咱俩和阿欢失去联络十年后,得知阿欢已经成家,他有三个男孩3岁左右。阿欢做了3个打工仔。

NumPy使用C、fortran,调用openblas、mkl矩阵运算库。TensorFlow密集复杂运算在Python外执行。定义总结图,运算操作不需求每回把运算完的数码传回Python,全部在Python外面运转。

火灭

TensorFlow达成Softmax Regression(回归)识别手写数字。MNIST(Mixed National
Institute of Standards and Technology
database),简单机器视觉数据集,28X28像素手写数字,唯有灰度值消息,空白部分为0,笔迹根据颜色深浅取[0,
1],
784维,吐弃二维空间音信,目的分0~9共10类。数据加载,data.read_data_sets,
5陆仟个样本,测试集10000样书,验证集陆仟样书。样本标注消息,label,10维向量,10种类one-hot编码。磨练集中磨炼练模型,验证集检验效率,测试集评测模型(准确率、召回率、F1-score)。

阿欢是本人的小学同学。

算法设计,Softmax
Regression练习手写数字识别分类模型,估摸体系概率,取可能率最大数字作模型输出结果。类特色相加,判定类概率。模型学习练习调整权值。softmax,各种特色总计exp函数,标准化(全部体系输出概率值为1)。y
= softmax(Wx+b)。

历次说到“哪个人”,她的牙齿格格做响。

Softmax Regression算法,y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) +
b)。tf.nn包蕴大批量神经互联网组件。tf.matmul,矩阵乘法函数。TensorFlow将forward、backward内容自动实现,只要定义好loss,演练自动求导梯度下跌,实现Softmax
Regression模型参数自动学习。

该校的大门是定时开关的,他在大门外,大家在中间。他瞅着大家笑。人群中,突然有人说,阿欢,你回去呢!大家一同读书!

概念优化算法,随机梯度下跌SGD(Stochastic Gradient
Descent)。依据总括图自动求导,依据反向传播(Back

小学结业后,我们居然联合去读初级中学。因为,按她的成绩小学再读五年也难左右逢源结束学业。但他的确坐在我们一齐。

import tensor flow as tf,载入TensorFlow库。less =
tf.InteractiveSession(),创制InteractiveSession,注册为暗中认可session。分化session的多寡、运算,互相独立。x
= tf.placeholder(tf.float32, [None,784]),成立Placeholder
接收输入数据,第②参数数据类型,第③参数代表tensor shape
数据尺寸。None不限条数输入,每条输入为784维向量。

大家也往往被大人叮嘱不要和阿欢玩耍。

定义loss
function描述难题模型分类精度。Loss越小,模型分类结果与真正值越小,越规范。模型开端参数全零,产生开首loss。练习目的是减小loss,找到全局最优或局地最优解。cross-entropy,分类难题常用loss
function。y预测可能率分布,y’真实可能率分布(Label
one-hot编码),判断模型对实事求是可能率分布预测准确度。cross_entropy =
tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y),
reduction_indices=[1]))。定义placeholder,输入真实label。tf.reduce_sum求和,tf.reduce_mean每种batch数据结果求均值。

初级中学有众多外来的学生,不精晓他的虱子身份,起始还愿意同她来回,但新兴,他们又因为其余的原委而疏远了他。

tensor存款和储蓄数据,一旦接纳掉就会熄灭。Variable在模型练习迭代中持久化,短期存在,每轮迭代立异。Softmax
Regression模型的Variable对象weights、biases
早先化为0。模型磨练自动学习合适值。复杂网络,开首化方法重要。w =
tf.Variable(tf.zeros([784,
10])),784特征维数,10类。Label,one-hot编码后10维向量。

小编们听见她说,再看呢!

Propagation)算法练习,每轮迭代更新参数减小loss。提供包装优化器,每轮迭代feed数据,TensorFlow在后台自动补充运算操作(Operation)达成反向传播和梯度下落。train_step

tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)。调用tf.train.GradientDescentOptimizer,设置学习进度0.5,设定优化目的cross-entropy,得报到并且接受集磨炼操作train_step。

tf.global_variables_initializer().run()。TensorFlow全局参数初叶化器tf.golbal_variables_initializer。

batch_xs,batch_ys =
mnist.train.next_batch(100)。陶冶操作train_step。每一次随机从练习集抽取100条样本构成mini-batch,feed给
placeholder,调用train_step磨练样本。使用小部分样本磨练,随机梯度降低,收敛速度更快。每趟练习一切样书,总计量大,不便于跳出局地最优。

correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1),
tf.argmzx(y_,1)),验证模型准确率。tf.argmax从tensor寻找最大值序号,tf.argmax(y,1)求预测数字可能率最大,tf.argmax(y_,1)找样本真实数字体系。tf.equal判断预测数字体系是还是不是科学,重回总结分类操作是不是正确。

accuracy =
tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32)),总计全体样书预测正确度。tf.cast转化correct_prediction输出值类型。

print(accuracy.eval({x: mnist.test.images,y_:
mnist.test.labels}))。测试数据特征、Label输入评测流程,总结模型测试集准确率。Softmax
Regression MNIST数据分类识别,测试集平均准确率92%左右。

TensorFlow 完结简单机器算法步骤:
1、定义算法公式,神经互联网forward总结。
2、定义loss,选定优化器,钦赐优化器优化loss。
3、迭代替练习练多少。
4、测试集、验证集评测准确率。

概念公式只是Computation Graph,只有调用run方法,feed数据,总结才实施。

    from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
    mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
    print(mnist.train.images.shape, mnist.train.labels.shape)
    print(mnist.test.images.shape, mnist.test.labels.shape)
    print(mnist.validation.images.shape, mnist.validation.labels.shape)
    import tensorflow as tf
    sess = tf.InteractiveSession()
    x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
    W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]))
    b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
    y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, W) + b)
    y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])
    cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))
    train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5).minimize(cross_entropy)
    tf.global_variables_initializer().run()
    for i in range(1000):
        batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100)
        train_step.run({x: batch_xs, y_: batch_ys})
    correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1))
    accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
    print(accuracy.eval({x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))

 

参考资料:
《TensorFlow实战》

迎接付费咨询(150元每小时),小编的微信:qingxingfengzi

阿欢就这么相差了笔者们,固然大家尚无接受过那个事实。

我们明白阿欢的慈母被他阿爹醉酒失手掀到井里摔死了,她及时肚子里面装着阿欢6个月的兄弟。可悲,他还没出生,就做了她阿妈的陪葬品。

是虱子!

但,那个实际并不曾使大家从去演绎阿欢单亲家庭的生存细节。

所幸老师对阿欢总是热的冒汗衷。有二次,正在授课,阿欢总是在座位上不停地晃动。老师让他站起来,他却把手放在背上弯着腰向导师鞠躬。

笔者们立马的影响是怪不得他那么瘦,大家后来的反响是和她保持十米以外的距离。有二回排座位,宝丽因为被排到阿欢同桌而哭个不停。第③天就被她老妈转学去了其余小学。

即便,最后想法捐款给那对无助的母子,但心灵深知于她的精神状态没有别的救助。她早就万分。

师资很体面走下讲台。

阿欢的太太一手扶拖拉机着孩子,一手抓着祥和的毛发。她说他很想冷静,但她无奈冷静了!是什么人这么恨阿欢,是什么人这么惨酷!

阿欢的遗照上,他淡淡地笑着。就像望着这一个哀悼的人。

他疯狂地撕扯着大家,不仅是大家的衣衫和身体,还有我们的心。

阿欢出去了,大家有2次在马路见到阿欢。他着实让咱们见证了那句话:士别十二日,当另眼相看!

她的肉眼里面临时间涌满了泪花。但他仰着脖子,看天空去了。

阿欢结束下来。同学们屏住呼吸等待那响亮而刺激的动静,他们要时不时在那等候中分享心惊肉跳的长河。后来又庆幸:幸而不是本人,但是她真可怜!

她躺在3个沙滩上,他的头上插了一个钢管。草绿胸罩上面沾满了血迹。肉体扭动作一团。

作者们过来阿欢家里,他的爱人早已八九不离十疯狂,她抓着我们各类人,大家对她那样深度的伤悲感到力不从心。卫冕何安慰的话都是为苍白,没有要求说说话,因为,它连大家预料作用力的百分之一都达不到。

阿欢的手和脚筋都被挑断了。舌头也只剩下半截,像砍过的枝桠留在嘴里。他的耳根装在衣衫的口袋之中。

大家也在内心等待过阿欢回来的信息,可是从未。阿欢失踪一年没有音讯。

相距灵都,我们都心有余而力不足自拔阿欢那笑容背后暗含的事物,像是优伤的心绪,像隐藏的神色。

在我们纯熟的记得中,阿欢总是在大军的很远处。他现已学会自觉地同大家保持咱们想要的那段距离。

不过,老师从未打她。老师把她的衣服脱下来,从地点摘下某个东西扔在火炉里面,火炉里发生出阵阵噼里啪啦的音响。

她洗得干净的头发,长得像软软的丝带一样在风中扬尘。从前鼻涕弄脏的上唇、肤色干裂的脸未来都变得分歧。他打上浅绛红领带使大家以为很帅气。

干掉阿欢的凶手从来未曾音讯。

大庭广众那种热情过了,大家其实清醒,他早已变为老师所说的那种社会“人渣”,大家只可以远离他。

而阿欢在这么些体育场面,就好像印度洋方面包车型地铁一座孤岛一样存在着。

阿欢唯有贰13岁。

听别人说,报告警方后,警方正在处理,但尸体这么久才被发觉。凶手如今很难找到。

新兴,上午,笔者在回宿舍的旅途,看到学校大门有人,正是阿欢,他双臂扶着门栏,向个中张看着,身子躲在昏天黑地中。

他叁次遍哭着,问九章地,而作者辈不得不扶着她,说有个别诸如:你要门可罗雀!要观照好孩子,千万别犯傻,警察一定会彻底追查的。

阿欢平日在路边拔一些天灰的小花拿在手里。他也日渐不会积极去找何人游戏。

咱俩不精晓阿欢在想什么,假设实在无聊同她谈话,他只是笑一笑。

阿欢没有重现身。

尤为很难想象,他那瘦骨嶙峋的人身能够养五百六二十一个肥胖的虱子(那数据是导师现场总括出来的)。

读到初二,有众多同桌辍学,阿欢在这一列。老师找过四次,后来就放弃了。辍学的同窗太多,早婚,可能打工,随便找2个理由敷衍过经验欠缺的年青老师。

两年后的一天有人看到了阿欢。

同桌们感叹地望着他,却不敢大笑。我们平日状态下不敢笑,因为导师不喜欢,上次有二个同室因为读到小斑马:“老师叫它画树叶,它在身上画道道”突然哈哈哈大笑,后来被老师暴打一番。脑袋撞在玻璃上,玻璃片刻碎成花瓣。

小学老师表哥的幼子,然而,阿欢的生父无节制地喝酒并且是个赌徒。

但,有一天,阿欢的太太不知道怎么会有大家的对讲机,1个个打,问大家看看过阿欢吗?阿欢没有和学友关系,很少有人理解他的行迹。

她在体育场地的尾声面睡觉。不希罕听课,等下课的时候,他追在我们的臀部后边跑,等到被全体人残酷拒绝后,又独自一位夹着书包落在角落。

慢慢消失了千篇一律。什么都变得愈加淡,只剩下阿欢的笑–那是一抹带着无数含义的笑,可是又宛如是一种难言之隐的神色。

阿欢的尸体有一半已经腐烂了,贴在该地的背在那之中装满了砂石。

剩下其余一些人。只好望着。

那时,校长过来,同学们近来鸟兽散。阿欢也转身走了。

他可是出现了一遍,给我们各种人散发了部分可口的糖果和苹果。