3 import tensorflow as tf 4 import numpy as np #python 的科学计算模块 5 BATCH_SIZE = 8 #每次喂给神经网络的数据大小 6 seed = 23455 #随机种子,为了使每次生成数据一致 7 8 #利用seed生成随机数 9 rng = np.random.RandomState(seed) 10 #返回 32*2 矩阵 代表32组,体积和质量的数据 11 X = ...
2.1 session会话控制 官网解释:class tf.session是一个运行TensorFlow操作的类,一个session对象封装了操作对象的执行环境,并且计算张量。 session的官方文档 示例代码1 import tensorflow as tf #tf.constant是TensorFlow中的常量,后续将会提到 a = tf.constant(5.0) b = tf.constant(6.0) c = a * b sess = tf...
从运行结果可以发现,Tensorflow中的张量与numpy中的向量不同,张量中包含着名字,维度,和类型三种属性。张量是建立在计算图上的,通过使用会话,就可以计算不同的数据。具体计算图将在之后Tensorflow可视化中介绍,这里暂时就可以理解为一个函数。Tensorflow中还含有不同的随机数常数生成函数,可以帮助建立神经网络中的权值和阈值。
这是自己学习tensorflow的基本操作后,实现的最简单的BP神经网络模型。数据集用的时之前在博文:利用BP神经网络对语音特征信号数据集进行分类中的语音信号数据集,在之前的文章忘记附上数据集,这次在博客中给出下载链接:语音信号数据集。不得不说TensorFlow的强大,运算速度快不说,精度比[利用BP神经网络对语音特征信号数据...
上章我们用的是通过非线性方程求的解。 本章我们来尝试用bp神经网络来解决异或问题。 我们需要解决的问题: 1: 什么是bp 神经网络? 2:理解bp神经网络需要哪些数学知识? 3:梯度下降的原理 4: 激活函数 5:bp的推导。 正文: 1.什么是bp网络? 引用百度知道回复: ...
在TensorFlow中搭建BP神经网络的步骤如下: 导入必要的库: import tensorflow as tf 复制代码 定义输入和输出数据的占位符: X = tf.placeholder(tf.float32, [None, input_size]) # 输入数据的占位符,None表示可以接受任意数量的样本 Y = tf.placeholder(tf.float32, [None, output_size]) # 输出数据的...
tensflowBP神经网络 tensorflow搭建bp神经网络随着人工智能的快速发展,神经网络已经成为许多领域中最重要的技术之一。其中,BP神经网络是一种反向传播神经网络,它通过反向传播算法来训练网络权重和偏置,使得网络能够学习到某种特定的映射关系。而tensflowBP神经网络是一种基于TensorFlow框架的反向传播神经网络,它利用了TensorFlow...
nn.Dropout(), #防止过度拟合，TensorFlow也有 nn.Linear(15, 2))def forward(self, x):x = self.fc(x)return x 关于选择哪一个框架的问题，在TensorFlow2.0出现之前，小编会推荐pytorch,现在的TensorFlow2.0和pytorch代码风格已经越来越接近了，但是TensorFlow2.0可以支持的平台更多，所以这里推荐TensorFlow2....
实现功能前面两篇文章分别介绍了两种搭建神经网络模型的方法,一种是基于tensorflow的keras框架,另一种是继承父类自定义class类,本篇文章将编写原生代码搭建BP神经网络。 实现代码import tensorflow as tf from …
8.3 TensorFlow BP神经网络构建与超参数的选取 前言 之前的8.1 构建回归模型的重点在于计算图概念,8.2则介绍一些在整个流程中更靠后的部分:损失函数,优化函数,以及一些其他常用的函数.而本片中的重点在于构建计算图,与模型的训练与测试BP 代码与讲解 设置数据...