用TensorFlow写一个简单网络实现异或(XOR)

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最近读到一个网友的博客,记录他在一次面试时,碰到面试官要求他在白板上用TensorFlow写一个简单的网络实现异或(XOR)功能。这个本身并不难,单层感知器不能解决异或问题是学习神经网络中的一个常识,而简单的两层神经网络却能将其轻易解决。但这个问题的难处在于,我们接触TensorFlow通常直接拿来写CNN,或者其他的深度学习相关的网络了,而实现这种简单网络,基本上从未做过;更何况,要求在白板上写出来,如果想bug free,并不是容易的事儿啊。

下面,我们就来简单写一下吧。其实,无论复杂还是简单,用TensorFlow写一个网络无非这样几个部分:

在 2017-09-20 发布于 人工智能 类别下以来已有54人读过本文
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TensorFlow保存和恢复模型的方法总结

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使用TensorFlow训练模型的过程中,需要适时对模型进行保存,以及对保存的模型进行restore,以方便后续对模型进行处理。比如进行测试,或者部署;比如拿别的模型进行fine-tune,等等。当然,直接的保存和restore比较简单,无需多言,但是保存和restore中还牵涉到其他问题,以及针对各种需求的各种参数等,可能不便一下都记好。因此,有必要对此进行一个总结。本文就是对使用TensorFlow保存和restore模型的相关内容进行一下总结,以便备忘。

在 2017-09-15 发布于 人工智能 类别下以来已有78人读过本文
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Python下几种从一个序列中取出元素的方法

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随着深度学习以及人工智能领域的火热,Python越发普及和流行。使用Python进行数据处理时,有时候会有这样的操作,比如从一个列表或者numpy array中随机取出一个元素,对一个列表中的元素进行shuffle,等等。虽然这些操作也可以通过编写很简短的程序完成,但我们使用Python有一点很重要,就是不要重复遭轮子,如果有轮子可以直接拿来用,为什么不省时省力地去用呢?

在 2017-09-08 发布于 人工智能 类别下以来已有303人读过本文
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