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API函数SendMessage参数即Windows消息详解

API函数SendMessage参数即Windows消息详解
API函数SendMessage参数即Windows消息详解

Windows是一个消息驱动式系统,SendMessage是应用程序和应用程序之间进行消息传递的主要手段之一,这里搜集整理了SendMessage 函数的详细参数介绍,以备自用。

VFP声明:

DECLARE INTEGER SendMessage IN user32;

INTEGER hWnd,;

INTEGER wMsg,;

INTEGER wParam,;

INTEGER lParam

参数1:hWnd-窗口句柄。窗口可以是任何类型的屏幕对象。

参数2:wMsg-用于区别其他消息的常量值.

参数3:wParam-通常是一个与消息有关的常量值,也可能是窗口或控件的句柄.

参数4: lParam-通常是一个指向内存中数据的指针。

#DeFine WM_CREATE 0x01

创建一个窗口

#DeFine WM_DESTROY 0x02

当一个窗口被破坏时发送

#DeFine WM_MOVE 0x03

移动一个窗口

#DeFine WM_SIZE 0x05

改变一个窗口的大小

#DeFine WM_ACTIVATE 0x06

一个窗口被激活或失去激活状态

#DeFine WM_SETFOCUS 0x07

一个窗口获得焦点

#DeFine WM_KILLFOCUS 0x08

一个窗口失去焦点

#DeFine WM_ENABLE 0x0A

一个窗口改变成Enable状态

#DeFine WM_SETREDRAW 0x0B

设置窗口是否能重画

#DeFine WM_SETTEXT 0x0C

应用程序发送此消息来设置一个窗口的文本

#DeFine WM_GETTEXT 0x0D

应用程序发送此消息来复制对应窗口的文本到缓冲区#DeFine WM_GETTEXTLENGTH 0x0E

得到与一个窗口有关的文本的长度(不包含空字符)#DeFine WM_PAINT 0x0F

要求一个窗口重画自己

#DeFine WM_CLOSE 0x10

当一个窗口或应用程序要关闭时发送一个信号

#DeFine WM_QUERYENDSESSION 0x11

当用户选择结束对话框或程序自己调用ExitWindows函数

#DeFine WM_QUIT 0x12

用来结束程序运行 #DeFine WM_QUERYOPEN 0x13

当用户窗口恢复以前的大小位置时,把此消息发送给某个图标

#DeFine WM_ERASEBKGND 0x14

当窗口背景必须被擦除时(例在窗口改变大小时)

#DeFine WM_SYSCOLORCHANGE 0x15

当系统颜色改变时,发送此消息给所有顶级窗口

#DeFine WM_ENDSESSION 0x16

当系统进程发出WM_QUERYENDSESSION消息后,此消息发送给应用程序,通知它对话是否结束

#DeFine WM_SHOWWINDOW 0x18

当隐藏或显示窗口是发送此消息给这个窗口

#DeFine WM_ACTIVATEAPP 0x1C

发此消息给应用程序哪个窗口是激活的,哪个是非激活的

#DeFine WM_FONTCHANGE 0x1D

当系统的字体资源库变化时发送此消息给所有顶级窗口

#DeFine WM_TIMECHANGE 0x1E

当系统的时间变化时发送此消息给所有顶级窗口

#DeFine WM_CANCELMODE 0x1F

发送此消息来取消某种正在进行的摸态(操作)

#DeFine WM_SETCURSOR 0x20

如果鼠标引起光标在某个窗口中移动且鼠标输入没有被捕获时,就发消息给某个窗口

#DeFine WM_MOUSEACTIVATE 0x21

当光标在某个非激活的窗口中而用户正按着鼠标的某个键发送此消息给当前窗口

#DeFine WM_CHILDACTIVATE 0x22

发送此消息给MDI子窗口当用户点击此窗口的标题栏,或当窗口被激活,移动,改变大小

#DeFine WM_QUEUESYNC 0x23

此消息由基于计算机的训练程序发送,通过WH_JOURNALPALYBACK的hook程序分离出用户输入消息

#DeFine WM_GETMINMAXINFO 0x24

此消息发送给窗口当它将要改变大小或位置

#DeFine WM_PAINTICON 0x26

发送给最小化窗口当它图标将要被重画

#DeFine WM_ICONERASEBKGND 0x27

此消息发送给某个最小化窗口,仅当它在画图标前它的背景必须被重画

#DeFine WM_NEXTDLGCTL 0x28

发送此消息给一个对话框程序去更改焦点位置

#DeFine WM_SPOOLERSTATUS 0x2A

每当打印管理列队增加或减少一条作业时发出此消息

#DeFine WM_DRAWITEM 0x2B

当button,combobox,listbox,menu的可视外观改变时发送

#DeFine WM_MEASUREITEM 0x2C

当button, combo box, list box, list view control, or menu item 被创建时

#DeFine WM_VKEYTOITEM 0x2E

此消息有一个LBS_WANTKEYBOARDINPUT风格的发出给它的所有者来响应WM_KEYDOWN消息

#DeFine WM_CHARTOITEM 0x2F

此消息由一个LBS_WANTKEYBOARDINPUT风格的列表框发送给他的所有者来响应WM_CHAR消息

#DeFine WM_SETFONT 0x30

当绘制文本时程序发送此消息得到控件要用的颜色

#DeFine WM_GETFONT 0x31

应用程序发送此消息得到当前控件绘制文本的字体

#DeFine WM_SETHOTKEY 0x32

应用程序发送此消息让一个窗口与一个热键相关连

#DeFine WM_GETHOTKEY 0x33

应用程序发送此消息来判断热键与某个窗口是否有关联

#DeFine WM_QUERYDRAGICON 0x37

此消息发送给最小化窗口,当此窗口将要被拖放而它的类中没有定义图标,应用程序能返回一个图标或光标的句柄,当用户拖放图标时系

统显示这个图标或光标

#DeFine WM_COMPAREITEM 0x39

发送此消息来判定combobox或listbox新增加的项的相对位置

#DeFine WM_COMPACTING 0x41

显示内存已经很少了

#DeFine WM_WINDOWPOSCHANGING 0x46

发送此消息给那个窗口的大小和位置将要被改变时,来调用setwindowpos函数或其它窗口管理函数

#DeFine WM_WINDOWPOSCHANGED 0x47

发送此消息给那个窗口的大小和位置已经被改变时,来调用setwindowpos函数或其它窗口管理函数

#DeFine WM_POWER 0x48

当系统将要进入暂停状态时发送此消息

#DeFine WM_COPYDATA 0x4A

当一个应用程序传递数据给另一个应用程序时发送此消息

#DeFine WM_CANCELJOURNA 0x4B

当某个用户取消程序日志激活状态,提交此消息给程序

#DeFine WM_NOTIFY 0x4E

当某个控件的某个事件已经发生或这个控件需要得到一些信息时,发送此消息给它的父窗口

#DeFine WM_INPUTLANGCHANGEREQUEST 0x50

当用户选择某种输入语言,或输入语言的热键改变

#DeFine WM_INPUTLANGCHANGE 0x51

当平台现场已经被改变后发送此消息给受影响的最顶级窗口

#DeFine WM_TCARD 0x52

当程序已经初始化windows帮助例程时发送此消息给应用程序

#DeFine WM_HELP 0x53

此消息显示用户按下了F1,如果某个菜单是激活的,就发送此消息个此窗口关联的菜单,否则就发送给有焦点的窗口,如果当前都没有焦点,就把此消息发送给当前激活的窗口

#DeFine WM_USERCHANGED 0x54

当用户已经登入或退出后发送此消息给所有的窗口,当用户登入或退出时系统更新用户的具体设置信息,在用户更新设置时系统马上发送此消息

#DeFine WM_NOTIFYFORMAT 0x55

公用控件,自定义控件和他们的父窗口通过此消息来判断控件是使用ANSI还是UNICODE结构

#DeFine WM_CONTEXTMENU ??

当用户某个窗口中点击了一下右键就发送此消息给这个窗口

#DeFine WM_STYLECHANGING 0x7C

当调用SETWINDOWLONG函数将要改变一个或多个窗口的风格时发送此消息给那个窗口

#DeFine WM_STYLECHANGED 0x7D

当调用SETWINDOWLONG函数一个或多个窗口的风格后发送此消息给

那个窗口

#DeFine WM_DISPLAYCHANGE 0x7E

当显示器的分辨率改变后发送此消息给所有的窗口

#DeFine WM_GETICON 0x7F

此消息发送给某个窗口来返回与某个窗口有关连的大图标或小图标的句柄

#DeFine WM_SETICON 0x80

程序发送此消息让一个新的大图标或小图标与某个窗口关联

#DeFine WM_NCCREATE 0x81

当某个窗口第一次被创建时,此消息在WM_CREATE消息发送前发送#DeFine WM_NCDESTROY 0x82

此消息通知某个窗口,非客户区正在销毁

#DeFine WM_NCCALCSIZE 0x83

当某个窗口的客户区域必须被核算时发送此消息

#DeFine WM_NCHITTEST 0x84

移动鼠标,按住或释放鼠标时发生

#DeFine WM_NCPAINT 0x85

程序发送此消息给某个窗口当它(窗口)的框架必须被绘制时

#DeFine WM_NCACTIVATE 0x86

此消息发送给某个窗口仅当它的非客户区需要被改变来显示是激活还是非激活状态

#DeFine WM_GETDLGCODE 0x87

发送此消息给某个与对话框程序关联的控件,widdows控制方位键和TAB键使输入进入此控件通过应

#DeFine WM_NCMOUSEMOVE 0xA0

当光标在一个窗口的非客户区内移动时发送此消息给这个窗口非客户区为:窗体的标题栏及窗的边框体

#DeFine WM_NCLBUTTONDOWN 0xA1

当光标在一个窗口的非客户区同时按下鼠标左键时提交此消息

#DeFine WM_NCLBUTTONUP 0xA2

当用户释放鼠标左键同时光标某个窗口在非客户区十发送此消息

#DeFine WM_NCLBUTTONDBLCLK 0xA3

当用户双击鼠标左键同时光标某个窗口在非客户区十发送此消息

#DeFine WM_NCRBUTTONDOWN 0xA4

当用户按下鼠标右键同时光标又在窗口的非客户区时发送此消息

#DeFine WM_NCRBUTTONUP 0xA5

当用户释放鼠标右键同时光标又在窗口的非客户区时发送此消息

#DeFine WM_NCRBUTTONDBLCLK 0xA6

当用户双击鼠标右键同时光标某个窗口在非客户区十发送此消息

#DeFine WM_NCMBUTTONDOWN 0xA7

当用户按下鼠标中键同时光标又在窗口的非客户区时发送此消息

#DeFine WM_NCMBUTTONUP 0xA8

当用户释放鼠标中键同时光标又在窗口的非客户区时发送此消息

#DeFine WM_NCMBUTTONDBLCLK 0xA9

当用户双击鼠标中键同时光标又在窗口的非客户区时发送此消息

#DeFine WM_KEYFIRST 0x100

WM_KEYDOWN 按下一个键

#DeFine WM_KEYUP 0x101

释放一个键

#DeFine WM_CHAR 0x102

按下某键,并已发出WM_KEYDOWN, WM_KEYUP消息

#DeFine WM_DEADCHAR 0x103

当用translatemessage函数翻译WM_KEYUP消息时发送此消息给拥有焦点的窗口

#DeFine WM_SYSKEYDOWN 0x104

当用户按住ALT键同时按下其它键时提交此消息给拥有焦点的窗口#DeFine WM_SYSKEYUP 0x105

当用户释放一个键同时ALT 键还按着时提交此消息给拥有焦点的窗口

#DeFine WM_SYSCHAR 0x106

当WM_SYSKEYDOWN消息被TRANSLATEMESSAGE函数翻译后提交此消息给拥有焦点的窗口

#DeFine WM_SYSDEADCHAR 0x107

当WM_SYSKEYDOWN消息被TRANSLATEMESSAGE函数翻译后发送此消息给拥有焦点的窗口

#DeFine WM_INITDIALOG 0x110

在一个对话框程序被显示前发送此消息给它,通常用此消息初始化控件和执行其它任务

#DeFine WM_COMMAND 0x111

当用户选择一条菜单命令项或当某个控件发送一条消息给它的父窗口,一个快捷键被翻译

#DeFine WM_SYSCOMMAND 0x112

当用户选择窗口菜单的一条命令或当用户选择最大化或最小化时那个窗口会收到此消息

#DeFine WM_TIMER 0x113

发生了定时器事件

#DeFine WM_HSCROLL 0x114

当一个窗口标准水平滚动条产生一个滚动事件时发送此消息给那个窗口,也发送给拥有它的控件

#DeFine WM_VSCROLL 0x115

当一个窗口标准垂直滚动条产生一个滚动事件时发送此消息给那个窗口也,发送给拥有它的控件

#DeFine WM_INITMENU 0x116

当一个菜单将要被激活时发送此消息,它发生在用户菜单条中的某项或按下某个菜单键,它允许程序在显示前更改菜单

#DeFine WM_INITMENUPOPUP 0x117

当一个下拉菜单或子菜单将要被激活时发送此消息,它允许程序在它显示前更改菜单,而不要改变全部

#DeFine WM_MENUSELECT 0x11F

当用户选择一条菜单项时发送此消息给菜单的所有者(一般是窗口)#DeFine WM_MENUCHAR 0x120

当菜单已被激活用户按下了某个键(不同于加速键),发送此消息给菜单的所有者

#DeFine WM_ENTERIDLE 0x121

当一个模态对话框或菜单进入空载状态时发送此消息给它的所有者,一个模态对话框或菜单进入空载状态就是在处理完一条或几条先前的消息后没有消息它的列队中等待

#DeFine WM_CTLCOLORMSGBOX 0x132

在windows绘制消息框前发送此消息给消息框的所有者窗口,通过响应这条消息,所有者窗口可以通过使用给定的相关显示设备的句柄来设置消息框的文本和背景颜色

#DeFine WM_CTLCOLOREDIT 0x133

当一个编辑型控件将要被绘制时发送此消息给它的父窗口通过响应这条消息,所有者窗口可以通过使用给定的相关显示设备的句柄来设置编辑框的文本和背景颜色

#DeFine WM_CTLCOLORLISTBOX 0x134

当一个列表框控件将要被绘制前发送此消息给它的父窗口通过响应这条消息,所有者窗口可以通过使用给定的相关显示设备的句柄来设置列表框的文本和背景颜色

#DeFine WM_CTLCOLORBTN 0x135

当一个按钮控件将要被绘制时发送此消息给它的父窗口通过响应这条消息,所有者窗口可以通过使用给定的相关显示设备的句柄来设置按纽的文本和背景颜色

#DeFine WM_CTLCOLORDLG 0x136

当一个对话框控件将要被绘制前发送此消息给它的父窗口通过响应这条消息,所有者窗口可以通过使用给定的相关显示设备的句柄来设置对话框的文本背景颜色

#DeFine WM_CTLCOLORSCROLLBAR 0x137

当一个滚动条控件将要被绘制时发送此消息给它的父窗口通过响应这条消息,所有者窗口可以通过使用给定的相关显示设备的句柄来设置滚动条的背景颜色

#DeFine WM_CTLCOLORSTATIC 0x138

当一个静态控件将要被绘制时发送此消息给它的父窗口通过响应这条消息,所有者窗口可以通过使用给定的相关显示设备的句柄来设置静态控件的文本和背景颜色

#DeFine WM_MOUSEWHEEL 0x20A

当鼠标轮子转动时发送此消息个当前有焦点的控件

#DeFine WM_MBUTTONDBLCLK 0x209

双击鼠标中键

#DeFine WM_MBUTTONUP 0x208

释放鼠标中键

#DeFine WM_MOUSEFIRST 0x200

移动鼠标时发生

#DeFine WM_MOUSEMOVE 0x200

移动鼠标时发生,同WM_MOUSEFIRST #DeFine WM_LBUTTONDOWN 0x201

按下鼠标左键

#DeFine WM_LBUTTONUP 0x202

释放鼠标左键

#DeFine WM_LBUTTONDBLCLK 0x203 双击鼠标左键

#DeFine WM_RBUTTONDOWN 0x204

按下鼠标右键

#DeFine WM_RBUTTONUP 0x205

释放鼠标右键

#DeFine WM_RBUTTONDBLCLK 0x206 双击鼠标右键

#DeFine WM_MBUTTONDOWN 0x207

按下鼠标中键

#DeFine WM_MBUTTONUP 0x208

释放鼠标中键

#DeFine WM_MBUTTONDBLCLK 0x209 双击鼠标中键

#DeFine WM_MOUSEWHEEL 0x20A

当鼠标轮子转动时发送此消息个当前有焦点的控件

SendMessage消息大全及说明(B)

(2008-01-04 13:55:39)

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分类:vc知识

标签:

it

WM_IME_STARTCOMPOSITION = &H010D

WM_IME_ENDCOMPOSITION = &H010E

WM_IME_COMPOSITION = &H010F

WM_IME_KEYLAST = &H010F

WM_IME_SETCONTEXT = &H0281

WM_IME_NOTIFY = &H0282

WM_IME_CONTROL = &H0283

WM_IME_COMPOSITIONFULL = &H0284

WM_IME_SELECT = &H0285

WM_IME_CHAR = &H0286

WM_IME_REQUEST = &H0288

WM_IME_KEYDOWN = &H0290

WM_IME_KEYUP = &H0291

WM_MDICREATE = &H0220

应用程序发送此消息给多文档的客户窗口来创建一个MDI 子窗

WM_MDIDESTROY = &H0221

应用程序发送此消息给多文档的客户窗口来关闭一个MDI 子窗口

WM_MDIACTIVATE = &H0222

应用程序发送此消息给多文档的客户窗口通知客户窗口激活另一个MDI子窗口,当客户窗口收到此消息后,它发出WM_MDIACTIVE消息给MDI子窗口(未激活)激活它;

WM_MDIRESTORE = &H0223

程序发送此消息给MDI客户窗口让子窗口从最大最小化恢复到原来大小

WM_MDINEXT = &H0224

程序发送此消息给MDI客户窗口激活下一个或前一个窗口

WM_MDIMAXIMIZE = &H0225

程序发送此消息给MDI客户窗口来最大化一个MDI子窗口;

WM_MDITILE = &H0226

程序发送此消息给MDI客户窗口以平铺方式重新排列所有MDI 子窗口

WM_MDICASCADE = &H0227

程序发送此消息给MDI客户窗口以层叠方式重新排列所有MDI 子窗口

WM_MDIICONARRANGE = &H0228

程序发送此消息给MDI客户窗口重新排列所有最小化的MDI子窗口

WM_MDIGETACTIVE = &H0229

程序发送此消息给MDI客户窗口来找到激活的子窗口的句柄

WM_MDISETMENU = &H0230

程序发送此消息给MDI客户窗口用MDI菜单代替子窗口的菜单

WM_ENTERSIZEMOVE = &H0231

WM_EXITSIZEMOVE = &H0232

WM_DROPFILES = &H0233

WM_MDIREFRESHMENU = &H0234

WM_MOUSEHOVER = &H02A1

WM_MOUSELEAVE = &H02A3

WM_CUT = &H0300

程序发送此消息给一个编辑框或combobox来删除当前选择的文本

WM_COPY = &H0301

程序发送此消息给一个编辑框或combobox来复制当前选择的文本到剪贴板

WM_PASTE = &H0302

程序发送此消息给editcontrol或combobox从剪贴板中得到数据

WM_CLEAR = &H0303

程序发送此消息给editcontrol或combobox清除当前选择的内容;

WM_UNDO = &H0304

程序发送此消息给editcontrol或combobox撤消最后一次操作

WM_RENDERFORMAT = &H0305;

WM_RENDERALLFORMATS = &H0306

WM_DESTROYCLIPBOARD = &H0307

当调用ENPTYCLIPBOARD函数时发送此消息给剪贴板的所有者

WM_DRAWCLIPBOARD = &H0308

当剪贴板的内容变化时发送此消息给剪贴板观察链的第一个窗口;它允许用剪贴板观察窗口来

显示剪贴板的新内容;

WM_PAINTCLIPBOARD = &H0309

当剪贴板包含CF_OWNERDIPLAY格式的数据并且剪贴板观察窗口的客户区需要重画;

WM_VSCROLLCLIPBOARD = &H030A

WM_SIZECLIPBOARD = &H030B

当剪贴板包含CF_OWNERDIPLAY格式的数据并且剪贴板观察窗口的客户区域的大小已经改变是此消息通过剪贴板观察窗口发送给剪贴

板的所有者;

WM_ASKCBFORMATNAME = &H030C

通过剪贴板观察窗口发送此消息给剪贴板的所有者来请求一个CF_OWNERDISPLAY格式的剪贴板的名字

WM_CHANGECBCHAIN = &H030D

当一个窗口从剪贴板观察链中移去时发送此消息给剪贴板观察链的第一个窗口;

WM_HSCROLLCLIPBOARD = &H030E

此消息通过一个剪贴板观察窗口发送给剪贴板的所有者;它发生在当剪贴板包含CFOWNERDISPALY格式的数据并且有个事件在剪贴板观察窗的水平滚动条上;所有者应滚动剪贴板图象并更新滚动条的值;

WM_QUERYNEWPALETTE = &H030F

此消息发送给将要收到焦点的窗口,此消息能使窗口在收到焦点时同时有机会实现他的逻辑调色板

WM_PALETTEISCHANGING= &H0310

当一个应用程序正要实现它的逻辑调色板时发此消息通知所有的应用程序

WM_PALETTECHANGED = &H0311

此消息在一个拥有焦点的窗口实现它的逻辑调色板后发送此消息给所有顶级并重叠的窗口,以此来改变系统调色板

WM_HOTKEY = &H0312

当用户按下由REGISTERHOTKEY函数注册的热键时提交此消息

WM_PRINT = 791

应用程序发送此消息仅当WINDOWS或其它应用程序发出一个请求要求绘制一个应用程序的一部分;

WM_PRINTCLIENT = 792

WM_HANDHELDFIRST = 856

WM_HANDHELDLAST = 863

WM_PENWINFIRST = &H0380

WM_PENWINLAST = &H038F

WM_COALESCE_FIRST = &H0390

WM_COALESCE_LAST = &H039F

WM_DDE_FIRST = &H03E0

WM_DDE_INITIATE = WM_DDE_FIRST + 0 一个DDE客户程序提交此消息开始一个与服务器程序的会话来响应那个指定的程序和主题名;

WM_DDE_TERMINATE = WM_DDE_FIRST + 1

一个DDE应用程序(无论是客户还是服务器)提交此消息来终止一个会话;

WM_DDE_ADVISE = WM_DDE_FIRST + 2

一个DDE客户程序提交此消息给一个DDE服务程序来请求服务器每当数据项改变时更新它

WM_DDE_UNADVISE = WM_DDE_FIRST + 3

BP神经网络实验——【机器学习与算法分析 精品资源池】

实验算法BP神经网络实验 【实验名称】 BP神经网络实验 【实验要求】 掌握BP神经网络模型应用过程,根据模型要求进行数据预处理,建模,评价与应用; 【背景描述】 神经网络:是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。BP神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络,是目前应用最广泛的神经网络。其基本组成单元是感知器神经元。 【知识准备】 了解BP神经网络模型的使用场景,数据标准。掌握Python/TensorFlow数据处理一般方法。了解keras神经网络模型搭建,训练以及应用方法 【实验设备】 Windows或Linux操作系统的计算机。部署TensorFlow,Python。本实验提供centos6.8环境。 【实验说明】 采用UCI机器学习库中的wine数据集作为算法数据,把数据集随机划分为训练集和测试集,分别对模型进行训练和测试。 【实验环境】 Pyrhon3.X,实验在命令行python中进行,或者把代码写在py脚本,由于本次为实验,以学习模型为主,所以在命令行中逐步执行代码,以便更加清晰地了解整个建模流程。 【实验步骤】 第一步:启动python: 1

命令行中键入python。 第二步:导入用到的包,并读取数据: (1).导入所需第三方包 import pandas as pd import numpy as np from keras.models import Sequential from https://www.wendangku.net/doc/1118211561.html,yers import Dense import keras (2).导入数据源,数据源地址:/opt/algorithm/BPNet/wine.txt df_wine = pd.read_csv("/opt/algorithm/BPNet/wine.txt", header=None).sample(frac=1) (3).查看数据 df_wine.head() 1

数据挖掘常用资源及工具

资源Github,kaggle Python工具库:Numpy,Pandas,Matplotlib,Scikit-Learn,tensorflow Numpy支持大量维度数组与矩阵运算,也针对数组提供大量的数学函数库 Numpy : 1.aaa = Numpy.genfromtxt(“文件路径”,delimiter = “,”,dtype = str)delimiter以指定字符分割,dtype 指定类型该函数能读取文件所以内容 aaa.dtype 返回aaa的类型 2.aaa = numpy.array([5,6,7,8]) 创建一个一维数组里面的东西都是同一个类型的 bbb = numpy.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,0],[11,22,33,44,55]]) 创建一个二维数组aaa.shape 返回数组的维度print(bbb[:,2]) 输出第二列 3.bbb = aaa.astype(int) 类型转换 4.aaa.min() 返回最小值 5.常见函数 aaa = numpy.arange(20) bbb = aaa.reshape(4,5)

numpy.arange(20) 生成0到19 aaa.reshape(4,5) 把数组转换成矩阵aaa.reshape(4,-1)自动计算列用-1 aaa.ravel()把矩阵转化成数组 bbb.ndim 返回bbb的维度 bbb.size 返回里面有多少元素 aaa = numpy.zeros((5,5)) 初始化一个全为0 的矩阵需要传进一个元组的格式默认是float aaa = numpy.ones((3,3,3),dtype = numpy.int) 需要指定dtype 为numpy.int aaa = np 随机函数aaa = numpy.random.random((3,3)) 生成三行三列 linspace 等差数列创建函数linspace(起始值,终止值,数量) 矩阵乘法: aaa = numpy.array([[1,2],[3,4]]) bbb = numpy.array([[5,6],[7,8]]) print(aaa*bbb) *是对应位置相乘 print(aaa.dot(bbb)) .dot是矩阵乘法行乘以列 print(numpy.dot(aaa,bbb)) 同上 6.矩阵常见操作

题库深度学习面试题型介绍及解析--第7期

1.简述激活函数的作用 使用激活函数的目的是为了向网络中加入非线性因素;加强网络的表示能力,解决线性模型无法解决的问题 2.那为什么要使用非线性激活函数? 为什么加入非线性因素能够加强网络的表示能力?——神经网络的万能近似定理 ?神经网络的万能近似定理认为主要神经网络具有至少一个非线性隐藏层,那么只要给予网络足够数量的隐藏单元,它就可以以任意的精度来近似任何从一个有限维空间到另一个有限维空间的函数。 ?如果不使用非线性激活函数,那么每一层输出都是上层输入的线性组合;此时无论网络有多少层,其整体也将是线性的,这会导致失去万能近似的性质 ?但仅部分层是纯线性是可以接受的,这有助于减少网络中的参数。3.如何解决训练样本少的问题? 1.利用预训练模型进行迁移微调(fine-tuning),预训练模型通常在特征上拥有很好的语义表达。此时,只需将模型在小数据集上进行微调就能取得不错的效果。CV 有 ImageNet,NLP 有 BERT 等。 2.数据集进行下采样操作,使得符合数据同分布。

3.数据集增强、正则或者半监督学习等方式来解决小样本数据集的训练问题。 4.如何提升模型的稳定性? 1.正则化(L2, L1, dropout):模型方差大,很可能来自于过拟合。正则化能有效的降低模型的复杂度,增加对更多分布的适应性。 2.前停止训练:提前停止是指模型在验证集上取得不错的性能时停止训练。这种方式本质和正则化是一个道理,能减少方差的同时增加的偏差。目的为了平衡训练集和未知数据之间在模型的表现差异。 3.扩充训练集:正则化通过控制模型复杂度,来增加更多样本的适应性。 4.特征选择:过高的特征维度会使模型过拟合,减少特征维度和正则一样可能会处理好方差问题,但是同时会增大偏差。 5.你有哪些改善模型的思路? 1.数据角度 增强数据集。无论是有监督还是无监督学习,数据永远是最重要的驱动力。更多的类型数据对良好的模型能带来更好的稳定性和对未知数据的可预见性。对模型来说,“看到过的总比没看到的更具有判别的信心”。 2.模型角度

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Tensorflow笔记:第七讲 卷积神经网络 本节目标:学会使用CNN实现对手写数字的识别。 7.1 √全连接NN:每个神经元与前后相邻层的每一个神经元都有连接关系,输入是特征,输出为预测的结果。 参数个数:∑(前层×后层+后层) 一张分辨率仅仅是28x28的黑白图像,就有近40万个待优化的参数。现实生活中高分辨率的彩色图像,像素点更多,且为红绿蓝三通道信息。 待优化的参数过多,容易导致模型过拟合。为避免这种现象,实际应用中一般不会将原始图片直接喂入全连接网络。 √在实际应用中,会先对原始图像进行特征提取,把提取到的特征喂给全连接网络,再让全连接网络计算出分类评估值。

例:先将此图进行多次特征提取,再把提取后的计算机可读特征喂给全连接网络。 √卷积Convolutional 卷积是一种有效提取图片特征的方法。一般用一个正方形卷积核,遍历图片上的每一个像素点。图片与卷积核重合区域内相对应的每一个像素值乘卷积核内相对应点的权重,然后求和,再加上偏置后,最后得到输出图片中的一个像素值。 例:上面是5x5x1的灰度图片,1表示单通道,5x5表示分辨率,共有5行5列个灰度值。若用一个3x3x1的卷积核对此5x5x1的灰度图片进行卷积,偏置项

b=1,则求卷积的计算是:(-1)x1+0x0+1x2+(-1)x5+0x4+1x2+(-1)x3+0x4+1x5+1=1(注意不要忘记加偏置1)。 输出图片边长=(输入图片边长–卷积核长+1)/步长,此图为:(5 – 3 + 1)/ 1 = 3,输出图片是3x3的分辨率,用了1个卷积核,输出深度是1,最后输出的是3x3x1的图片。 √全零填充Padding 有时会在输入图片周围进行全零填充,这样可以保证输出图片的尺寸和输入图片一致。 例:在前面5x5x1的图片周围进行全零填充,可使输出图片仍保持5x5x1的维度。这个全零填充的过程叫做padding。 输出数据体的尺寸=(W?F+2P)/S+1 W:输入数据体尺寸,F:卷积层中神经元感知域,S:步长,P:零填充的数量。 例:输入是7×7,滤波器是3×3,步长为1,填充为0,那么就能得到一个5×5的输出。如果步长为2,输出就是3×3。 如果输入量是32x32x3,核是5x5x3,不用全零填充,输出是(32-5+1)/1=28,如果要让输出量保持在32x32x3,可以对该层加一个大小为2的零填充。可以根据需求计算出需要填充几层零。32=(32-5+2P)/1 +1,计算出P=2,即需填充2

人工智能实践:Tensorflow笔记 北京大学 4 第四讲神经网络优化 (4.6.1) 助教的Tenso

Tensorflow笔记:第四讲 神经网络优化 4.1 √神经元模型:用数学公式表示为:f(∑i x i w i+b),f为激活函数。神经网络是以神经元为基本单元构成的。 √激活函数:引入非线性激活因素,提高模型的表达力。 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 r elu()数学表达式 relu()数学图形 ②激活函数sigmoid:在Tensorflow中,用tf.nn.sigmoid()表示 sigmoid ()数学表达式 sigmoid()数学图形 ③激活函数tanh:在Tensorflow中,用tf.nn.tanh()表示 tanh()数学表达式 tanh()数学图形 √神经网络的复杂度:可用神经网络的层数和神经网络中待优化参数个数表示 √神经网路的层数:一般不计入输入层,层数 = n个隐藏层 + 1个输出层

√神经网路待优化的参数:神经网络中所有参数w 的个数 + 所有参数b 的个数 例如: 输入层 隐藏层 输出层 在该神经网络中,包含1个输入层、1个隐藏层和1个输出层,该神经网络的层数为2层。 在该神经网络中,参数的个数是所有参数w 的个数加上所有参数b 的总数,第一层参数用三行四列的二阶张量表示(即12个线上的权重w )再加上4个偏置b ;第二层参数是四行两列的二阶张量()即8个线上的权重w )再加上2个偏置b 。总参数 = 3*4+4 + 4*2+2 = 26。 √损失函数(loss ):用来表示预测值(y )与已知答案(y_)的差距。在训练神经网络时,通过不断改变神经网络中所有参数,使损失函数不断减小,从而训练出更高准确率的神经网络模型。 √常用的损失函数有均方误差、自定义和交叉熵等。 √均方误差mse :n 个样本的预测值y 与已知答案y_之差的平方和,再求平均值。 MSE(y_, y) = ?i=1n (y?y_) 2n 在Tensorflow 中用loss_mse = tf.reduce_mean(tf.square(y_ - y)) 例如: 预测酸奶日销量y ,x1和x2是影响日销量的两个因素。 应提前采集的数据有:一段时间内,每日的x1因素、x2因素和销量y_。采集的数据尽量多。 在本例中用销量预测产量,最优的产量应该等于销量。由于目前没有数据集,所以拟造了一套数据集。利用Tensorflow 中函数随机生成 x1、 x2,制造标准答案y_ = x1 + x2,为了更真实,求和后还加了正负0.05的随机噪声。 我们把这套自制的数据集喂入神经网络,构建一个一层的神经网络,拟合预测酸奶日销量的函数。

人工智能tensorflow实验报告

一、软件下载 为了更好的达到预期的效果,本次tensorflow开源框架实验在Linux环境下进行,所需的软件及相关下载信息如下: 1.CentOS 软件介绍: CentOS 是一个基于Red Hat Linux 提供的可自由使用源代码的企业级Linux 发行版本。每个版本的CentOS都会获得十年的支持(通过安全更新方式)。新版本的CentOS 大约每两年发行一次,而每个版本的CentOS 会定期(大概每六个月)更新一次,以便支持新的硬件。这样,建立一个安全、低维护、稳定、高预测性、高重复性的Linux 环境。CentOS是Community Enterprise Operating System的缩写。CentOS 是RHEL(Red Hat Enterprise Linux)源代码再编译的产物,而且在RHEL的基础上修正了不少已知的Bug ,相对于其他Linux 发行版,其稳定性值得信赖。 软件下载: 本次实验所用的CentOS版本为CentOS7,可在CentOS官网上直接下载DVD ISO镜像文件。 下载链接: https://www.wendangku.net/doc/1118211561.html,/centos/7/isos/x86_64/CentOS-7-x86_64-DVD-1611.i so. 2.Tensorflow 软件介绍: TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域,对2011年开发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改进,它可在小到一部智能手机、大到数千台数据中心服务器的各种设备上运行。TensorFlow将完全开源,任何人都可以用。

TensorFlow编程指南 嵌入

嵌入 本文档介绍了嵌入这一概念,并且举了一个简单的例子来说明如何在TensorFlow 中训练嵌入,此外还说明了如何使用TensorBoard Embedding Projector 查看嵌入(真实示例)。前两部分适合机器学习或TensorFlow 新手,而Embedding Projector 指南适合各个层次的用户。 有关这些概念的另一个教程,请参阅《机器学习速成课程》的“嵌入”部分。 嵌入是从离散对象(例如字词)到实数向量的映射。例如,英语字词的300 维嵌入可能包括: blue: (0.01359, 0.00075997, 0.24608, ..., -0.2524, 1.0048, 0.06259) blues: (0.01396, 0.11887, -0.48963, ..., 0.033483, -0.10007, 0.1158) orange: (-0.24776, -0.12359, 0.20986, ..., 0.079717, 0.23865, -0.014213) oranges: (-0.35609, 0.21854, 0.080944, ..., -0.35413, 0.38511, -0.070976) 这些向量中的各个维度通常没有固有含义,机器学习所利用的是向量的位置和相互之间的距离这些整体模式。 嵌入对于机器学习的输入非常重要。分类器(更笼统地说是神经网络)适用于实数向量。它们训练密集向量时效果最佳,其中所有值都有助于定义对象。不过,机器学习的很多重要输入(例如文本的字词)没有自然的向量表示。嵌入函数是将此类离散输入对象转换为有用连续向量的标准和有效方法。 嵌入作为机器学习的输出也很有价值。由于嵌入将对象映射到向量,因此应用可以将向量空间中的相似性(例如欧几里德距离或向量之间的角度)用作一项强大而灵活的标准来衡量对象相似性。一个常见用途是找到最近的邻点。例如,下面是采用与上述相同的字词嵌入后,每个字词的三个最近邻点和相应角度: blue: (red, 47.6°), (yellow, 51.9°), (purple, 52.4°) blues: (jazz, 53.3°), (folk, 59.1°), (bluegrass, 60.6°) orange: (yellow, 53.5°), (colored, 58.0°), (bright, 59.9°) oranges: (apples, 45.3°), (lemons, 48.3°), (mangoes, 50.4°) 这样应用就会知道,在某种程度上,苹果和橙子(相距45.3°)的相似度高于柠檬和橙子(相距48.3°)。

Tensorflow入门学习1

第一章基础知识 Tensorflow交流qq千人群:328216239 1.1Tensors 目前在TensorFlow中的数据结构是tensor。一个tensor可以是任意维度的张量。一个tensor的等级就是它维度的数量。下面是一些tensor的例子: 3#a rank0tensor;a scalar with shape[] [1.,2.,3.]#a rank1tensor;a vector with shape[3] [[1.,2.,3.],[4.,5.,6.]]#a rank2tensor;a matrix with shape[2,3] [[[1.,2.,3.]],[[7.,8.,9.]]]#a rank3tensor with shape[2,1,3] 1.2The Computational Graph 你可以把Tensorflow的核心程序看成由2部分组成: 1.2.1建立计算图 1.2.2运行计算图 计算图是将一系列tensorflow的操作放到图的节点上。让我们建立一个简单的计算图。每个节点将0个或者更多的tensor作为输入,然后输出一个tensor。有一种节点的类型是常量。就像所有tensorflow中的常量一样,它不需要输入,输出一个内部储存的值。我们可以按照如下方法创造2个浮点类型的tensors节点node1和node2: node1=tf.constant(3.0,dtype=tf.float32) node2=tf.constant(4.0)#also tf.float32implicitly print(node1,node2) 最后的打印效果如下: Tensor("Const:0",shape=(),dtype=float32)Tensor("Const_1:0",shape=(), dtype=float32) 我们注意到这并没有像我们预期的意义输出值3.0和4.0。相反,他们输出了只有在evaluate的时候才会生成3.0和4.0的节点。为了evaluate这些节点,我

损失函数 Losses - Keras 中文文档

Docs ? 损失函数 Losses 损失函数的使用 损失函数(或称目标函数、优化评分函数)是编译模型时所需的两个参数之一: https://www.wendangku.net/doc/1118211561.html,pile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd') from keras import losses https://www.wendangku.net/doc/1118211561.html,pile(loss=losses.mean_squared_error, optimizer='sgd') 你可以传递一个现有的损失函数名,或者一个 T ensorFlow/Theano 符号函数。该符号函数为每个数据点返回一个标量,有以下两个参数: y_true: 真实标签。T ensorFlow/Theano 张量。 y_pred: 预测值。T ensorFlow/Theano 张量,其 shape 与 y_true 相同。 实际的优化目标是所有数据点的输出数组的平均值。 有关这些函数的几个例子,请查看losses source。 可用损失函数 mean_squared_error mean_squared_error(y_true, y_pred) mean_absolute_error mean_absolute_error(y_true, y_pred) mean_absolute_percentage_error mean_absolute_percentage_error(y_true, y_pred) mean_squared_logarithmic_error

mean_squared_logarithmic_error(y_true, y_pred) squared_hinge squared_hinge(y_true, y_pred) hinge hinge(y_true, y_pred) categorical_hinge categorical_hinge(y_true, y_pred) logcosh logcosh(y_true, y_pred) 预测误差的双曲余弦的对数。 对于小的x,log(cosh(x))近似等于(x ** 2) / 2。对于大的x,近似于abs(x) - log(2)。这表示 'logcosh' 与均方误差大致相同,但是不会受到偶尔疯狂的错误预测的强烈影响。 参数 y_true: 目标真实值的张量。 y_pred: 目标预测值的张量。 返回 每个样本都有一个标量损失的张量。 categorical_crossentropy categorical_crossentropy(y_true, y_pred)

GitHub上四个超棒的TensorFlow开源项目

GitHub上四个超棒的TensorFlow开源项目 TensorFlow是Google的开源深度学习库,你可以使用这个框架以及Python编程语言,构建大量基于机器学习的应用程序。而且还有很多人把TensorFlow构建的应用程序或者其他框架,开源发布到GitHub上。这次跟大家分享一些GitHub上令人惊奇的TensorFlow项目,你可以直接在你的应用中使用,或者根据自身所需进一步予以改进。TensorFlow简介如果你已经知道TensorFlow是什么,以及它是如何工作的,建议直接跳到下一节。如果你对使用Python学习TensorFlow感兴趣,网上也有相关的教程可以参考。这一节内容比较傲适合初学者。如前所述,TensorFlow是一个深度学习库,使用这一框架,可以用来构建和测试深度神经网络。深度学习让我们能够以极高的准确性构建复杂的应用程序。图像、视频、文本、音频等领域的问题,都可以通过深度学习解决。TensorFlow可以用于实现前述所有应用。2015年11月9日,Google 正式发布并开源TensorFlow,目前官方正式版本为TensorFlow 1.2。下面这段视频,是当年TensorFlow刚发布时,Google发布的一个官方介绍短片,Jeff Dean等出镜讲述。TensorFlow很快成为GitHub上用户最多的深度学习框架。这个库之所以如此流行,是因为开发人员可以轻

松的用其来搭建、测试和部署机器学习应用。 TensorFlow使用数据流图,上面是一个TensorFlow的示意图。我们不用关心这张图具体代表什么,但你需要知道,其中的椭圆和正方形代表节点,节点就是一些数学函数,你可以将节点分组形成各种数学计算,并得到输出。箭头代表流动到各个节点的数据。所以TensorFlow也被成为数据 流库。 四个TensorFlow开源项目:项目一:Neural Style这是最酷的TensorFlow GitHub项目之一。神经风格是将一张照片的风格迁移到另一张照片上的过程,同时保留相关的特张。简单的来说,通过这个项目,你可以使用TensorFlow创建 自己的Prisma应用程序。如上图所示,把梵高画作的风格,迁移到一张狮子的照片上,就得到一个星空风格的狮子照片,这就是所谓的风格迁移。下面再展示一组这个项目的风格迁移,能把这张狮子的照片,变成哪些非常有趣的效果。这个项目在风格迁移的同时,还能对图像进行语义分割。进而实现对内容的前景、背景进行不同的风格迁移处理。这个过程如下图所示:另外这个算法还能适用于视频处理。上述图片处理使用的软硬件如下:CPU: Intel Core i7-6800K@3.4GHz×12GPU: NVIDIA GeForce GTX 1080/PCIe/SSE2 OS: Linux Ubuntu 16.04.1 LTS 64-bit CUDA: 8.0 python: 2.7.12 tensorflow: 0.10.0rc

【IT专家】tensorflow 保存与使用训练好的模型

本文由我司收集整编,推荐下载,如有疑问,请与我司联系 tensorflow 保存与使用训练好的模型 2018/05/23 8 使用tensorflow训练模型后,把模型的所有参数保存下来,后面,直接使用就好。 ?首先,创建一个tf.train.Saver对象 ?保存所有参数:Saver 对象的save() 函数 ?使用已保存的模型:Saver 对象的restore() 函数 tensorflow API: ? ?save( sess, save_path, global_step=None, latest_filename=None, meta_graph_suffix=‘meta’, write_meta_graph=True, write_state=True, strip_default_attrs=False ) ?saver.save(sess, ‘my-model’, global_step=0) == filename: ‘my-model-0 saver.save(sess, ‘my-model’, global_step=1000) == filename: ‘my-model-1000’ (第一个参数,是训练模型时的session;第二个参数,是模型保存成的文件名;第三个参数 可以省略,它可以给文件名加入一个step的信息) ? ?restore(sess, save_path ) (第一个参数,是训练模型时的session;第二个参数,是模型保存成的文件) ?代码例子1: import tensorflow as tfimport numpy as npx = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 1])y = 4 * x + 4w = tf.Variable(tf.random_normal([1], -1, 1))b = tf.Variable(tf.zeros([1]))y_predict = w * x + bloss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_predict))optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5)train = optimizer.minimize(loss)isTrain = Falsetrain_steps = 100checkpoint_steps = 50checkpoint_dir = ‘myModelG’saver = tf.train.Saver() # defaults to saving all variables - in this case w and bx_data = np.reshape(np.random.rand(10).astype(np.float32), (10,

tensorFlow使用心得

tensorFlow使用心得(使用中的一些坑) 作为tensorFlow平台使用的新手,笔者在调试过程中遇到了很多坑,这里把一些作为教训贡献出来供大家参考。 1.tensorFlow数组的维度问题 由于tensorFlow的计算图是静态的,所以需要一开始进行计算题的定义,由于在定义神经网路的前向传播过程中,涉及到数组之间的运算,所以很容易出现一些隐性的错误(语法没错,但是结果不对),特别是涉及到一维数组的运算。 在神经网路的教材中,一般对某个层的权重定义的形式是W j,k 其中j是输出层的个数,k是输入层的格式,这样在前向传播模型中,输出层的激活值表示为 =W j,k?x+b Wx plus b 这里的x是表示输入的激活值,shape=(k,1),b是输出神经元的阈值向量,shape=(j,1)。但是在很多tensorFlow的代码中,都习惯写成 =W k,j?x+b Wx plus b 这样在定义x和b的时候维度就会发生改变,如果此时不注意的话就会发生以下错误。 在tensorFlow里很多人在初始化权重和阈值的时候是按照如下方式写的

Weights = get_weights_variable([in_size, out_size],regularizer) biases = tf.Variable(tf.random_normal([out_size], stddev=1)) Wx_plus_b=tf.matmul(input_tensor,Weights)+biases 在这里biases是一个一维向量,其形状是shape=(out_size, ),由于input_tensor是一个shape=(1,in_size)的二维数组,所以Wx的结果tf.matmul(input_tensor,Weights)的shape=(1,out_size)。有一biase是一维数组,而tf.matmul(input_tensor,Weights)的shape=(1,out_size),则最终的Wx_plus_b的shape=(1,out_size)。如果你还是习惯用神经网络基础理论里提到的模式进行编程 Weights = get_weights_variable([out_size, in_size],regularizer) biases = tf.Variable(tf.random_normal([out_size,1], stddev=1)) Wx_plus_b=tf.matmul(input_tensor,Weights)+biases 注意,这里的biases是一个二维数组,其形状为shape=(out_size,1),此时input_tensor的shape=(in_size,1),最终得到的Wx_plus_b的shape=(out_size,1)。如果一切按照这个形式来没问题,但是如果在第二种情形下,对biases初始化时,还是沿用第一种编程方式里提到的手段 biases = tf.Variable(tf.random_normal([out_size], stddev=1)) 这时,由于python的broadencast原则,因为 tf.matmul(input_tensor,Weights)是一个形状为shape=(out_size,1)的二维数组,而biases是shape=(out_size, )的一维数组,最后相加的结果是一个shape=(out_size,out_size)的二维数组,这样传到下一

用TensorFlow写个简单的神经网络

用TensorFlow写个简单的神经网络 这次就用TensorFlow写个神经网络,这个神经网络写的很简单,就三种层,输入层--隐藏层----输出层; 首先导入我们要使用的包 # -*- coding: utf-8 -*-import tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport matplotlibfrom sklearn import datasetsfrom matplotlib.font_manager import FontProperties 然后在设定一下我们画图的时候要显示中文的字体,因为Python自带的不支持中文的解释 #设置中文font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\simsun.ttc", size=14)zhfont1 = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname=rc:\windows\fonts\simsun.ttc) 定义一个会话,因为图是必须在会话中启动的 #定义一个图会话sess=tf.Session() 这里我选用公开的数据莺尾花的数据集,这个数据集虽然都被大家玩烂了,不过这个是一个学习代码,就不计较那么多了; #莺尾花数据集iris=datasets.load_iris()x_vals=np.array([x[0:3] for x in iris.data])y_vals=np.array([x[3] for x in iris.data]) 这里设置一个随机种子,为了可以让大家把结果复现出来 #设置一个种子求结果seed=211tf.set_random_seed(seed)8np.random.seed(seed) 开始有模有样的划分数据集了,一个是训练集,一个是测试集,训练集占80%,测试集占20% #划分测试机和训练集train_indices=np.random.choice(len(x_vals),round(len(x_vals)*0.8),replace=True)test_indices= np.array(list(set(range(len(x_vals)))-set(train_indices)))x_vals_train=x_vals[train_indices]x_val s_test = x_vals[test_indices]y_vals_train = y_vals[train_indices]y_vals_test = y_vals[test_indices] 在这里我们在将特征进行一个归一化,也就是将数值型特征全部都转换为0-1之间的数值,

TensorFlow中文简介

这两天发现朋友圈被Google开源深度学习系统TensorFlow的新闻刷屏了。这当然是一个很好的消息,尤其对我们这种用机器学习来解决实际问题的工程师来说更是如此。但同时很多人并不清楚听起来神乎其神的“TensorFlow”到底是什么,有什么意义。 什么是深度学习? 在机器学习流行之前,都是基于规则的系统,因此做语音的需要了解语音学,做NLP的需要很多语言学知识,做深蓝需要很多国际象棋大师。 而到后来统计方法成为主流之后,领域知识就不再那么重要,但是我们还是需要一些领域知识或者经验来提取合适的feature(特征),feature的好坏往往决定了机器学习算法的成败。对于NLP来说,feature还相对比较好提取,因为语言本身就是高度的抽象;而对于Speech或者Image来说,我们人类自己也很难描述我们是怎么提取feature的。比如我们识别一只猫,我们隐隐约约觉得猫有两个眼睛一个鼻子有个长尾巴,而且它们之间有一定的空间约束关系,比如两只眼睛到鼻子的距离可能差不多。但怎么用像素来定义”眼睛“呢?如果仔细想一下就会发现很难。当然我们有很多特征提取的方法,比如提取边缘轮廓等等。 但是人类学习似乎不需要这么复杂,我们只要给几张猫的照片给人看,他就能学习到什么是猫。人似乎能自动“学习”出feature来,你给他看了几张猫的照片,然后问猫有什么特征,他可能会隐隐预约地告诉你猫有什么特征,甚至是猫特有的特征,这些特征豹子或者老虎没有。 深度学习为什么最近这么火,其中一个重要的原因就是不需要(太多)提取feature。 从机器学习的使用者来说,我们以前做的大部分事情是feature engineering,然后调一些参数,一般是为了防止过拟合。而有了深度学习之后,如果我们不需要实现一个CNN或者LSTM,那么我们似乎什么也不用干。(机器让工人失业,机器学习让搞机器学习的人失业!人工智能最终的目的是让人类失业?)

人工智能课程体系及项目实战

人工智能课程体系及项目实战1、机器学习课程大纲 第一课:Python基础与科学计算库numpy 1.Python语言基础

2.Python数据结构(列表,字典,元组) 3.科学计算库Numpy基础 4.Numpy数组操作 5.Numpy矩阵基本操作 6.Numpy矩阵初始化与创建 7.Numpy排序与索引 第二课:数据分析处理库与数据可视化库 1.Pandas数据读取与现实 2.Pandas样本数值计算与排序 3.Pandas数据预处理与透视表 4.Pandas自定义函数 5.Pandas核心数据结构Series详解 6.Pandas数据索引 7. Matplotlib绘制第一个折线图

8. Matplotlib条形图,直方图,四分图绘制 9. Matplotlib数据可视化分析 第三课:回归算法 1.机器学习要解决的任务 2.有监督与无监督问题 3.线性回归算法原理推导 4.实现简易回归算法 5.逻辑回归算法原题 6.实战梯度下降算法 第四课:案例实战信用卡欺诈检测 1.数据与算法简介 2.样本不平衡问题解决思路 3.下采样解决方案 4.正则化参数选择

5.逻辑回归建模 6.过采样与SMOTE算法 第五课:决策树与随机森林 1.熵原理,信息增益 2.决策树构造原理推导 3.ID3,C 4.5算法 4.决策树剪枝策略 5.随机森林算法原理 6.基于随机森林的特征重要性选择 第六课:Kaggle机器学习案例实战 1.泰坦尼克船员获救预测 2.使用pandas库进行数据读取与缺失值预处理 3.使用scikit-learn库对比回归模型与随机森林模型 4.GBDT构造原理

tensorflow训练好的模型怎么调用

tensorflow训练好的模型怎么调用? 训练完一个模型后,为了以后重复使用,通常我们需要对模型的结果进行保存。如果用Tensorflow去实现神经网络,所要保存的就是神经网络中的各项权重值。建议可以使用Saver类保存和加载模型的结果。 1、使用tf.train.Saver.save()方法保存模型 tf.train.Saver.save(sess, save_path, global_step=None, latest_filename=None, meta_graph_suffix='meta', write_meta_graph=True, write_state=True) ?sess: 用于保存变量操作的会话。 ?save_path: String类型,用于指定训练结果的保存路径。 ?global_step: 如果提供的话,这个数字会添加到save_path后面,用于构建checkpoint文件。这个参数有助于我们区分不同训练阶段的结果。 2、使用tf.train.Saver.restore方法价值模型 tf.train.Saver.restore(sess, save_path) ?sess: 用于加载变量操作的会话。 ?save_path: 同保存模型是用到的的save_path参数。

下面通过一个代码演示这两个函数的使用方法importtensorflow as tf importnumpy as np x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 1]) y = 4 * x + 4 w = tf.Variable(tf.random_normal([1], -1, 1)) b = tf.Variable(tf.zeros([1])) y_predict = w * x + b loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_predict)) optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5) train = optimizer.minimize(loss)

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