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原创 TensorFlow快速上手及TensorBoard使用

4.1 编程模型TensorFlow的命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算。TensorFlow是张量从图像的一端流动到另一端的计算过程，这也是TensorFlow的编程模型。4.1.1 了解模型的运行机制TensorFlow的运行机制属于“定义”与“运行”相分离。从操作层面可以抽象成两种：模型构建和模型运行。在模型构建过程中，需...

2018-05-27 17:00:13 1421

原创 TensorFlow基础类型汇总

4.2 TensorFlow基础类型定义及操作函数介绍下面介绍TensorFlow的基础类型、基础函数。这部分学完，会使你对TensorFlow的基础语法有个系统的了解，为后面学习写代码或读代码扫清障碍。4.2.1 张量及操作张量可以说是TensorFlow的标志，因为整个框架的名称TensorFlow就是张量流的意思。下面来一起全面的认识一下张量。1.张量介绍TensorFlow程序使用te...

2018-05-27 16:41:43 1166

原创代码实例：教你实现infoGAN

实例：构建infoGAN生成MNIST模拟数据本例演示在MNISTt数据集上使用infoGan网络模型生成模拟数据，并且加入标签信息的loss函数同时实现了AC-GAN的网络。其中的D和G都是用卷积网络来实现的，相当于DCGAN上面的infoGAN例子。案例描述通过使用InfoGAN网络学习MNIST数据特征，生成以假乱真的MNIST模拟样本，并发现内部潜在特征信息。具体实现可以分为如下几个步骤：...

2018-05-27 13:52:18 4415 7

原创 softmax算法与损失函数的综合应用

6.5 softmax 算法与损失函数的综合应用在神经网络中使用 softmax 计算 loss 时对于初学者常常会范很多错误，下面通过具体的实例代码演示需要注意哪些关键的地方与具体的用法。6.5.1 实例 22 交叉熵实验对于交叉熵这个比较生僻的术语，在深度学习领域中是最常见不过了，由于其常用性，在TensorFlow 中会被封装成为多个版本，有的公式里直接带了交叉熵，有的需要自己单独求一下交...

2018-05-27 13:40:27 2510

原创你了解变分自编码器吗？请看这里

10.9 变分自编码器前面所描述的自编码器可以降维重构样本，在这基础上我们来学习一个更强大的自编码器。10.9.1 什么是变分自编码器变分自编码器学习的不再是样本的个体，而是要学习样本的规律。这样训练出来的自编码器不单单具有重构样本的功能，还具有了仿照样本的功能。听起来这么强大的功能，到底是怎么做到的？下面我们来讲讲它的原理。变分自编码器，其实就是在编码过程中改变了样本的分布（“变分”可以理解...

2018-05-27 11:03:35 3160

原创剖析TensorFlow中，图的奥秘

4.4 实例19：图的基本操作前面接触了一些图的概念，这里来系统的了解一下TensorFlow中的图可以做哪些事情。案例描述(1) 演示使用三种方式来建立图，并依次设置为默认图，使用get_default_graph方法来获取当前默认图，验证默认图的设置生效。(2) 演示获取图中相关内容的操作。一个TensorFlow程序是默认建立一个图的，除了系统自动建图以外，还可以手动建立，并做一些其他的操...

2018-05-27 10:06:48 745

原创轻松配置分布式TensorFlow

4.5 配置分布式TensorFlow在大型的数据集上进行神经网络的训练，往往需要更大的运算资源，而且还要花上若干天才能完成运算量。TensorFlow提供了一个可以分布部署的模式，将一个训练任务拆成多个小任务，分配到不同的计算机上来完成协同运算，这样使用计算机群运算来代替单机计算，可以时训练时间大大变短。4.5.1 分布式TensorFlow的角色及原理要想配置TensorFlow为分布训练...

2018-05-27 09:58:34 5864 2

原创实战：条件变分自编码器

10.10 条件变分自编码器前面的变分自解码器是为了本节条件变分自解码器做铺垫的，在实际应用中条件变分自解码器会更为广泛一些，具体的内容如下。10.10.1 什么是条件变分自编码器变分自编码器存在一个问题，虽然可以生成一个样本，但是只能输出与输入图片相同类别的样本。虽然我们也可以在随机从符合模型生成的高斯分布中取数据来还原成样本，但是这样我们并不知道生成的样本属于哪个类别。条件变分解码器可以解决这...

2018-05-27 09:44:38 4011 1

原创轻松搭建TensorFlow 的开发环境

第 2 章搭建开发环境进入本书的开门阶段，先从环境的搭建开始。虽然 TensorFlow 支持 CPU 运行，但是里面也会有一些内容实例涉及到只能在 GPU 上运行。所以很有必要在学习本书之前买一个带有 GPU 显卡的机器。本书使用的 Python 3.5 开发环境，开发工具使用 Anaconda，操作系统使用 Windows 10。TensorFlow 的学习中与平台无关，读者也可以使用 li...

2018-05-23 21:52:52 655

原创一文读懂GAN网络

12.1 GAN的理论知识GAN主要由两部分构成：generator（生成式模型）和discriminator（判别式模型）：● generator主要是从训练数据中产生相同分布的samples，对于输入x，类别标签y，在生成式模型中估计其联合概率分布；● discriminator 则是判断输入是真实数据还是generator生成的数据，即，估计样本属于某类的条件概率分布。discrimina...

2018-05-23 21:17:09 1170

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