深度强化学习 Deep Q-Learning 练习

import tensorflow as tfimport numpy as npimport gymimport randomimport osfrom _collections import dequeos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'# Initi

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Tensorflow : 卷积神经网络 CIFAR && VGG实战

import tensorflow as tffrom tensorflow.keras import layers, optimizers, datasets, Sequentialimport osos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'tf.ran

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Tensorflow：模型的保存

1、保存参数（accuracy可能有稍微的变化）# 根据前面的步骤，已经创建了networknetwork.save_weights('weights.ckpt')# 删除模型del network# 恢复模型，模型的创建方式必须和以前的一样，否则不可用network = Sequential([l

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Tensorflow: 自定义网络

1、自定义一层网络自定义类需要继承layers.Layerclass MyDense(layers.Layer):def __init__(self, inp_dim, outp_dim):super(MyDense, self).__init__()self.kernel = self.add_v

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Tensorflow : complie & fit

1、complie因为在深度学习中，很多代码都有重复性，所以用complie组件，代替了重复代码network.compile(optimizer=optimizers.Adam(lr=0.01),loss=tf.losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=

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Tensorflow: Keras.Metrics

1、Kears.Metrics 方法介绍1.1 自动计算均值loss# 创建一个loss_meterloss_meter = metrics.Mean()# 把计算完的loss传入loss_meter，自动计算平均lossloss_meter.update_state(loss)loss_resul

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Tensorflow : 数据可视化

1、前言 TensorBoard是一款可以监听Tensorflow 数据变化的页面可视化插件1.1 安装pip install tensorboard1.2 运行选择一个数据监听路径，然后tensorflow同样选择这个路径，可以实现数据传播tensorflow --logdir logs

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Tensorflow: 图片分类实战

1、数据集数据集使用的是Fashion mnist, 主要是衣服鞋子的图片。2、代码讲解datasets：自动下载导入数据包的库layers：调用全连接库optimizers：参数更新步长，learning rateSequential: 串连接容器metrics: 指标（Accuracy，Mean

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Tensorflow：Loss

1、MSE (Mean Squared Error)公式：$loss=\sum(y-y')^2$注意：如果没有声明变量tf.Variable(),则需要用watch选择变化参数，tape.watch([w, b])代码：import tensorflow as tfx = tf.random.nor

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