iT邦幫忙

鐵人檔案

2018 iT 邦幫忙鐵人賽
回列表
AI & Machine Learning

tensorflow python 系列

使用google的深度學習套件tensorflow並利用python程式語言使用

鐵人鍊成 | 共 30 篇文章 | 28 人訂閱 訂閱系列文 RSS系列文 團隊i.m.a.c_wishing_well
DAY 11

DAY11 Tensorflow placeholder

前言: 第9天時那個第一個tensorflow程式,他的變數值再建立『計算圖』時已經設定完成,如果我們希望能再執行『計算圖』時才設定數值,我們可以利用今天的教學...

2017-12-30 ‧ 由 123456aaa 分享
DAY 12

DAY12 TensorBoard

前言: 今天我們來介紹一個tensorflow提供的一個可以讓你以視覺化的方式,查看『計算圖』的方法。 程式開始: 我們改寫一下昨天的程式: import te...

2017-12-31 ‧ 由 123456aaa 分享
DAY 13

DAY13 矩陣基本運算

前言: 2維的Tensor(張量)就是矩陣,所以矩陣的基本運算再tensorflow中是十分重要的,而再資訊工程中有一門必修就是線性代數,再那裡面會教到很多矩陣...

2018-01-01 ‧ 由 123456aaa 分享
DAY 14

DAY14 激勵函數

前言: 激勵函數通常為非線性的,主要作用為模仿神經傳導的運作,也就是定義神經元如何根據其他神經元來改變自己的激勵值,也因為是非線性的,所以加入激勵函數可以讓神經...

2018-01-02 ‧ 由 123456aaa 分享
DAY 15

DAY15 常數分配的亂數

程式開始: import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt nor=tf.random_norm...

2018-01-03 ‧ 由 123456aaa 分享
DAY 16

DAY16 線性回歸

程式碼: import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt...

2018-01-04 ‧ 由 123456aaa 分享
DAY 17

DAY17 Mnist資料集

前言: 對於深度學習來說資料的蒐集是十分重要的,而Mnist是一個別人已經蒐集好的手寫數字辨識資料,為了方便,我們就先使用別人蒐集好的資料來進行使用。 下載Mn...

2018-01-05 ‧ 由 123456aaa 分享
DAY 18

DAY18 建立layer函數

前言: 後面幾天我們將使用上篇文章說明的Mnist資料集,來進行手寫數字的辨識,再開始前先說明一下layer函數,因為之後的類神經網路會使用此方法。 程式開始:...

2018-01-06 ‧ 由 123456aaa 分享
DAY 19

DAY19 手寫數字辨識(1)

前言: 我們今天就先從建立模型開始進行手寫數字辨識。 程式開始: (1)準備 import tensorflow as tf from tensorflow.e...

2018-01-07 ‧ 由 123456aaa 分享
DAY 20

DAY20 手寫數字辨識(2)

前言: 今天我們將使用上篇文章中所建立的模型,來進行訓練,並且查看結果。 程式開始: (1)定義訓練方式 y_label=tf.placeholder(&quo...

2018-01-08 ‧ 由 123456aaa 分享