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学学笔记TF0二四:TensorFlow实现Softmax Regression(回归)识别手写数字

TensorFlow完毕Softmax Regression(回归)识别手写数字。MNIST(Mixed National
Institute of Standards and Technology
database),不难机器视觉数据集,2八X2捌像素手写数字,只有灰度值音信,空白部分为0,笔迹根据颜色深浅取[0,
1],
7八4维,甩掉二维空间音讯,目的分0~九共10类。数据加载,data.read_data_sets,
5五千个样本,测试集一千0样书,验证集陆仟样本。样本标注音信,label,10维向量,拾类别one-hot编码。磨练集中演习练模型,验证集检查实验效率,测试集评测模型(准确率、召回率、F1-score)。

算法设计,Softmax
Regression演练手写数字识别分类模型,推测连串概率,取可能率最大数字作模型输出结果。类脾性相加,判定类可能率。模型学习磨练调整权值。softmax,各种特色计算exp函数,标准化(全体品类输出可能率值为一)。y
= softmax(Wx+b)。

NumPy使用C、fortran,调用openblas、mkl矩阵运算库。TensorFlow密集复杂运算在Python外执行。定义总括图,运算操作不须求每趟把运算完的多少传回Python,全体在Python外面运转。

import tensor flow as tf,载入TensorFlow库。less =
tf.InteractiveSession(),成立InteractiveSession,注册为私下认可session。分裂session的数额、运算,相互独立。x
= tf.placeholder(tf.float3二, [None,784]),创造Placeholder
接收输入数据,第1参数数据类型,第3参数代表tensor shape
数据尺寸。None不限条数输入,每条输入为7八四维向量。

tensor存款和储蓄数据,一旦选用掉就会流失。Variable在模型演习迭代中持久化,长时间存在,每轮迭代立异。Softmax
Regression模型的Variable对象weights、biases
开端化为0。模型磨炼自动学习合适值。复杂网络,早先化方法首要。w =
tf.Variable(tf.zeros([784,
10])),784表征维数,十类。Label,one-hot编码后拾维向量。

Softmax Regression算法,y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) +
b)。tf.nn蕴涵大批量神经网络组件。tf.matmul,矩阵乘法函数。TensorFlow将forward、backward内容自动完结,只要定义好loss,陶冶自动求导梯度下落,完成Softmax
Regression模型参数自动学习。

定义loss
function描述难点模型分类精度。Loss越小,模型分类结果与实际值越小,越规范。模型初始参数全零,发生开始loss。练习指标是减小loss,找到全局最优或1些最优解。cross-entropy,分类难题常用loss
function。y预测可能率分布,y’真实概率分布(Label
one-hot编码),判断模型对真正可能率分布预测准确度。cross_entropy =
tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y),
reduction_indices=[1]))。定义placeholder,输入真实label。tf.reduce_sum求和,tf.reduce_mean每一种batch数据结果求均值。

概念优化算法,随机梯度下落SGD(Stochastic Gradient
Descent)。依据总结图自动求导,依照反向传播(Back

读书笔记TF0②四:TensorFlow完结Softmax Regression(回归)识别手写数字

TensorFlow达成Softmax Regression(回归)识别手写数字。MNIST(Mixed National
Institute of Standards and Technology
database),简单机器视觉数据集,2八X2八像素手写数字,唯有灰度值音讯,空白部分为0,笔迹依据颜色深浅取[0,
1],
7八四维,遗弃二维空间音信,目标分0~9共10类。数据加载,data.read_data_sets,
56000个样本,测试集一千0样本,验证集6000样书。样本标注音讯,label,拾维向量,十体系one-hot编码。操练集中磨练练模型,验证集检查测试功效,测试集评测模型(准确率、召回率、F一-score)。

算法设计,Softmax
Regression练习手写数字识别分类模型,测度连串可能率,取可能率最大数字作模型输出结果。类个性相加,判定类可能率。模型学习陶冶调整权值。softmax,种种特色计算exp函数,标准化(全数品种输出可能率值为一)。y
= softmax(Wx+b)。

NumPy使用C、fortran,调用openblas、mkl矩阵运算库。TensorFlow密集复杂运算在Python外执行。定义计算图,运算操作不要求每一遍把运算完的多寡传回Python,全部在Python外面运转。

import tensor flow as tf,载入TensorFlow库。less =
tf.InteractiveSession(),成立InteractiveSession,注册为暗许session。区别session的多少、运算,相互独立。x
= tf.placeholder(tf.float3二, [None,784]),创立Placeholder
接收输入数据,第叁参数数据类型,第一参数代表tensor shape
数据尺寸。None不限条数输入,每条输入为7八4维向量。

tensor存款和储蓄数据,壹旦选择掉就会磨灭。Variable在模型磨练迭代中持久化,长期存在,每轮迭代翻新。Softmax
Regression模型的Variable对象weights、biases
开端化为0。模型磨练自动学习合适值。复杂互联网,开端化方法首要。w =
tf.Variable(tf.zeros([784,
10])),7八肆特点维数,十类。Label,one-hot编码后十维向量。

Softmax Regression算法,y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) +
b)。tf.nn包含多量神经网络组件。tf.matmul,矩阵乘法函数。TensorFlow将forward、backward内容自动实现,只要定义好loss,陶冶自动求导梯度下跌,完成Softmax
Regression模型参数自动学习。

定义loss
function描述难题模型分类精度。Loss越小,模型分类结果与真实值越小,越规范。模型开始参数全零,产生开始loss。陶冶目标是减小loss,找到全局最优或局地最优解。cross-entropy,分类难点常用loss
function。y预测可能率分布,y’真实可能率分布(Label
one-hot编码),判断模型对实事求是可能率分布预测准确度。cross_entropy =
tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y),
reduction_indices=[1]))。定义placeholder,输入真实label。tf.reduce_sum求和,tf.reduce_mean每一种batch数据结果求均值。

概念优化算法,随机梯度降低SGD(Stochastic Gradient
Descent)。依照计算图自动求导,根据反向传播(Back

读书笔记TF0二四:TensorFlow达成Softmax Regression(回归)识别手写数字

TensorFlow实现Softmax Regression(回归)识别手写数字。MNIST(Mixed National
Institute of Standards and Technology
database),简单机器视觉数据集,2八X28像素手写数字,唯有灰度值消息,空白部分为0,笔迹依照颜色深浅取[鉴定分别手写数字,用Python预测某某国际平台可能率分析。0,
1],
7八4维,舍弃二维空间音信,指标分0~九共10类。数据加载,data.read_data_sets,
5伍仟个样本,测试集一千0样本,验证集四千样书。样本标注音讯,label,十维向量,拾种类one-hot编码。磨炼集中陶冶练模型,验证集检查测试功效,测试集评测模型(准确率、召回率、F一-score)。

算法设计,Softmax
Regression陶冶手写数字识别分类模型,臆度系列可能率,取可能率最大数字作模型输出结果。类个性相加,判定类可能率。模型学习磨练调整权值。softmax,各样特色总括exp函数,标准化(全体品类输出可能率值为一)。y
= softmax(Wx+b)。

NumPy使用C、fortran,调用openblas、mkl矩阵运算库。TensorFlow密集复杂运算在Python外执行。定义统计图,运算操作不供给每便把运算完的数据传回Python,全部在Python外面运维。

import tensor flow as tf,载入TensorFlow库。less =
tf.InteractiveSession(),成立InteractiveSession,注册为默许session。分化session的多寡、运算,互相独立。x
= tf.placeholder(tf.float3二, [None,784]),创设Placeholder
接收输入数据,第二参数数据类型,第叁参数代表tensor shape
数据尺寸。None不限条数输入,每条输入为78四维向量。

tensor存款和储蓄数据,壹旦接纳掉就会消退。Variable在模型磨炼迭代中持久化,长期存在,每轮迭代更新。Softmax
Regression模型的Variable对象weights、biases
开端化为0。模型陶冶自动学习合适值。复杂互联网,开头化方法首要。w =
tf.Variable(tf.zeros([784,
10])),7捌4特色维数,10类。Label,one-hot编码后10维向量。

Softmax Regression算法,y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) +
b)。tf.nn包罗多量神经互连网组件。tf.matmul,矩阵乘法函数。TensorFlow将forward、backward内容自动达成,只要定义好loss,磨炼自动求导梯度下跌,完毕Softmax
Regression模型参数自动学习。

定义loss
function描述难点模型分类精度。Loss越小,模型分类结果与实际值越小,越规范。模型开端参数全零,发生早先loss。磨炼指标是减小loss,找到全局最优或局地最优解。cross-entropy,分类难点常用loss
function。y预测可能率分布,y’真实可能率分布(Label
one-hot编码),判断模型对真正可能率分布预测准确度。cross_entropy =
tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y),
reduction_indices=[1]))。定义placeholder,输入真实label。tf.reduce_sum求和,tf.reduce_mean每种batch数据结果求均值。

概念优化算法,随机梯度降低SGD(Stochastic Gradient
Descent)。根据总结图自动求导,依据反向传播(Back

嗬,那是打算要卖什么狗皮膏药的广告呢?不是,其实大家程序员,或多或少,都会去钻探某某抽奖平台的票房价值难题,作者也不例外,说不定哪一天就会天上掉下个大馅饼了呢!有个别平台在我们伟大的天朝是被严峻禁止的,尽壹切或然保证社会主义基本价值观…这一个话小编不多说哈,避防招来杀生之祸^_^。详细内容能够下载本身的源码进行调节就能够知道结果,纯脚本式代码,写的搓,有性变态的心上人请多原谅。

Propagation)算法磨练,每轮迭代翻新参数减小loss。提供包装优化器,每轮迭代feed数据,TensorFlow在后台自动补充运算操作(Operation)完结反向传播和梯度降低。train_step

tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)。调用tf.train.GradientDescentOptimizer,设置学习进程0.5,设定优化指标cross-entropy,得报到并且接受集训练操作train_step。

tf.global_variables_initializer().run()。TensorFlow全局参数发轫化器tf.golbal_variables_initializer。

batch_xs,batch_ys =
mnist.train.next_batch(十0)。练习操作train_金沙注册送58,step。每一趟随机从磨炼集抽取100条样本构成mini-batch,feed给
placeholder,调用train_step演练样本。使用小片段样本锻炼,随机梯度降低,收敛速度越来越快。每次陶冶1切样书,总结量大,不易于跳出局地最优。

correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1),
tf.argmzx(y_,1)),验证模型准确率。tf.argmax从tensor寻找最大值序号,tf.argmax(y,1)求预测数字可能率最大,tf.argmax(y_,一)找样本真实数字种类。tf.equal判断预测数字体系是不是正确,再次来到计算分类操作是还是不是正确。

accuracy =
tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float3二)),总括全体样书预测正确度。tf.cast转化correct_prediction输出值类型。

print(accuracy.eval({x: mnist.test.images,y_:
mnist.test.labels}))。测试数据特征、Label输入评测流程,总括模型测试集准确率。Softmax
Regression MNIST数据分类识别,测试集平均准确率九2%左右。

TensorFlow 达成简单机器算法步骤:
一?定义算法公式,神经互联网forward计算。
二?定义loss,选定优化器,内定优化器优化loss。
3?迭代替演习练多少。
四?测试集、验证集评测准确率。

概念公式只是Computation Graph,唯有调用run方法,feed数据,总结才实施。

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
print(mnist.train.images.shape, mnist.train.labels.shape)
print(mnist.test.images.shape, mnist.test.labels.shape)
print(mnist.validation.images.shape, mnist.validation.labels.shape)
import tensorflow as tf
sess = tf.InteractiveSession()
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)
tf.global_variables_initializer().run()
for i in range(1000):
batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
train_step.run({x: batch_xs, y_: batch_ys})
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
print(accuracy.eval({x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))

参考资料:
《TensorFlow实践》

迎接付费咨询(150元每时辰),我的微信:qingxingfengzi

Regression(回归)识别手写数字 TensorFlow完结Softmax
Regression(回归)识别手写数字。MNIST(Mixed National Institute of
Stan…

Propagation)算法陶冶,每轮迭代翻新参数减小loss。提供包装优化器,每轮迭代feed数据,TensorFlow在后台自动补充运算操作(Operation)完结反向传来和梯度降低。train_step

tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)。调用tf.train.GradientDescentOptimizer,设置学习进程0.伍,设定优化指标cross-entropy,得报到并且接受集陶冶操作train_step。

tf.global_variables_initializer().run()。TensorFlow全局参数伊始化器tf.golbal_variables_initializer。

batch_xs,batch_ys =
mnist.train.next_batch(拾0)。演练操作train_step。每一趟随机从演习集抽取拾0条样本构成mini-batch,feed给
placeholder,调用train_step训练样本。使用小片段样本陶冶,随机梯度下跌,收敛速度更加快。每回练习一切样书,总计量大,不易于跳出局地最优。

correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1),
tf.argmzx(y_,1)),验证模型准确率。tf.argmax从tensor寻找最大值序号,tf.argmax(y,一)求预测数字可能率最大,tf.argmax(y_,1)找样本真实数字类别。tf.equal判断预测数字种类是或不是科学,重回总结分类操作是还是不是正确。

accuracy =
tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32)),总括全体样本预测正确度。tf.cast转化correct_prediction输出值类型。

print(accuracy.eval({x: mnist.test.images,y_:
mnist.test.labels}))。测试数据特征、Label输入评测流程,总计模型测试集准确率。Softmax
Regression MNIST数据分类识别,测试集平均准确率九2%左右。

TensorFlow 实现简单机器算法步骤:
壹?定义算法公式,神经网络forward总计。
二?定义loss,选定优化器,钦命优化器优化loss。
三?迭代替练习练多少。
四?测试集、验证集评测准确率。

概念公式只是Computation Graph,唯有调用run方法,feed数据,总计才实施。

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
print(mnist.train.images.shape, mnist.train.labels.shape)
print(mnist.test.images.shape, mnist.test.labels.shape)
print(mnist.validation.images.shape, mnist.validation.labels.shape)
import tensorflow as tf
sess = tf.InteractiveSession()
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)
tf.global_variables_initializer().run()
for i in range(1000):
batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
train_step.run({x: batch_xs, y_: batch_ys})
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
print(accuracy.eval({x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))

参考资料:
《TensorFlow实践》

欢迎付费咨询(150元每时辰),笔者的微信:qingxingfengzi

Regression(回归)识别手写数字 TensorFlow落成Softmax
Regression(回归)识别手写数字。MNIST(Mixed National Institute of
Stan…

Propagation)算法训练,每轮迭代翻新参数减小loss。提供包装优化器,每轮迭代feed数据,TensorFlow在后台自动补充运算操作(Operation)实现反向传播和梯度降低。train_step

tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)。调用tf.train.GradientDescentOptimizer,设置学习进度0.五,设定优化指标cross-entropy,得报到并且接受集锻练操作train_step。

tf.global_variables_initializer().run()。TensorFlow全局参数开端化器tf.golbal_variables_initializer。

batch_xs,batch_ys =
mnist.train.next_batch(十0)。陶冶操作train_step。每一回随机从陶冶集抽取100条样本构成mini-batch,feed给
placeholder,调用train_step陶冶样本。使用小片段样本练习,随机梯度下落,收敛速度更加快。每便演练1切样本,总结量大,不易于跳出局地最优。

correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1),
tf.argmzx(y_,1)),验证模型准确率。tf.argmax从tensor寻找最大值序号,tf.argmax(y,壹)求预测数字概率最大,tf.argmax(y_,一)找样本真实数字体系。tf.equal判断预测数字种类是不是正确,重回计算分类操作是不是科学。

accuracy =
tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float3贰)),总计全体样本预测正确度。tf.cast转化correct_prediction输出值类型。

print(accuracy.eval({x: mnist.test.images,y_:
mnist.test.labels}))。测试数据特征、Label输入评测流程,总计模型测试集准确率。Softmax
Regression MNIST数据分类识别,测试集平均准确率9二%左右。

TensorFlow 实现不难机器算法步骤:
壹?定义算法公式,神经网络forward计算。
二?定义loss,选定优化器,内定优化器优化loss。
3?迭代替磨炼练多少。
四?测试集、验证集评测准确率。

概念公式只是Computation Graph,只有调用run方法,feed数据,总计才实施。

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
print(mnist.train.images.shape, mnist.train.labels.shape)
print(mnist.test.images.shape, mnist.test.labels.shape)
print(mnist.validation.images.shape, mnist.validation.labels.shape)
import tensorflow as tf
sess = tf.InteractiveSession()
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)
tf.global_variables_initializer().run()
for i in range(1000):
batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
train_step.run({x: batch_xs, y_: batch_ys})
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
print(accuracy.eval({x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))

参考资料:
《TensorFlow实践》

欢迎付费咨询(150元每小时),笔者的微信:qingxingfengzi

Regression(回归)识别手写数字 TensorFlow完成Softmax
Regression(回归)识别手写数字。MNIST(Mixed National Institute of
Stan…

根本提醒:本着分享为指标,才能使技术升高,不过小编照旧愿意,我们只是在议论算法难题,仿佛在监督机器人怎样去读书、去预测那进程中的完结难题,懂了就行,表要声张,也断然不要陷入进去,不然哪个人都救不了你的啊,小编身边就有诸如此类的恋人,最后妻离子散…

我已提供一套已经搭建7/拾的基础,剩下三成的算法能够自行完毕。比如爬取数据,从两千年启幕(只要您愿意,从一九七六年终叶爬取都行)的数码样本;比如规则数据样本;比如分布式协同运算(名词真拗口,正是多台机械一起算)等等。

是因为作者水平有限,最近由二种方法去预判:

一:通过计算学以及长久的片段估算规则,记录并运算能精确撤除的数字(也正是它不会现出在集合中),正确率高达九成上述。

二:选拔“组合算法”,组合了几10亿组公式来进行演算,结果嘛,算法写得搓,手头服务器能源不够,未有结果,要算四个月多……

该连串由于种种因素更新会较慢,请多原谅!

重复提示:世上未有百分之百的相对,小编分享的源码只是为了求学和探究概率方法论,千万不要陷入到这么些世界里面去了,否者一切跟作者和平台非亲非故。

 

目录(忐忑的创新中)

用Python预测某某国际平台可能率分析(壹):这一个到底是什么,是什么的条条框框?

用Python预测某某国际平台可能率分析(二):怎样运维你的代码,那结果又是如何看头?

用Python预测某某国际平台可能率分析(3):如何贯彻python爬虫?

用Python预测某某国际平台可能率分析(四):怎么着预测有些数字不会在那么些集合中?

用Python预测某某国际平台可能率分析(伍):组合算法很渣,有未有越来越好的算法达成?

……

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