發(fā)簡信
IP屬地：廣東
-
Deep_in_mnist 3：使用TensorFlow搭建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（LeNet-5）識別mnist手寫數(shù)字（正確率99.29%）這是我Deep_in_mnist系列的第三篇博客 注意：這里的代碼都是在Jupyter Notebook中運行，原始的.ipynb文件可以在我的...
-
Numpy：取消numpy數(shù)組默認以科學計數(shù)法顯示
描述 我們在做數(shù)據(jù)分析的時候，經(jīng)常會讀取文件的數(shù)據(jù)之后轉換成np.ndarray對象，但是np.ndarray經(jīng)常默認以科學計數(shù)法顯示，比如： ...
-
Deep_in_mnist 1：自己動手實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡識別mnist手寫數(shù)字（正確率91.4%）
縮寫ML：機器學習Machine LearningNN：神經(jīng)網(wǎng)絡Neural NetworkANN：人工神經(jīng)網(wǎng)絡Artificial Neura...
-
Deep_in_mnist 2： 使用TensorFlow搭建ANN識別mnist手寫數(shù)字（正確率97.49%）這是我Deep_in_mnist系列的第二篇博客 注意：這里的代碼都是在Jupyter Notebook中運行，原始的.ipynb文件可以在我的...
-
TensorFlow：保存和提取模型描述 在訓練神經(jīng)網(wǎng)絡模型的時候，當模型訓練完之后，確切地說當訓練的session關閉之后，我們訓練出來的模型參數(shù)會全部丟失，從而無法有效復用模型...
-
TensorFlow： InternalError: Blas GEMM launch failed
描述 我的環(huán)境是Jupyter Notebook，Python3.5，使用的是TensorFlow-gpu，1.9.0版本 目前我遇到的Inte...
-
ML：自己動手實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡算法識別mnist手寫數(shù)字（準確率92.11%）注意：這里的代碼都是在Jupyter Notebook中運行，原始的.ipynb文件可以在我的GitHub主頁上下載 https://githu...
-
Numpy：常用的線性代數(shù)計算方法
不間斷更新 注：以下運算的對象a, b, c均為numpy.ndarray，并稱其為numpy數(shù)組，簡稱數(shù)組 單個數(shù)組運算 a.shape = ...
-
Python3：pickle加載文件產(chǎn)生UnicodeDecodeError
描述 我在做mnist項目的時候，需要讀取mnist.pkl.gz文件，找到示例代碼如下： Bug_1. 沒有cPickle這個模塊 CPick...