“邓维宁”版本间的差异

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C:\Users\dell>pip install jupyter notebook
 
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import tensorflow as tf
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mnist = tf.keras.datasets.mnist
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(x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()
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model = tf.keras.models.Sequential([
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  tf.keras.layers.Flatten(),
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  tf.keras.layers.Dense(512, activation=tf.nn.relu),
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  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
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  tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)
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model.compile(optimizer='adam',
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model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
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[https://playground.tensorflow.org/ 神经网络拟合游戏]
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[https://piano-scribe.glitch.me/ 音乐序列拟合]<br />
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[https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/basics/multiple_regression.py multiple_regression.py]<br />
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2018年10月27日 (六) 12:32的最后版本

基本信息

邓维宁，重庆人，社科74班，心理学专业

兴趣特长

吃火锅，运动，如乒乓球、羽毛球、网球。 爱好睡觉，阅读，C++。

10.20 操作

C:\Users\dell>pip install jupyter notebook

import tensorflow as tf mnist = tf.keras.datasets.mnist

(x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

model = tf.keras.models.Sequential([ 

 tf.keras.layers.Flatten(),
 tf.keras.layers.Dense(512, activation=tf.nn.relu),
 tf.keras.layers.Dropout(0.2),
 tf.keras.layers.Dense(10, activation=tf.nn.softmax)

]) model.compile(optimizer='adam', 

             loss='sparse_categorical_crossentropy',
             metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train, y_train, epochs=5) model.evaluate(x_test, y_test)


10.27操作

神经网络拟合游戏


音乐序列拟合

multiple_regression.py

最后修改于2018年10月27日 (星期六) 12:32