按照官网流程，成功完成了TensorFlow的编译工作，地址如下： http://www.tensorfly.cn/tfdoc/get_started/os_setup.html 我本地的环境：mac，Python2.7 但在打wheel和安装wheel包的时候，碰到...

交叉熵的作用 通过神经网络解决多分类问题时，最常用的一种方式就是在最后一层设置n个输出节点，无论在浅层神经网络还是在CNN中都是如此，比如，在AlexNet中最后的输出层有1000个节点： 而即...

卷积神经网络简介 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）最初是为解决图像识别等问题设计的，当然其现在的应用不仅限于图像和视频，也可用于时间序列信号，比如音频信号、文本...

在tf中，参与训练的参数可用 tf.trainable_variables()提取出来，如： #取出所有参与训练的参数 params=tf.trainable_variables() print("Trainable variables:------------------------") ...

在知乎上看到一段介绍卷积神经网络的文章，感觉讲的特别直观明了，我整理了一下。首先介绍原理部分。 通过一个图像分类问题介绍卷积神经网络是如何工作的。下面是卷积神经网络判断一个图片是...

1. 下载protobuf https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases 2. 安装protobuf tar -zxvf protobuf-2.6.1.tar.gz # 解压 sudo apt-get install build-essential # 不装会报错 cd...

矩阵乘法（Matrix multiplication）最重要的方法是一般矩阵乘积。它只有在第一个矩阵的列数（column）和第二个矩阵的行数（row）相同时才有意义。一般单指矩阵乘积时，指的便是一般矩阵乘积。...

MNIST数据集输出手写数字识别准确率 大纲 5.1 MNIST数据集 5.2 模块化搭建神经网络 5.3 手写数字识别准确率输出 目标 利用MNIST数据集巩固模块化搭建神经网路的八股，实践前向传播和反向传播...

让我们从头说起，首先AUC是一种用来度量分类模型好坏的一个标准。这样的标准其实有很多，例如：大约10年前在machine learning文献中一统天下的标准：分类精度；在信息检索(IR)领域中常用的r...

一、TensorFlow模型保存和提取方法 1. TensorFlow通过tf.train.Saver类实现神经网络模型的保存和提取。tf.train.Saver对象saver的save方法将TensorFlow模型保存到指定路径中，saver.save(se...

线性代数的概念对于理解机器学习背后的原理非常重要，尤其是在深度学习领域中。它可以帮助我们更好地理解算法内部到底是怎么运行的，借此，我们就能够更好的做出决策。所以，如果你真的希望了...

作为人工智能的一个重要领域，计算机视觉是一门可以识别并理解图像和场景的计算机及软件系统科学。该领域主要包括图像识别，目标检测，图像生成，图像超分辨率等多个方向。由于现实中存在众多...