텐서플로우 예제 코드

원하는 경우 변수의 값을 인쇄하여 방금 코딩한 내용을 빠르게 요약하거나 체크업할 수 있습니다. 세 번째 줄은 이 신경망에 대해 실행하려는 미니 배치 교육 계획과 관련이 있습니다. 미니 배치 그라데이션 하강에 대해 알고 싶다면이 게시물을 확인하십시오. 세 번째 줄에서는 각 교육 시대에 실행할 일괄 처리 수를 계산합니다. 그 후, 우리는 각 교육 시대를 통해 루프와 각 시대에 대한 평균 크로스 엔트로피 비용을 추적하기 위해 avg_cost 변수를 초기화. 다음 줄은 MNIST 학습 데이터 집합에서 샘플, batch_x 및 batch_y의 무작위 배치를 추출하는 곳입니다. TensorFlow제공 MNIST 데이터 집합에는 학습을 위한 데이터 일괄 처리를 쉽게 추출할 수 있는 편리한 유틸리티 기능next_batch가 있습니다. 위의 DataCamp 라이트 코드 청크에 상수를 정의했습니다. 그러나 잠재적으로 사용할 수 있는 다른 두 가지 유형의 값, 즉 자리 표시자, 할당되지 않은 값이며 실행할 때 세션에서 초기화됩니다. 이미 포기한 이름과 마찬가지로 세션이 실행될 때 항상 공급되는 텐서의 자리 표시자일 뿐입니다.

변경할 수 있는 값인 변수도 있습니다. 상수는 이미 수집한 것처럼 변경되지 않는 값입니다. 이 코드 샘플에서 사용할 거리는 Euclidean이며, 이 두 지점 사이의 거리를 정의합니다. 아래 의 전체 코드를 보여 줄 것입니다, 다음그것을 통해 이야기 : 위의 코드 청크에서, 교육 및 테스트 데이터는 다른 디렉토리 „TrafficSigns“의 하위 디렉토리인 „교육“과 „테스트“라는 폴더에 있습니다. 로컬 컴퓨터에서는 „/사용자/이름/다운로드/TrafficSigns“와 같은 모양으로 표시될 수 있으며 두 개의 하위 폴더가 „교육“과 „테스트“라고 합니다. 이 작업에 익숙하지 않은 경우 기본적으로 문 다음에 오는 코드 블록에 대한 세션을 사용하고 완료되면 자동으로 세션을 닫습니다. 나는 주어진 숫자를 예측하는 텐서 플로우 모델을 가지고 있지만 (MNIST기준) 조금 실패합니다. 정확도를 인쇄하거나 TF를 사용하여 이 숫자를 예측하는 것이 좋습니다. 그러나 결과를 보려면 대화형 세션에서 이 코드를 실행해야 합니다. 아래 DataCamp Light 코드 청크에서 설명한 것처럼 몇 가지 방법으로 이 작업을 수행할 수 있습니다. 여기서 다시 다시 사용하고 일부 코드를 조정하여 조정된 이미지를 표시할 수 있습니다.

한편으로는 데이터 과학 프로젝트, 그리고 오픈 소스 TensorFlow 프로젝트와 다른 한편으로는. 다음 기사에서는 TensorFlow의 정말 좋은 기능인 TensorBoard 시각화를 소개합니다. 지금은이 튜토리얼이 유익하고 TensorFlow 여행을 하는 데 도움이되기를 바랍니다. 그냥 알림, 여기이 게시물에 대 한 코드를 체크 아웃할 수 있습니다. 또한 TensorFlow에서 컨볼루션 신경망, 반복 신경망 및 Word2Vec 자연어 모델과 같은 보다 복잡한 신경망을 구축하는 방법을 보여 주는 기사를 작성했습니다.

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