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下载google图像识别网络inception-v3并查看结构课程：炼数成金GITHUBCSDN欢迎点亮starimport tensorflow as tfimport osimport tarfileimport requests# inception-v3 是googlenet的第三个版本#inception模型下载地址inception_pretrain_model_url = 'http://download.tensorflow.org/models/image/im

验证码识别课程：炼数成金GITHUBCSDN欢迎点亮star# coding: utf-8import osimport tensorflow as tffrom PIL import Imagefrom nets import nets_factoryimport numpy as np# 不同字符数量CHAR_SET_LEN = 10# 图片高度IMAGE_HEIGHT = 60# 图片宽度IMAGE_WIDTH = 160# 批次BATCH_SIZE = 25

生成tfrecord文件课程：炼数成金GITHUBCSDN欢迎点亮starimport osimport tensorflow as tfos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'import random,math,sysfrom PIL import Imageimport numpy as npgpu_options = tf.compat.v1.GPUO

验证码生成课程：炼数成金GITHUBCSDN欢迎点亮star# 验证码生成库from captcha.image import ImageCaptcha # pip install captchaimport numpy as npfrom PIL import Imageimport randomimport sysnumber = ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']alphabet = ['a','b','

生成tfrecord课程：炼数成金GITHUBCSDN欢迎点亮starimport osimport tensorflow as tfos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'import random,math,sysfrom PIL import Imageimport numpy as npgpu_options = tf.compat.v1.GPUOpt

使用inception-v3做各种图像的识别课程：炼数成金GITHUBCSDN欢迎点亮starimport tensorflow as tfimport osimport numpy as npimport refrom PIL import Imageimport matplotlib.pyplot as pltclass NodeLookup(object): def __init__(self): label_lookup_path='incepti

神经网络saver_restore课程：炼数成金GITHUBCSDN欢迎点亮starimport tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #手写数字相关的数据包# 载入数据集mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot=True) #载入数据，{数据集包路径，把标签转化为只有0和1的形式}#定义变量，

神经网络saver_save课程：炼数成金GITHUBCSDN欢迎点亮starimport tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #手写数字相关的数据包# 载入数据集mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot=True) #载入数据，{数据集包路径，把标签转化为只有0和1的形式}#定义变量，即每个

递归神经网络RNN课程：炼数成金GITHUBCSDN欢迎点亮starimport tensorflow as tf#from tensorflow.contrib import rnnfrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #手写数字相关的数据包# 载入数据集mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot=True) #载入数据，{数据

卷积神经网络CNN的tensorboard实现课程：炼数成金GITHUBCSDN欢迎点亮starimport tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #手写数字相关的数据包# 载入数据集mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot=True) #载入数据，{数据集包路径，把标签转化为只有0和1的形式}

卷积神经网络CNN用于MNIST数据分类课程：炼数成金GITHUBCSDN欢迎点亮starimport tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #手写数字相关的数据包# 载入数据集mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot=True) #载入数据，{数据集包路径，把标签转化为只有0和1的形式}#定义

tensorboard可视化课程：炼数成金GITHUBCSDN欢迎点亮starimport tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datafrom tensorflow.contrib.tensorboard.plugins import projector#载入数据mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot=True

tensorboard网络运行课程：炼数成金GITHUBCSDN欢迎点亮starimport tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #手写数字相关的数据包# 载入数据集mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot=True) #载入数据，{数据集包路径，把标签转化为只有0和1的形式}#定义变量，即每

tensorboad网络结构课程：炼数成金代码：GITHUB欢迎点亮starimport tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #手写数字相关的数据包# 载入数据集mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot=True) #载入数据，{数据集包路径，把标签转化为只有0和1的形式}#定义变量，即每个批次

神经网络优化器（课程：炼数成金）Optimizertf.train.GradientDescentOptimizertf.train.AdadeltaOptimizertf.train.AdagradDAOptimizertf.train.MomentumOptimizertf.train.AdamOptimizertf.train.FtrlOptimizertf.train.ProximalAdagradOptimizertf.train.RMSPropOptimizer各种优化器

拟合（课程：炼数成金）回归和分类中的拟合：欠拟合underfitting，正确拟合rightfitting，过拟合overfitting防止过拟合：增加数据集；正则化方法：C=C0+λ2n∑ww2C = C_0 + \frac{\lambda}{2n} \sum_w w^2C=C0​+2nλ​∑w​w2Dropout：训练只有部分神经元工作，通常运用在数据集比较少的情况下；[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-RwYsQtGh-163272951881

代价函数：二次、交叉熵、对数似然（课程：炼数成金）文章目录代价函数：二次、交叉熵、对数似然（课程：炼数成金）二次代价函数（quadratic cost）交叉熵代价函数（cross-entropy）对数似然代价函数（log-likelihood cost）二次代价函数（quadratic cost）C=12n∑x∣∣y(x)−aL(x)∣∣2C = \frac{1}{2n} \sum_x ||y(x) - a^L(x)||^2C=2n1​∑x​∣∣y(x)−aL(x)∣∣2其中，C表示代价函数，x表

MNIST数据集分类简单版本（课程：炼数成金）import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #手写数字相关的数据包# 载入数据集mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot=True) #载入数据，{数据集包路径，把标签转化为只有0和1的形式}#定义变量，即每个批次的大小batch_size = 100

线性回归（课程：炼数成金）代码讲解在随机点上进行拟合import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 使用numpy生成200个随机点，作为样本x_data = np.linspace(-0.5, 0.5, 200)[:,np.newaxis] #生成从-0.5到0.5均匀分布的200个数值，扩展到二维（200*1）noise = np.random.normal(0,0.02,x_da