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短视频平台搭建，生成图片形状的位置
短视频平台搭建，生成图片形状的位置实现的相关代码 def generator_model(): inputs = Input((10,)) fc1 = Dense(input_dim=10, units=128*7*7)(inputs) fc1 = BatchNormalization()(fc1) fc1 = LeakyReLU(0.2)(fc1) fc2 = Reshape((7, 7, 128), input_sh莫烦Tensorflow学习代码九（手写数字识别MNIST CNN学习）
在之前的学习基础上使用卷积神经网络CNN的训练，准确率提升了许多。 与之前不同的地方就是添加了两层卷积神经，之前学习理论没弄明白的全连接层写完这个代码后也弄明白了。 而且运用了dropout解决过拟合问题。 最后准确率达到了0.9688，比之前0.87还是要高不少 以下是重要代码 一通过git控制博途程序版本
之前分享过一篇关于TIA Portal Version Control Interface（版本控制接口）如何添加代码比较程序的推文，如何实现版本控制一笔带过了。本文填一下此接口如何结合版本控制软件如git ，实现plc程序版本管理，感兴趣的可以到坑里来一起玩耍。 1 了解git git是一个分布式版本控制软件，可以TensorFlow中文文档学习之MNIST进阶版
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf #截断正态分布在均值附近 def weight_variable(shape): initial=tf.truncated_normal(shape,stddev=0.1) return tf.Variable(initial)【ZJU-Machine Learning】卷积神经网络-LeNet
卷积神经网络的概念 由手工设计卷积核变成了自动学习卷积核。 何为卷积核？ 我们在《信号与系统》中学到很多变换，如小波变换，傅里叶变换等。 对于傅里叶变换： 对于傅里叶变换中的卷积核，他的作用是，和f(t)信号进行作用（这个作用就是先乘起来再加起来） 而我们学到这些变换，就是为了人深入MNIST
http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_pros.html import input_data import tensorflow as tf def weight_variable(shape): initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1) return tf.Variable(initial) def bias_variable(shape): initialTF 保存模型为 .pb格式
将网络模型，图加权值，保存为.pb文件 write.py # -*- coding: utf-8 -*- from __future__ import absolute_import, unicode_literalsfrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataimport tensorflow as tfimport shutilimport os.path export_dir = '../model/'i使用tensorflow实现cnn进行mnist识别
第一个CNN代码，暂时对于CNN的BP还不熟悉。但是通过这个代码对于tensorflow的运行机制有了初步的理解 1 ''' 2 softmax classifier for mnist 3 4 created on 2019.9.28 5 author: vince 6 ''' 7 import math 8 import logging 9 import numpy 10 import random11 import mjs中的局部函数和全局函数的调用
//局部函数和全局函数的特点 function fc1(){ var name ="chenhao"; function fc2(){ var age = 30; alert(name); } } //fc2(); //报错：NewFile.html:75 Uncaught ReferenceError: fc2 is no手写数字识别
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataimport tensorflow as tf# 载入MNIST数据集mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)sess = tf.InteractiveSession()# 先定义好初始化函数, 该卷积神经网络会有很多的权重和偏置需要创建# 我tensorflow-cnnn-mnist
#coding=utf-8import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib .pyplot as pltfrom tensorflow .examples .tutorials .mnist import input_data#define datasetmnist=input_data .read_data_sets ("/home/nvidia/Downloads/",one_hot= True )#deftensorflow tensorboard可视化并保存训练结果
一、还是以mnist的例程，来演示tensorboard的可视化 1、先上代码： from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf dir = './MNIST_data' # 最好填绝对路径 # 1.Import data mnist = input_data.read_data_sets(dir, one_hot=True利用TensorFlow识别手写的数字---基于两层卷积网络
1 为什么使用卷积神经网络 Softmax回归是一个比较简单的模型，预测的准确率在91%左右，而使用卷积神经网络将预测的准确率提高到99%。 2 卷积网络的流程 3 代码展示 # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataCNN完成mnist数据集手写数字识别
# coding: utf-8 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data def weight_variable(shape): initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1) return tf.Variable(initial) def bias_variable(shape): initial =