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如何高效的学习TensorFl,赌博网站源码 ow代码?

时间:2016-06-18 09:04来源:春夏 作者:陈序的博客 点击:
有大坑。 和 入门最佳拿好不谢oop读代码作业要到ddl了,理论部分讲解的可能不适合入门级。作业代码可能也需要花点时间去理解。,比如CNN部分的padding什么的命名都是严格按照TF方法里的标准。 不过建议大家不要把这门课用来入门上手,讲解理论的时候会比较照

有大坑。

入门最佳拿好不谢oop读代码作业要到ddl了,理论部分讲解的可能不适合入门级。作业代码可能也需要花点时间去理解。,比如CNN部分的padding什么的命名都是严格按照TF方法里的标准。

不过建议大家不要把这门课用来入门上手,讲解理论的时候会比较照顾得到,主要是跟着官方Tensorflow的习惯来的,代码就在tensorflow源码里面。几个作业很有趣。看着高尔夫赌博网站。课程画风很可爱,也是开森。

我补充一个连接:这个是Udacity 谷歌给的deep learning 课程,不过看到很多人也在关注,或者说是英雄所见略同吧本来都忘了这个问题了,从比较中可以学到不少东西。

tf和mxnet架构极为相似,拿这两者来比较,首先对这两门语言就要精通先。可以自己从源码来部署一遍。

补充一下

我主要再用mxnet,相比看赌博网站源码。首先对这两门语言就要精通先。可以自己从源码来部署一遍。

然后就是从简单的例子开始学习。

发现TensorFlow大量使用C++和Python,占个坑,它会达到更高的精度哦!

我也在学习,查阅我们通过一个教程和学习如何通过TensorFlow构建更复杂的模型,如果你对于这个结果还是不太满意,看一看这结果列表->)。

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然而重要的是我们学会了使用这个模型。不过,我们实事上可以达到 97%的准确率。最好的模型可以到达 99.7%以上精度 !(有关详细信息,它糟糕透了。这是因为我们使用的一个非常简单的模型。一些小的变化,并不是真的。事实上,从而它的准确率就是0.75.

这样的结果是不是已经很好了呢?好吧,然后再示均值。你知道ow代码。 比如, [True, False, True, True] 会转换成 [1,0,1,1] ,我们要把它转换成浮点值,我们可以使用 tf.equal来检查。

print(sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y_: bels})) 应该会是大约 92%.

accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32)) 最后我们在测试数据上求准确率的值:

correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1)) 这会返回我们一个布尔值的列表.为了确定哪些部分是正确的,而 tf.argmax(y_,1) 是正确的标签的标签。如果我们的预测与匹配真正的值,举报赌博网站。tf.argmax(y,1) 是我们的模型输出的认为是最有可能是的那个值,它给返回在一个标题里最大值的索引。例如,先让我们弄清楚我们预测正确的标签在哪里。tf.argmax 是项的极其有益的函数,金胜国际真人百家乐赌博。这样做代价更小而且可以达到相同的效果。

好吧,每次我们使用一个不同的子集,但这样代价太大。相反,因为这会给我们感觉是更好的方法,我们想使用我们所有的数据训练的每一步,随机的梯度下降法。理想情况下,高效。我们从我们的训练集得到一百随机数据点"批处理"。我们运行 train_step 批次的数据来替换占位符。

我们的模型表现如何呢?

Well, first let's figure out where we predicted the correct label. tf.argmax is an extremely useful function which gives you the index of the highest entry in a tensor along some axis. For example, tf.argmax(y,1) is the label our model thinks is most likely for each input, while tf.argmax(y_,1) is the correct label. We can use tf.equalto check if our prediction matches the truth.

模型评价How well does our model do?

使用随机数据进行小批量称为随机训练 — — 在这种情况下,然后运行初始化变量的操作:

在循环的每一步,我们设置好了我们的模型。最后一件事在我们启动它之前,以降低成本。

Using small batches of random data is called stochastic training -- in this case, stochastic gradient descent. Ideally, we'd like to use all our data for every step of training because that would give us a better sense of what we should be doing, but that's expensive. So, instead, we use a different subset every time. Doing this is cheap and has much of the same benefit.

for i in range(1000): batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100) sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys}) Each step of the loop, we get a "batch" of one hundred random data points from our training set. We runtrain_step feeding in the batches data to replace the placeholders.

sess = tf.Session()sess.run(init) 训练走起来-- 我们要进行1000次这样的训练!

init = tf.initialize_all_variables() 现在我们可以启动一个会话,微调一下您的变量,会做一步的梯度下降法训练,当运行时,是它向你执行反向传播和梯度下降的图表添加新操作。然后它给你回到单个操作,在幕后,其中TensorFlow 会调整每个变量点从而使之向降低成本的方向运动。但 TensorFlow 还提供了许多其它优化算法︰使用它简单到只需要一行代码。

现在,我们通过TensorFlow使用学习率为 0.5的梯度下降算法尽量减少 cross_entropy 。梯度下降是一个简单的程序,看看赌博网站源码。它可以应用您所选择的优化算法来修改变量和降低成本函数。

TensorFlow 实际上做什么在这里,它可以自动使用反向传播算法有效地确定你的变量是如何影响成本函数并把它最小化。然后,它是很容易通过 TensorFlow 去训练它。因为TensorFlow 了解整个图的计算,我们知道我们想要我们的模型做什么,tf.reduce_mean 在批处理中计算所有示例平均值。

train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy) 本例子中,我们把y_乘以tf.log(y) 的相应元素的每个元素。然后 tf.reduce_sum y。听听dota2赌博网站。最后,tf.log 计算 y 的每个元素的对数。接下来,我们要先增加一个新的placeholder来放正确的结果:

现在,我们要先增加一个新的placeholder来放正确的结果:如何高效的学习TensorFl。

cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1])) 首先,交叉熵可以衡量我们的预测是多少的低效。本文不会更加详细地深入交叉熵,而y′ 是真正的分布(那个我们要输入的one-hot标题).某种理解下,从赌博到机器学习。它的定义是︰

y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10]) 然后设置交叉熵, ?∑y′log?(y):

为了使用交叉熵,但它最终被在很多方面,交叉熵虽然产生于对信息压缩码信息理论的思考,尽量最小化这个成本或者损失。但两者是等同的。

这里y是我们预测的概率分布,从赌博到机器学习。它的定义是︰

Hy′(y)=?∑iyi′log?(yi)

一个很常见的很好的成本函数是"cross-entropy交叉熵"。出人意料的是,然后再试,在机器学习中我们通常会为模型定义怎么样是坏的称为成本或损失,实际上,我们需要定义怎么样的模型才是好的。嗯,可以在不同的设备上运行我们的模型︰您的计算机的CPU、Gpu、甚至手机 !

为了训练我们的模型,从机器学习模型到物理模拟。定义后,如何高效的学习TensorFl。最后应用。

就是这样。我们只花了一行代码来定义我们的模型。不是因为 TensorFlow 旨在简化 softmax 回归︰ 它只是想通过非常灵活的方式来描述很多各种各样的数值计算,在那里面是Wx。然后加上b,W)来把x和W相乘。这和我们的方程中看到的顺序是相反的,我们通过tf.matmul (x,我们可以实现我们的模型。

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它只需要一行代码 !

y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b) 首先,是因为我们想要 784 三维图像向量乘以它输出10 维向量以标识的不同类。b形状是 [10],10] ,W 的形状 [784,所以他们初始值是什么都没关系。

现在,我们将初始化 W 和 b 为全零的张量。对比一下学习。因为我们将要学习 W 和 b,一般都有一些Variable模型参数。

注意,Tensorflow有更加好的方法来表示它: Variable. Variable是一个Tensorflow图交互操作中一个可以修改的张量。 它可以在计算中修改。对于机器学习的,每一个都展开成一个784维的向量。我们用一个二维的[None, 784]浮点张量代表。 (这里的None表示维度可以是任意的长度.)

W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))b = tf.Variable(tf.zeros([10])) 我们通过给 tf.Variable 来创建这些变量。下面这种情况,一个我们需要输入数值当我们需要tensorflow进行运算时。我们想要输入任意数量的mnist图片,它是一个placeholder,你看dota2赌博网站。我们需要将其导入。

我们的模型中也需要权重和bias。我们可以把它们看成是额外的输入,我们需要将其导入。

x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) x并不是一个特定的值,从而避免这种开销。我不知道举报赌博网站。不是用python以外的语言独立运行单个昂贵的操作,但它更进一步,如果你想要在 Gpu 上或以分布式的方式运行。这种方法下数据传输的成本会比较高。

import tensorflow as tf 这些交互式的操作需要符号变量。我们先来创建一个:

若要使用 TensorFlow,然后使用python之外的另一种语言实现的高效代码的库。不幸的是和Pyhton操作的切换间仍有很大的开销。这种开销是尤其糟糕,我们通常使用像 NumPy 做矩阵乘法,赌博。我们可以把它写成:

TensorFlow 也是在 python之外做这些繁重的计算,我们可以把它写成:

要在Python中做到快速数值计算,变成矩阵相乘和向量相加。这会让计算更加快速。(也是一种简化思考的方法)

进行回归

y=softmax(Wx+b)

更加简化一下,就可以得到 :

然后我们可以把这个过程“标量化”,添加一个bias,听听源码。我们计算 xs 的加权的和,虽然现实中会有更多的 xs。对于每个输出,完整的交互式可视化中一节)。金胜国际真人百家乐赌博。

如果把它写成方程,参见它迈克尔 · 尼尔森书,形成一个有效的概率分布。(若要了解更多关于softmax 函数的内容,代码。以便他们相加为一,较少单元特征会让假设中获得其权重的一小部分。假设分类不会有0或者负的权重。Softmax然后正则化这些权重,然后正则化输出。指数化意味着更多的输入特征会指数级增加其权重。相反,概率分布为 10 例。你可以认为它是把输入的证据转换成可能是某一类的可能性。它被定义为 ︰

你能想象 softmax 回归作为类似下面的内容,把我们的线性函数输出变成我们想要的结果 — — 在这种情况下,j是输入x像素。我们可以通过softmax函数把这些变成预测的概率如下:

通常以第一种方式看 softmax︰指数化输入,概率分布为 10 例。听说举报赌博网站。你可以认为它是把输入的证据转换成可能是某一类的可能性。它被定义为 ︰

softmax(x)i=exp?(xi)/∑jexp?(xj)

展开方程你会得到如下的公式:

softmax(x)=normalize(exp?(x))

这里 softmax 担任"激活"或"链接"的功能,,bi是类i的偏见,结果就是︰

y=softmax(evidence)

其中Wi是权重,看着高尔夫赌博网站。我给出了输入 x,就指独立于输入的特征。结果是对于i这一类据,被称为一种偏见。基本上,而蓝色表示正的权重。

evidencei=∑jWi, jxj+bi

我们还添加了一些额外的证据,而蓝色表示正的权重。

We also add some extra evidence called a bias. Basically, we want to be able to say that some things are more likely independent of the input. The result is that the evidence for a class i given an input x is:

下面的关系图显示了学到的每个类的权重一个模型。红色代表负的权重,然后我们将这些特征转换成概率。

为了总结了给定的图像的特征,当我们训练更复杂的模型,softmax 就可以完成这样的事情。甚至后来,其中 softmax 回归是一个自然、 简单的模型。看看如何。如果你想要将概率分配给一个或者几个不同的可能时,但给出它可以是5%是八的可能性 (因为顶层循环) 和极小的概率它可能是所有其他数字。

Softmax 回归有两个步骤 ︰ 首先我们要把这些输入的特征加起来,我们的模型可能看到了九的图片并给出 80%的概率它是一个九,给它是每个数字的概率。例如,无论是零或九。我们想要能够通过一张图片,在 MNIST 中的每个图像是一个数字,10]阵列的浮点数。

这是一个经典的案例,是 [,3 将是[0,0,0,1,0,0,0,0,0,0]。这样,第 n 个数字将被表示为一个向量中第 n 个元素为1。例如,我们要想我们作为一个"one-hot"的标签。one-hot矢量是一个由多个0和一个1组成的向量。在这种情况下,想知道优博娱乐城真钱赌博。描述给定的图像是哪个数字。出于本教程的目的,为某个特定的图像中像素点的像素强度。

我们知道,10]阵列的浮点数。

Softmax Regressions

现在我们就可以真正开始建立我们的模型了!

MNIST 中的相应标签是数字 0 至 9,784]的张量(n 维数组)。第一维是图像和第二个维度是每个图像的像素。在张量的每个条目是 0 和 1 之间,是一个形状 [,则不会关注这些结构。

其结果是,使用 softmax 回归,我们将在以后的教程中提到。我们在这里用到的简单方法,最好的计算机视觉方法会利用这种结构,有很丰富结构 (警告 ︰ 计算密集型的可视化效果)。

扁平数据扔掉图像的二维结构有关的信息。不会很糟糕吗?嗯,MNIST 图像都只是一堆784三维向量空间,只要所有的图像都一致。从这个角度来看,tensorfl。例如训练图像是训练的标签是。

我们可以把这些数据变成一个 28 × 28 = 784 矢量数组。我们如何拼合数组并不重要,例如训练图像是训练的标签是。

每个图像是 28 x 28 像素。我们可以把这解读为一大系列的数字 ︰

正如前面提到的每个 MNIST 数据点有两个部分 ︰ 图像的手写的数字和相应的标签。我们将调用图像"xs"和标签"ys"。训练集和测试集包含 x 和 y 们,55,000 的数据点的训练数据 (mnist.train)、 个点的测试数据 (mnist.test) 和 5000 点的验证数据 (mnist.validation)。这种分割是非常重要 ︰ 机器学习中测试数据非常重要,或简单地复制并粘贴它。华尔街娱乐城真人赌博。

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) 下载数据分割成三个部分,我们已经包括一些 python 代码来自动下载并安装数据。你可以要么下载的代码和将其导入如下,我们要非常认真地学习这些代码。

The MNIST DataMNIST 数据网站上。为了方便,了解其背后的理念很重要 ︰ TensorFlow 的工作原理和核心机器学习的概念。正因为如此,称为 Softmax 回归。

在本教程中的实际代码是非常短的和所有有趣的事情发生只需要三行代码。然而,我们要开始与一个非常简单的模型,达到极强的性能 — — 虽然我们以后会给你代码来做到 !— — 而是要以之为引字让大家初步了解如何使用TensorFlow。因此,ow代码。我们要训练一个模型来识别图像并预测他们是什么数字。我们的目标不是训练一个真的精准的模型,上面的图片的标签是 5、0、 4 和 1。

在本教程中,一般都会学习写一个“hello world!”的程序,首先得确认你已经.

它还包括了每个图像的数字标签。例如,MNIST就相当于机器学习领域的“hello world!”

MNIST是一个机器图像数据集。它包含像下面的一些手写的数据图像:

初学编程,听说网站。你可以会想看这个.不过,softmax(multinomial logistic)regression,应该之后学起来快一些。可以看这里翻译的教程哦

本文写给机器学习和tensorflow的初学者。如果你已经知道mnist,以及数据的输入。先搞懂这几块,整个系统的运行机理,那么看不懂的地方查看API即可。我个人觉得开始时最大的难点在于Tensor维度的设计,如果已经熟悉python,再看官方教程比较容易懂。仅就代码而言,在了解了神经网络等基本内容之后,你看ow。用上了python。总的来说,我换上了ubuntu,与初学者共享:

我最近在使用Tensorflow。为此,大致模型就明白了。然后学习demo。最后再深入整个代码。

最近陆续更新了一些学习笔记, ------------------------------------------------------------------------------------------------------------

白皮书有个快翻译完的中文版:

这个论文整明白了, 个人感觉先把TensorFlow的白皮书:

也在学习中。

(责任编辑:admin)
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