够理解的向量。相对于词袋模型、T

自然语言处理入门 word2vec 使用tensorflow自己训练词向量

词向量是什么  自然语言理解的问题要转化为机器学习的问题,第一步肯定是要找一种方法把这些符号数学化。  NLP 中最直观,也是到目前为止最常用的词表示方法是 One-hot Representation,这种方法把每个词表示为一个很长的向量。这个向量的维度是词表大小,其中绝大多数元素为 0,只有一个维度的值为 1,这个维度就代表了当前的词。  举个栗子,  “话筒”表示为 [0 0 0 1 0 0

Tensorflow常用操作与API

import tensorflow as#定义‘符号’变量,也称为占位符"float""float"#构造一个op节点#建立会话#运行会话,输入数据,并计算节点,同时打印结果print sess.run(y, feed_dict={a: 3, b: 3# 任务完成, 关闭会话.1234567891011122、tf函数123a is [1.8, 2.2], dtype=tf.floatimag i

tensorflow-基础函数之常用函数总结

本文主要把tensorflow编程中,使用最高的相关函数做了个简单的汇总,方便日后学习查找!import tensorflow as # 创建常量constant1 = tf.constant(2,tf.int32,[2,3value=[1,2],dtype=tf.int32,shape=[2,3print# 用于生成随机数正太分布随机数,均值mean,标准差截断正态分布随机数,均值mean,

Tensorflow 常用方法总结(持续更新)

最近入手Tensorflow,准备进行深度强化方面的学习和实践,发现网上给出的Tensorflow的资料过于散乱。加上购买的资料往往以工程代码分析展开,使得学习的过程变得非常的缓慢。因此,考虑更新一篇博文来记录在学习的过程中,接触到的一些常用的函数方法。1-tf.InteractiveSession()sess = tf.InteractiveSession()这里通过InteractiveSes

04:一文初探Tensorflow高级API使用(初学者篇)

标签(空格分隔): 王小草Tensorflow笔记笔记整理者:王小草 https://www.tensorflow.org/get_started/tflearn 今天我们要向Tensorflow高级API的学习门槛迈进一步。别听到高级API就觉得是难度高的意思,其实高级API恰恰是为了降低大家的编码难度而设置的。Tensorflow更高层的API使得配置,训练,评估多种多样的机器学习模型更简单方

TensorFlow中的那些高级API

摘要: 在这篇文章中,我们将看到一个使用了最新高级构件的例子,包括Estimator(估算器)、Experiment(实验)和Dataset(数据集)。值得注意的是,你可以独立地使用Experiment和Dataset。不妨进来看看作者是如何玩转这些高级API的。TensorFlow拥有很多库,比如Keras、TFLearn和Sonnet,对于模型训练来说,使用这些库比使用低级功能更简单。尽管Ke

Tensorflow 学习笔记 - 常用 API

CNN APITensorflow 提供了一些内置的API实现了CNN网络结构中的卷积,池化,全连接网络等运算操作。tf.nn.conv2d(input,filter, strides, padding, data_format=’NHWC’) input: 4-D 的Tensor, 每个dimension的意思由data_format指定,默认是[batch, Height, Width, Ch

tensorflow 常用API总结

最近一边接手一些深度学习的项目,一边学习和消化。在review code时,查询了不少api,其中一些api由于tensorflow版本已经弃用,为此专门做了些修正,并总结下来。1. tf.global_variables_initializer()2. tf.local_variables_initializer()3. tf.summary.scalar(tags, values, colle

tensorflow常见操作

1、tensorflow的基本运作为了快速的熟悉TensorFlow编程,下面从一段简单的代码开始:import tensorflow print sess.run(y, feed_dict={a: 3, b:  其中tf.mul(a, b)函数便是tf的一个基本的算数运算,接下来介绍跟多的相关函数。2、tf函数操作组操作MathsAdd, Sub, Mul, Div, Exp, Log, Gre

Tensorflow语法学习笔记(一):变量:创建、初始化、保存和加载

Tensorflow语法学习笔记(一):变量:创建、初始化、保存和加载参考:http://blog.csdn.net/u014595019/article/details/52728886当训练模型时,用变量来存储和更新参数。变量包含张量 (Tensor)存放于内存的缓存区。建模时它们需要被明确地初始化,模型训练后它们必须被存储到磁盘。这些变量的值可在之后模型训练和分析是被加载。本文档描述以下两个