本文實例為大家分享了tensorflow實現(xiàn)線性回歸的具體代碼,供大家參考,具體內(nèi)容如下 一、隨機(jī)生成1000個點,分布在y=0.1x+0.3直線周圍,并畫出來 import tensorflow
1. 多曲線 1.1 使用pyplot方式 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(1, 11, 1)
通常情況下,微信小程序追求的是短小精悍,即開即用,用完即走,適用于一些簡單的應(yīng)用場景。然而,隨著微信小程序開放能力的提高,人們發(fā)現(xiàn)用微信小程序可以實現(xiàn)越來越多的功能,小程序也越來越復(fù)雜,越來越龐大起來
如下所示: from __future__ import print_function,division import tensorflow as tf #create a Variable w
1.保存變量 先創(chuàng)建(在tf.Session()之前)saver saver = tf.train.Saver(tf.global_variables(),max_to_keep=1) #max
使用tensorflow訓(xùn)練模型的時候,模型持久化對我們來說非常重要。 如果我們的模型比較復(fù)雜,需要的數(shù)據(jù)比較多,那么在模型的訓(xùn)練時間會耗時很長。如果在訓(xùn)練過程中出現(xiàn)了模型不可預(yù)期的錯誤,導(dǎo)致訓(xùn)練意外
由于項目需要,需要將TensorFlow保存的模型從ckpt文件轉(zhuǎn)換為pb文件。 import os from tensorflow.python import pywrap_tensorflow
tensorflow中tile是用來復(fù)制tensor的指定維度,具體看下面的代碼: import tensorflow as tf a = tf.constant([[1, 2], [3, 4
在深度學(xué)習(xí)中,遷移學(xué)習(xí)經(jīng)常被使用,在大數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練的模型遷移到特定的任務(wù),往往需要保持模型參數(shù)不變,而微調(diào)與任務(wù)相關(guān)的模型層。 本文主要介紹,使用tensorflow部分更新模型參數(shù)的方法。 1.
手寫數(shù)字識別算法的設(shè)計與實現(xiàn) 本文使用python基于TensorFlow設(shè)計手寫數(shù)字識別算法,并編程實現(xiàn)GUI界面,構(gòu)建手寫數(shù)字識別系統(tǒng)。這是本人的本科畢業(yè)論文課題,當(dāng)然,這個也是機(jī)器學(xué)習(xí)的基本問題