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学习笔记TF0二四,识别手写数字

8 4月 , 2019  

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学学笔记TF0贰肆:TensorFlow完成Softmax 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 Standards and Technology
database),简单机器视觉数据集,28X2八像素手写数字,唯有灰度值新闻,空白部分为0,笔迹依照颜色深浅取[0,
1],
7八四维,废弃二维空间消息,目的分0~玖共十类。数据加载,data.read_data_sets,
5四千个样本,测试集一千0样书,验证集四千样书。样本标注音讯,label,10维向量,10类别one-hot编码。磨炼集中磨炼练模型,验证集检查实验作用,测试集评测模型(准确率、召回率、F一-score)。

算法设计,Softmax
Regression磨炼手写数字识别分类模型,估量体系可能率,取可能率最大数字作模型输出结果。类特色相加,判定类可能率。模型学习练习调整权值。softmax,各个特色总计exp函数,标准化(全数品种输出概率值为壹)。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。定义总计图,运算操作不须要每一次把运算完的多寡传回Python,全体在Python外面运维。

import tensor flow as tf,载入TensorFlow库。less =
tf.InteractiveSession(),创设InteractiveSession,注册为私下认可session。分化session的多少、运算,互相独立。x
= tf.placeholder(tf.float3二, [None,784]),成立Placeholder
接收输入数据,第贰参数数据类型,第3参数代表tensor shape
数据尺寸。None不限条数输入,每条输入为78肆维向量。

tensor存款和储蓄数据,一旦选拔掉就会破灭。Variable在模型陶冶迭代中持久化,长期存在,每轮迭代翻新。Softmax
Regression模型的Variable对象weights、biases
开始化为0。模型磨炼自动学习合适值。复杂互联网,开首化方法首要。w =
tf.Variable(tf.zeros([784,
10])),7八四特征维数,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包蕴多量神经网络组件。tf.matmul,矩阵乘法函数。TensorFlow将forward、backward内容自动完毕,只要定义好loss,锻练自动求导梯度下落,实现Softmax
Regression模型参数自动学习。

定义loss
function描述问题模型分类精度。Loss越小,模型分类结果与诚实值越小,越规范。模型开首参数全零,发生初叶loss。磨炼目的是减小loss,找到全局最优或部分最优解。cross-entropy,分类难点常用loss
function。y预测概率分布,y’真实可能率分布(Label
one-hot编码),判断模型对真实概率分布预测准确度。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)。依据计算图自动求导,遵照反向传播(Back

学习笔记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X2八像素手写数字,唯有灰度值音信,空白部分为0,笔迹依照颜色深浅取[0,
1],
7八四维,吐弃2维空间音信,目的分0~九共10类。数据加载,data.read_学习笔记TF0二四,识别手写数字。data_sets,
56000个样本,测试集一千0样本,验证集四千样本。样本标注信息,label,十维向量,十连串one-hot编码。陶冶集中演习练模型,验证集检验效能,测试集评测模型(准确率、召回率、F壹-score)。

算法设计,Softmax
Regression陶冶手写数字识别分类模型,估量系列可能率,取可能率最大数字作模型输出结果。类天性相加,判定类概率。模型学习操练调整权值。softmax,各种特色总括exp函数,标准化(全数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。定义计算图,运算操作不供给每回把运算完的数量传回Python,全体在Python外面运转。

import tensor flow as tf,载入TensorFlow库。less =
tf.InteractiveSession(),成立InteractiveSession,注册为暗中认可session。不相同session的多寡、运算,互相独立。x
= tf.placeholder(tf.float3贰, [None,784]),创立Placeholder
接收输入数据,第二参数数据类型,第三参数代表tensor shape
数据尺寸。None不限条数输入,每条输入为7八肆维向量。

tensor存款和储蓄数据,1旦采纳掉就会消亡。Variable在模型磨炼迭代中持久化,长时间存在,每轮迭代更新。Softmax
Regression模型的Variable对象weights、biases
初叶化为0。模型演习自动学习合适值。复杂网络,起首化方法首要。w =
tf.Variable(tf.zeros([784,
10])),78四天性维数,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包罗大批量神经互连网组件。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落,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,产生开始loss。陶冶指标是减小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),判断模型对实在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种种batch数据结果求均值。

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

学习笔记TF0二四:TensorFlow达成Softmax 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 Standards and Technology
database),简单机器视觉数据集,28X2八像素手写数字,唯有灰度值音信,空白部分为0,笔迹依照颜色深浅取[0,
1],
7八4维,抛弃二维空间消息,目的分0~玖共十类。数据加载,data.read_data_sets,
5五千个样本,测试集一千0样本,验证集4000样本。样本标注音信,label,10维向量,10种类one-hot编码。练习集中磨炼练模型,验证集检查评定作用,测试集评测模型(准确率、召回率、F一-score)。

算法设计,Softmax
Regression磨练手写数字识别分类模型,臆度连串可能率,取概率最大数字作模型输出结果。类脾气相加,判定类概率。模型学习陶冶调整权值。softmax,种种特色总括exp函数,标准化(全部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。定义总计图,运算操作不要求每一趟把运算完的数目传回Python,全体在Python外面运营。

import tensor flow as tf,载入TensorFlow库。less =
tf.InteractiveSession(),成立InteractiveSession,注册为暗中同意session。不一致session的数据、运算,相互独立。x
= tf.placeholder(tf.float3二, [None,784]),成立Placeholder
接收输入数据,第二参数数据类型,第三参数代表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,一旦选择掉就会化为乌有。Variable在模型练习迭代中持久化,长时间存在,每轮迭代翻新。Softmax
Regression模型的Variable对象weights、biases
初阶化为0。模型练习自动学习合适值。复杂网络,早先化方法主要。w =
tf.Variable(tf.zeros([784,
10])),78肆风味维数,10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内容自动实现,只要定义好loss,锻炼自动求导梯度下跌,完结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,模型分类结果与真正值越小,越规范。模型开始参数全零,产生开首loss。练习目的是减小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’真实概率分布(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每一个batch数据结果求均值。

概念优化算法,随机梯度下跌SGD(Stochastic Gradient
Descent)。依照总括图自动求导,依照反向传播(Back

嗬,那是打算要卖什么狗皮膏药的广告呢?不是,其实我们程序员,或多或少,都会去钻探某某抽奖平台的票房价值难题,小编也不例外,说不定哪一天就会天上掉下个大馅饼了啊!有些平台在大家伟大的天朝是被严俊禁止的,尽壹切恐怕保证社会主义基本价值观…那一个话笔者不多说哈,防止招来杀生之祸^_^。详细内容能够下载本身的源码举办调节就能够知道结果,纯脚本式代码,写的搓,有疑病症的对象请多包含。

Propagation)算法磨炼,每轮迭代更新参数减小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)完成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,得报到并且接受集练习操作train_威尼斯人线上娱乐,step。

tf.global_variables_initializer().run()。TensorFlow全局参数先导化器tf.golbal_variables_initializer。

batch_xs,batch_ys =
mnist.train.next_batch(十0)。练习操作train_step。每趟随机从练习集抽取100条样本构成mini-batch,feed给
placeholder,调用train_step练习样本。使用小片段样本练习,随机梯度下跌,收敛速度越来越快。每便磨炼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_,一)),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判断预测数字连串是还是不是科学,重临计算分类操作是或不是正确。

accuracy =
tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float3二)),计算全部样书预测正确度。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,测试集平均准确率九二%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总括。
2?定义loss,选定优化器,钦赐优化器优化loss。
3?迭代替锻练练多少。
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,计算才实施。

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),小编的微信: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)算法演习,每轮迭代更新参数减小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)完毕反向传来和梯度下落。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,获得磨炼操作train_step。

tf.global_variables_initializer().run()。TensorFlow全局参数初步化器tf.golbal_variables_initializer。

batch_xs,batch_ys =
mnist.train.next_batch(拾0)。磨炼操作train_step。每一趟随机从磨炼集抽取拾0条样本构成mini-batch,feed给
placeholder,调用train_step演习样本。使用小片段样本训练,随机梯度降低,收敛速度更加快。每便练习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_,一)),验证模型准确率。tf.argmax从tensor寻找最大值序号,tf.argmax(y,一)求预测数字概率最大,tf.argmax(y_,壹)找样本真实数字连串。tf.equal判断预测数字连串是不是科学,重返总结分类操作是还是不是正确。

accuracy =
tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float3贰)),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,计算模型测试集准确率。Softmax
Regression MNIST数据分类识别,测试集平均准确率92%左右。

TensorFlow 达成简单机器算法步骤:
壹?定义算法公式,神经网络forward总计。
贰?定义loss,选定优化器,钦命优化器优化loss。
3?迭代替磨炼练多少。
肆?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》

欢迎付费咨询(150元每小时),作者的微信:qingxingfengzi

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
Stan…

Propagation)算法练习,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下跌。train_step

tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)。调用tf.train.GradientDescentOptimizer,设置学习进度0.5,设定优化指标cross-entropy,得报到并且接受集演习操作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。每趟随机从操练集抽取100条样本构成mini-batch,feed给
placeholder,调用train_step磨练样本。使用小片段样本磨炼,随机梯度下跌,收敛速度越来越快。每回练习1切样本,总结量大,不简单跳出局地最优。

correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1),
tf.argmzx(y_,壹)),验证模型准确率。tf.argmax从tensor寻找最大值序号,tf.argmax(y,一)求预测数字概率最大,tf.argmax(y_,1)找样本真实数字连串。tf.equal判断预测数字连串是或不是正确,重临总括分类操作是不是科学。

accuracy =
tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32)),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,计算模型测试集准确率。Softmax
Regression MNIST数据分类识别,测试集平均准确率玖二%左右。

TensorFlow 达成简单机器算法步骤:
一?定义算法公式,神经网络forward总括。
二?定义loss,选定优化器,钦点优化器优化loss。
3?迭代替练习练多少。
4?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,总括才实施。

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

根本提醒:本着分享为目标,才能使技术进步,可是作者依然盼望,大家只是在探究算法难题,就像在监督检查机器人怎么着去学学、去预测那进度中的完成难点,懂了就行,表要声张,也断然不要陷入进去,不然什么人都救不了你的哦,笔者身边就有那般的朋友,最后妻离子散…

作者已提供一套已经搭建7/十的基础,剩下3/十的算法能够自行落成。比如爬取数据,从3000年起来(只要你愿意,从1977年开头爬取都行)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,便是多台机械一起算)等等。

由于小编水平有限,最近由三种办法去预判:

一:通过总括学以及长期的有些揣测规则,记录并运算能准确废除的数字(也正是它不会出现在集合中),正确率高达百分之九十上述。

2:接纳“组合算法”,组合了几拾亿组公式来进行演算,结果嘛,算法写得搓,手头服务器财富不够,未有结果,要算5个月多……

该系列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绝对,小编分享的源码只是为着求学和研商可能率方法论,千万不要陷入到这些领域里面去了,否者1切跟我和平台非亲非故。

 

目录(忐忑的换代中)

用Python预测某某国际平台可能率分析(一):这几个到底是怎么,是怎么的平整?

用Python预测某某国际平台可能率分析(2):怎么着运作你的代码,那结果又是怎么着意思?

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):怎样预测有个别数字不会在那个集合中?

用Python预测某某国际平台可能率分析(5):组合算法很渣,有未有越来越好的算法完毕?

……


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