”【PKU】TensorFlow“ 的搜索结果

     强制tensor转换为该数据类型 最大最小值 tf.cast(张量名,dtype=数据类型) 计算张量维度上元素的最小值 tf.reduce_min(张量名) 计算张量维度上元素的最大值 tf.reduce_max(张量名) x1 = tf.constant([1., 2., 3.]...

     神经网络的复杂度 NN复杂度:多用NN层数和NN参数的个数表示 空间复杂度 层数=隐藏层的层数+1个输出层 总参数= 总w + 总b 时间复杂度 乘加运算的总次数

     import tensorflowas tfa=tf.constant([1,5],dtype=tf.int64) print(a) print(a.dtype) print(a.shape) 如果去掉dtype项,不同电脑环境不同导致默认值不同,可能导致后续程序bug 将numpy类型转换为Tensor tf. ...

     人工智能三学派 行为主义:基于控制论,构建感知-动作控制系统。(控制论,如平衡、行走、避障等自适应控制系统) 符号主义:基于算数逻辑表达式,求解问题时先把问题描述为表达式,再求解表达式。...

     激活函数的概念 对于简化的神经元模型,没有设计激活函数,因此无论设计多少层神经结构,最终得到的都是线性结构。 因此,我们在神经元进行乘加运算的神经元体后面增加一个激活函数,以增强模型的表达力。...

     准备数据 •数据集读入 •数据集乱序 •生成训练集和测试集(即x_train/ y_train) •配成(输入特征,标签)对,每次读入一小撮(batch) 搭建网络 •定义神经网路中所有可训练参数 参数优化 •嵌套循环迭代,with...

     There are some examples to show how to save trained models example 1: this code can save the model which achieves max acc; but it cannot train model based on the pre-trained model;...

     本文主要记录我在慕课上观看北大曹建老师的《人工智能实践:Tensorflow笔记》,链接:https://www.icourse163.org/course/PKU-1002536002讲得很好。下面的内容主要来源于老师的课堂内容,自己整理,用来以后复习,...

     1. 随机梯度下降法SGD:tf.train.GradientDescentOptimizer 收敛速度不如其他优化算法2. Adadelta:tf.train.AdadeltaOptimizer 使用Adadelta我们甚至不需要设置一个默认学习率,在Adadelta不需要使用学习率也可以达...

     import tensorflow as tf w = tf.Variable(tf.constant(5, dtype=tf.float32)) lr = 0.2 epoch = 40 for epoch in range(epoch): # for epoch 定义顶层循环,表示对数据集循环epoch次,此例数据集数据仅有1个w,...

     from sklearn import datasets from pandas import DataFrame import pandas as pd x_data = datasets.load_iris().data # .data返回iris数据集所有输入特征 y_data = datasets.load_iris().target # .target返回...

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