[原创] 《Neural Networks and Deep Learning》读书笔记:反向传播的4个基本方程(1)

转载请注明出处:http://www.codelast.com/

反向传播的4个基本方程这部分内容开始,《Neural Networks and Deep Learning》一书基本上是满屏的数学公式了,然而,得益于作者强大的、深入浅出的表述能力,理解起来并不会让人感觉那么难。
本文将描述反向传播的4个基本方程中的第一个——输出层误差的方程:… Read More

[原创] 《Neural Networks and Deep Learning》读书笔记:最简单的识别MNIST的神经网络程序(1)

转载请注明出处:http://www.codelast.com/

Neural Networks and Deep Learning》一书的中文译名是《神经网络与深度学习》,书如其名,不需要解释也知道它是讲什么的,这是本入门级的好书。
在第一章中,作者展示了如何编写一个简单的、用于识别MNIST数据的Python神经网络程序。对于武林高手来说,看懂程序不会有任何困难,但对于我这样的Python渣则有很多困惑。所以我对做了一些笔记,希望同时也可以帮助有需要的人。… Read More

[原创] 加快TensorFlow在树莓派上的执行速度——服务常驻内存

转载请注明出处:http://www.codelast.com/

本文软硬件环境:
树莓派:3代 Model B V1.2,内存1GB
OS:Arch Linux ARM

上一篇文章中,我尝试了加快TensorFlow预测速度的一个方法——模型“预热”,实验证明它非常有效,但那仍然没有解决一个问题:每次运行程序,都要加载一次模型,然后预热N次,这个过程非常耗时,因此减少这部分时间也是非常关键的。把TensorFlow做成一个常驻内存的服务就可以解决这个问题。… Read More

[原创] 加快TensorFlow在树莓派上的执行速度——模型预热

转载请注明出处:http://www.codelast.com/

本文软硬件环境:
树莓派:3代 Model B V1.2,内存1GB
OS:Arch Linux ARM

上一篇文章中,我写了在树莓派上用TensorFlow做的一个深度学习(图像识别)实验,但正如文中所说,50秒执行一次预测的实用性为0。因此,有必要采取一些措施来加快TensorFlow的执行速度,其中一个可行的方法就是“预热”(warm-up),把TensorFlow移植到树莓派上的作者Sam Abrahams已经比较详细地在GitHub上列出了性能测试的结果。依照作者的描述,我也测试了一下,看看那悲催的50秒时间能减少到多少秒。… Read More

[原创] 在树莓派上用TensorFlow玩深度学习(Deep Learning)

转载请注明出处:http://www.codelast.com/

本文软硬件环境:
树莓派:3代 Model B V1.2,内存1GB
OS:Arch Linux ARM

深度学习(Deep Learning)现在这么火,树莓派玩家们当然也不会放过,目前已经有很多树莓派项目都搭上了Deep Learning的车,纯粹出于“好玩”的目的,我在树莓派上也实验了一把,用TensorFlow来识别一张图片里的物体“是什么”。… Read More