【zhukk】TF学习笔记总结——week1


#1

作业

1、机器器学习中,监督学习 or 非监督学习概念区分,应用场景调研?

1.1 监督学习:给定正确的输出,可以对输出的进行正误鉴别。

1.2 非监督学习:没有给定正确的输出,如新闻的分类等。

2. 做机器学习项目,有哪些环节?

一.设计多个函数来完成功能
二. 评判函数的优劣
三. 挑选出最优的函数

3.深度学习,目前有哪些应用领域?

1.图像分类

2.自然语言处理

3.生物信息处理

4.数据预处理,需要注意哪些?

  1. 数据清理,去掉脏数据和重复数据。

#5.tensorflow运行原理,架构有哪些核心点?

#6.学习中的知识点收获记录?

编程

1.使用tf计算下⾯面算式的值: x=2 ,y=3,z=7 求解:res=x*y+z的结果

import tensorflow as tf

sess = tf.Session()

x=tf.constant(2)

y=tf.constant(3)

z=tf.constant(7)

res = sess.run(x*y+z)

print(res)

输出:13

2.使用tf计算求解,矩阵乘法结果: 矩阵乘法: A :[[3., 3.]] B: [[2.],[2.]] import tensorflow as tf

a=tf.Variable(tf.ones([1,2]))

b=tf.Variable(tf.ones([2,1]))

product = tf.matmul(3a,2b)

init = tf.global_variables_initializer()

with tf.Session() as sess:

sess.run(init)

print(sess.run(product))

输出:[[ 12.]]