TensorFlow - tf.contrib.learn 创建 Estimator

tf.contrib.learn 框架可以通过其高级别的 Estimator API 轻松构建和训练机器学习模型.

Estimator 提供您可以实例化的类以快速配置常见的模型类型,如 regressors 和 classifiers:

Read More

TensorFlow - tf.contrib.learn 构建输入函数

介绍如何在tf.contrib.learn中创建输入函数。了解如何构建input_fn去预处理和将数据输到模型中的概述。

实现利用input_fn将训练,评估和预测数据提供给神经网络回归器,用于预测房价中位数。

Read More

TensorFlow - tf.contrib.learn 快速入门

TensorFlow 的高级机器学习API(tf.contrib.learn)可以轻松配置,训练和评估各种机器学习模型。

使用tf.contrib.learn构建 神经网络 分类器并在Iris数据集上进行训练. 基于花萼/花瓣几何形状来预测花种。

Read More

RNN 的语言模型 TensorFlow 实现

上篇 PTB 数据集 batching 中我们介绍了如何对 PTB 数据集进行 连接、切割 成多个 batch,作为 NNLM 的输入。

本文将介绍如何采用 TensorFlow 实现 RNN-based NNLM。

Read More

PTB 数据的 batching 方法

PTB 数据集 batching 介绍, 如何对 PTB 数据集进行 连接、切割 成多个 batch。

重点了解 batch_sizenum_batchnum_step 这三个概念。

Read More

numpy.random.normal 函数

numpy.random.normal 函数,有三个参数(loc, scale, size),代表生成的高斯分布随机数的均值、方差以及输出的 size.

Read More