import tensorflow as tf from numpy.random import RandomState batch_size = 8 x = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 2), name="x-input") y_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 1), name='y-input') w1= tf.Variable(tf.random_normal([2, 1],

这个自定义损失函数的背景:(一般回归用的损失函数是MSE, 但要看实际遇到的情况而有所改变) 我们现在想要做一个回归,来预估某个商品的销量,现在我们知道,一件商品的成本是1元,售价是10元. 如果我们用均方差来算的话,如果预估多一个,则损失一块钱,预估少一个,则损失9元钱(少赚的). 显然,我宁愿预估多了,也不想预估少了. 所以,我们就自己定义一个损失函数,用来分段地看,当yhat 比 y大时怎么样,当yhat比y小时怎么样. (yhat沿用吴恩达课堂中的叫法)   import tensorf

tensflow 不仅支持经典的损失函数,还可以优化任意的自定义损失函数. 预测商品销量时,如果预测值比真实销量大,商家损失的是生产商品的成本:如果预测值比真实值小,损失的则是商品的利润. 比如如果一个商品的成本是1元,但利润是10元,那么少预测一个就少赚9元:而多预测一个才亏1元,为了最大化利润预期,需要将损失函数和利润直接联系起来.注意损失函数 定义的是损失,所以要将利润最大化,定义的损失函数应该刻成本或者代价.下面给出了一个当预测多于真实值和预测少于真实值时有不同损失系数和损失函数: im

TensorFlow笔记-06-神经网络优化-损失函数,自定义损失函数,交叉熵 神经元模型:用数学公式比表示为:f(Σi xi*wi + b), f为激活函数 神经网络 是以神经元为基本单位构成的 激活函数:引入非线性激活因素,提高模型的表达能力 常用的激活函数有relu.sigmoid.tanh等 (1)激活函数relu:在Tensorflow中,用tf.nn.relu()表示 (2)激活函数sigmoid:在Tensorflow中,用tf.nn.sigmoid()表示 (3)激活函数tanh

git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning/tree/master/07_tensorflow/ import tensorflow as tf from numpy.random import RandomState ''' 模拟一个回归案例 自定义一个损失函数为: 当真实值y_更大的时候 loss = a(y_ - y) 当预测值y更大的时候 loss = b(y - y_) loss_less = 10 loss_more = 1 l

1.分类问题(交叉熵): (1)模型: (2)代码1: 其中,tf.clip_by_value是将一个张量的数值限制在一个范围之内,若小于1e-10则赋值为1e-10,若大于1.0则赋值为1,这样避免出现log0这种错误或大于1的概率. reduce_mean()函数是取对一个batch的交叉熵取平均运算.reduce_mean计算之前得到的结果是一个n×m的二维矩阵[每一个样本的每一类别交叉熵],其中n为一个batch中样本数量,m为分类的类别数量.交叉熵模型中应将每行中的m个结果相加得到所有

Keras的核心原则是逐步揭示复杂性,可以在保持相应的高级便利性的同时,对操作细节进行更多控制.当我们要自定义fit中的训练算法时,可以重写模型中的train_step方法,然后调用fit来训练模型. 这里以tensorflow2官网中的例子来说明: import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras x = np.random.random((1000, 32)) y = np.random.rando

使用Python构建Lib工程 可以用来开发Python Lib的IDE工具有很多,常见的有Pycharm,Eclipse with PyDev插件等,而且在RobotFramework官网中也已经提供了RobotFramework-EclipseIDE插件,可以支持Eclipse,插件的访问地址为https://github.com/NitorCreations/RobotFramework-EclipseIDE,可以通过该地址下载插件. 在这里我们以Eclipse with PyDev插件的

*:first-child { margin-top: 0 !important; } body>*:last-child { margin-bottom: 0 !important; } /* BLOCKS =============================================================================*/ p, blockquote, ul, ol, dl, table, pre { margin: 15px 0; } /* HEAD

推荐非常适合入门神经网络编程的一本书<Python神经网络编程>,主要是三部分: 介绍神经网络的基本原理和知识:用Python写一个神经网络训练识别手写数字:对识别手写数字的程序的一些优化. 清晰易懂,只用了一点数学(目标读者是高中生,书中稍许用到的微积分知识,在附录也有解释),就把神经网络的构造和原理讲得很清楚.讲完理论,作者在书的第二部分进入实践,一步步编写了一段应用神经网络模型识别手写数字的代码,几乎每一步都伴有详细讲解.个人感觉是,如果预先有一点点python的知识,会更容易理解这些代

今天想把上次参考着网上教程写的scrapy爬虫改写成requests和beautifulsoup的普通爬虫,写着写着发现自己对python的自定义函数还不是太熟悉(自己TCL了.........流泪),赶紧菜鸟教程上复习一下,顺便写篇文章. 0x01:关键字 python中,自定义函数使用def关键字,后面加函数名和参数列表,如下: def 函数名(参数列表): 函数体 如果不需要传参,括号里就不用填,注意,python中不需要定义变量类型.自定义函数除了函数的功能是我们自己编写代码实现的外,其

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/limiyudianzi/article/details/80697711 我主要分三篇文章给大家介绍tensorflow的损失函数,本篇为tensorflow自定义损失函数.  (一)tensorflow内置的四个损失函数  (二)其他损失函数  (三)自定义损失函数 自定义损失函数是损失函数章节的结尾,学习自定义损失函数,对于提高分类

基于 Python 的自定义分页组件 分页是网页中经常用到的地方,所以将分页功能分出来,作为一个组件可以方便地使用. 分页实际上就是不同的 url ,通过这些 url 获取不同的数据. 业务逻辑简介 说是组件,其实就是个分页类,能够在试图层对该类进行实例化再传到前端. 既然是类,初始化时需要的参数就比较重要. 首页.尾页功能. 上一页.下一页功能. 当前页高亮及当前页左右有一定数量的页码. 分页类实现 初始化 初始化传参说明: data_num: 整个数据库的数据数量. current_page

声明:本文章为阅读书籍<Python神经网络编程>而来,代码与书中略有差异,书籍封面: 源码 若要本地运行,请更改源码中图片与数据集的位置,环境为 Python3.6x. 1 import numpy as np 2 import scipy.special as ss 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 import imageio as im 5 import glob as gl 6 7 8 class NeuralNetwork: 9 # initi

这是因为Python3中,str的输出是调用类的实例方法__str__来输出,如果__str__方法没有重写,则自动继承object类的__str__方法,而object类的__str__方法是调用__repr__方法,因此自定义类未重写__str__方法的情况下,实际上就是调用该类的__repr__方法,因此__repr__方法重写会影响到str的输出,除非在自定义类中也重写__str__方法才可以单独输出信息. 具体可参考: <Python __repr__方法和__str__方法.内置函数

Python神经网络集成技术Guide指南 本指南将介绍如何加载一个神经网络集成系统并从Python运行推断. 提示 所有框架的神经网络集成系统运行时接口都是相同的,因此本指南适用于所有受支持框架(包括TensorFlow.PyTorch.Keras和TorchScript)中的模型. 打包神经网络集成系统 有关如何在所有支持的框架中创建Neuropod模型的示例,请参见基本介绍指南. 打包一个神经网络集成系统 from neuropod.loader import load_neuropod

代码来源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D(带stride.padding)的具体实现:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html 激活函数的实现(sigmoid.softmax.tanh.relu.leakyrelu.elu.selu.softplus):https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/127130

原文地址   http://lavimo.blog.163.com/blog/static/2149411532013911115316263/ 昨天的主要活动内容是找一个神经网络的包....= =这里在叙述pybrain的包前不得不吐槽一下剩下这些破包.先说matlab, matlab是最简单的,而且很轻送的你可以用一个可视化工具来无脑学习.不过,这就是matlab的傻逼之处,我的笔记本是32位+2g内存的, 我的输入数据大概200m , 就内存不够了, 这明显是对我的电脑的一个致命的侮辱!然

创建包 # mkdir -p /python/utils # touch /python/utils/__init__.py # vi /python/utils/Log.pyimport timedef log(s):    timestamp = time.time()    st = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(timestamp))    return st +' :'+ s; 在Linux的目录下添加__init_

在Python里可以自定义函数,实现某特定功能,这里首先要区分一下函数的定义和函数的调用两个基本概念,初学者往往容易混淆. 函数的定义是指将一堆能实现特定功能的语句用一个函数名标识起来,而函数的调用则是通过函数名来使用这一堆语句来执行这堆语句的功能. 在Python定义一个函数很简单,语法如下: def  function_name(arg1,arg2,...) : (tab) statement1 (tab) statement2 (tab) statement3 ....... 在定义函数时