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TensorFlow基础代码

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简介:
《TensorFlow基础代码》是一本介绍使用TensorFlow进行机器学习和深度学习编程的入门书籍,通过实例讲解了如何编写基本的TensorFlow程序。 以下是TensorFlow的一些基础代码资源,涵盖了CNN(卷积神经网络)、逻辑回归、RNN(循环神经网络)以及线性回归等内容。 对于CNN(卷积神经网络),示例代码为cnn_mnist.py,并使用了MNIST手写数字数据集。该代码演示如何构建一个简单的CNN模型来识别MNIST中的手写数字。 在逻辑回归方面,提供了名为logistic_regression.py的示例代码和随机生成的人工数据集。此代码展示了如何利用TensorFlow建立用于分类问题的逻辑回归模型。 对于RNN(循环神经网络),recurrent_neural_network.py是相关示例代码,并使用了Shakespeare作品的数据集。该文件说明了构建一个简单的RNN以预测莎士比亚文本中下一个字符的方法。 最后,线性回归部分包括linear_regression.py这一示例代码和随机生成的人工数据集。此代码展示了如何在TensorFlow中建立用于数值型数据预测的线性回归模型。

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  • TensorFlow
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    《TensorFlow基础代码》是一本介绍使用TensorFlow进行机器学习和深度学习编程的入门书籍,通过实例讲解了如何编写基本的TensorFlow程序。 以下是TensorFlow的一些基础代码资源,涵盖了CNN(卷积神经网络)、逻辑回归、RNN(循环神经网络)以及线性回归等内容。 对于CNN(卷积神经网络),示例代码为cnn_mnist.py,并使用了MNIST手写数字数据集。该代码演示如何构建一个简单的CNN模型来识别MNIST中的手写数字。 在逻辑回归方面,提供了名为logistic_regression.py的示例代码和随机生成的人工数据集。此代码展示了如何利用TensorFlow建立用于分类问题的逻辑回归模型。 对于RNN(循环神经网络),recurrent_neural_network.py是相关示例代码,并使用了Shakespeare作品的数据集。该文件说明了构建一个简单的RNN以预测莎士比亚文本中下一个字符的方法。 最后,线性回归部分包括linear_regression.py这一示例代码和随机生成的人工数据集。此代码展示了如何在TensorFlow中建立用于数值型数据预测的线性回归模型。
  • TensorFlow的DnCNN去噪-Matlab&DnCNN(tensorflow)
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    本项目提供了一个基于TensorFlow实现的DnCNN图像去噪模型,同时附带了Matlab版本的代码和相关文档。用户可以通过该项目轻松地应用深度学习技术进行图像降噪处理。 去噪声代码matlab实现DnCNN-张量流基于tensorflow-1.8的版本。运行此代码需要Python3环境,并且安装以下依赖项:scipy、numpy、tensorflow-gpu、scikit-image、pillow以及h5py。 生成训练数据可使用generate_data.py脚本,但您可能需要调整训练数据集路径。根据作者提供的信息,在所生成的训练数据集中存在一些空白(零)值的数据。 进行模型训练时,请运行train_DnCNN.py文件;测试阶段则需执行Validate_DnCNN.py,并适当修改您的测试集路径和文件类型设置,尽管我通过matlab创建了用于与其它方法对比的测试集。 在我的研究工作中,仅使用了一种去噪技术。在BSD68数据集上对不同降噪算法进行了比较并记录平均PSNR(dB)结果如下: | 噪音等级 | BM3D | Wiener | NL-means | MLP | TNRD | DnCNN-S-Re | |---------|------|--------|----------|------|--------|------------| | 15 | 31.07| 31.24 | -- | -- | 31.24 | 31.61 | | 25 | 28.57| 28.96 | -- | -- | 28.74 | 29.16 | 对于噪声等级为50的情况,原文中未提供具体数值。
  • TensorFlow的自编器(Autoencoder)
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    本项目提供了一个基于TensorFlow框架实现的自编码器(Autoencoder)代码示例,旨在帮助用户理解和应用这一深度学习技术进行数据降维与特征提取。 使用TensorFlow实现的自编码器,并带有详细注释。该代码采用MNIST数据集进行训练和测试,在安装好Python及TensorFlow后即可运行。
  • TensorFlow示例
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    《TensorFlow示例代码》提供了一系列基于Google开发的深度学习框架TensorFlow的实际应用案例和编程实践,帮助读者掌握模型构建与训练技巧。 这里有三个使用Tensorflow编写的小程序:手写体识别、猫狗识别和人脸识别。
  • VGG16的TensorFlow
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    这段代码实现了经典的VGG16卷积神经网络模型,并提供了使用TensorFlow框架进行图像分类任务的具体示例和教程。 忘记了是哪本外国书的源代码了,只是当时看书的时候顺便复制了作者提供的代码。
  • 网易云课堂《TensorFlow》:泰坦尼克号获救预测Jupyter笔记
    优质
    本课程通过Jupyter笔记本提供TensorFlow在Python中的实战应用,以泰坦尼克号乘客生存预测为案例,适合初学者掌握机器学习基础知识。 根据网易云课堂《Tensorflow基础泰坦尼克获救预测》课程整理的Jupyter代码笔记。
  • HTML分页
    优质
    本页面提供了关于如何使用HTML实现网页内容分页的基础知识和示例代码,适合初学者学习和实践。 简单好用的分页源码,易于配置和使用。只需进行简单的设置即可开始使用。
  • MFC知识
    优质
    本资源提供了MFC(Microsoft Foundation Classes)编程的基础知识和示例代码,适合初学者学习Windows应用程序开发。通过实例帮助理解MFC框架的应用。 MFC基础代码适合初学者学习。最近刚入手VS的用户可以尝试一下。这段文字是新创建的内容。
  • JUnit测试
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    JUnit测试基础代码是一份教学资源,介绍了如何使用Java编程语言中的JUnit框架进行单元测试的基础知识和示例代码。适合初学者学习软件开发过程中的测试环节。 JUnit是Java编程语言中最常用的单元测试框架之一,它允许开发者编写可执行的测试用例来验证代码的功能。单元测试是对程序中的最小可测试单元进行检查和验证,通常是单个方法。JUnit提供了一套断言库,可以判断预期结果是否与实际结果相符,从而帮助找出代码中的错误。 让我们了解一下如何在Java项目中设置JUnit。通常,你需要在构建工具(如Maven或Gradle)的依赖管理中添加JUnit的依赖。对于Maven,可以在`pom.xml`文件中添加以下代码: ```xml junit junit 4.13.2 test ``` 如果你使用的是Gradle,可以在`build.gradle`文件中写入: ```groovy testImplementation junit:junit:4.13.2 ``` 现在我们已经准备好了使用JUnit。一个简单的JUnit测试类通常会继承自`junit.framework.TestCase`(适用于JUnit 4及之前版本)或者使用`@RunWith(JUnitPlatform.class)`注解(适用于JUnit 5及以上版本)。下面是一个基于JUnit 4的简单示例: ```java import org.junit.Test; import static org.junit.Assert.*; public class MyTest { // 要测试的方法 public int add(int a, int b) { return a + b; } @Test public void testAdd() { assertEquals(3, add(1, 2)); } } ``` 在这个例子中,我们定义了一个名为`MyTest`的测试类,其中有一个`add`方法。然后我们创建了一个测试方法`testAdd`,使用`assertEquals`断言来验证`add`方法的结果是否符合预期。当运行这个测试时,如果`add(1, 2)`返回3,则测试通过;否则,它将失败并提供有关问题的信息。 在JUnit 5中,测试方法的命名规则不再强制要求以`test`开头,你可以使用任何有意义的名字。同时,JUnit 5引入了一些新的注解,比如`@DisplayName`用于设置测试方法的显示名称,`@BeforeEach`和`@AfterEach`分别用于在每个测试方法之前和之后执行代码,以及 `@Disabled`用来禁用某个测试。 为了运行这些测试,你可以右键点击测试类或方法,在IDE(如IntelliJ IDEA或Eclipse)中选择运行。测试结果将显示在IDE的测试运行器视图中,展示每个测试的执行状态和可能的错误信息。 通过这种方式学习JUnit可以帮助你更好地理解单元测试的概念,并且了解如何将其应用到实际项目中以提高代码质量。
  • ArcEngine功能_地理系统
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    《ArcEngine基础功能代码》是一本专注于讲解如何利用ArcGIS Engine进行开发的基础书籍,特别适合于构建基础地理信息系统的学习者和开发者阅读。书中通过一系列示例代码详细介绍了ArcEngine的各项核心功能及其应用方法。 ArcEngine基本功能代码及文档包括以下部分: 1. 符号选择框制作。 2. 空间分析-Union联合分析。 3. 地图五种渲染功能。 4. 几何运算点缓冲区查询功能制作。 5. 空间分析-Merge融合分析。 6. Clip裁剪分析。 7. 空间参考功能。 8. Buffer缓冲区分析。 9. Intersect相交分析。 10. 气泡弹出提示框制作。 11. 地图属性窗口。 12. 鹰眼视图功能实现。 13. 几何运算线面查询功能制作。 14. Toc图层右键打开属性表及相应操作的功能开发。 15. PageLayout基本功能应用。 16. 利用气泡框显示权属名称的方法设计。 17. 属性表窗口数据列排序导出统计功能实现。 18. PageLayout高级功能拓展。 19. 查询之属性到图的制作方法。 20. 图到属性查询的功能开发过程。 21. PageLayout布局与数据同步技术的应用实践。 22. 基本编辑功能。