tensorflow 股票价格

如何利用机器学习最火的tensor flow架构预测房价

调用时，代码如下：y即为输出的结果。

github传送门：SymphonyPy/Valified_Code_Classify一个识别非常简单的验证码的程序保存训练好的模型的代码如下：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。

tensorlayer tensorflow是什么关系

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。

TensorLayer 是为研究人员和工程师设计的一款基于谷歌 TensorFlow 开发的深度学习与强化学习库。

它提供高级别的（Higher-Level）深度学习API，这样不仅可以加快研究人员的实验速度，也能够减少工程师在实际开发当中的重复工作。

TensorLayer 非常易于修改和扩展，这使它可以同时用于机器学习的研究与应用。

此外，TensorLayer 提供了大量示例和教程来帮助初学者理解深度学习，并提供大量的官方例子程序方便开发者快速找到适合自己项目的例子。

tensorflow 多少 节点 隐藏层

展开全部 首先下载anaconda 在此需要记住，安装的是4.2版本，4.3的话，会有很多坑，问题无法解决，在这里可以去anaconda 官网下载，如果觉得慢的话，可以考虑到清华的anaconda源里面下载记住 anaconda-4.2.1之后进行anaconda的安装，一路点击next就可以了，安装完毕之后，在cmd中输入python，就可以看到anaconda 安装成功之后用管理员身份运行cmd程序，这里是需要的，避免一些权限的错误安装pip，到网上去搜索pip的安装包，解压缩之后，到目录下执行python setup.py install，完成安装，pip版本最好是8.0.1以上的，最好是9.0之后进入到anaconda的安装目录中，cd C:\\Program Files\\Anaconda3，然后开始安装tensorflow cpu 一键安装pip install --upgrade --ignore-installed tensorflowgpu版本的pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow-gpu一般cpu可以直接安装6之后我们在python环境下输入import tensorflow as tf就可以了执行一些简单命令了...

python tensorflow训练好的模型怎么在c++用

// 导入之前已经保存好的模型 // 本程序来自tensorflow/c/c_api_test.cc // 如果不明白，就看这个测试脚本就行了 const char kSavedModel[] = ＂cc/saved_model/testdata/half_plus_two/00000123＂; const string saved_model_dir = tensorflow::io::JoinPath( tensorflow::testing::TensorFlowSrcRoot(), kSavedModel); TF_SessionOptions* opt = TF_NewSessionOptions(); TF_Buffer* run_options = TF_NewBufferFromString(＂＂, 0); TF_Buffer* metagraph = TF_NewBuffer(); TF_Status* s = TF_NewStatus(); const char* tags[] = {tensorflow::kSavedModelTagServe}; TF_Graph* graph = TF_NewGraph(); TF_Session* session = TF_LoadSessionFromSavedModel( opt, run_options, saved_model_dir.c_str(), tags, 1, graph, metagraph, s); TF_DeleteBuffer(run_options); TF_DeleteSessionOptions(opt); tensorflow::MetaGraphDef metagraph_def; metagraph_def.ParseFromArray(metagraph->data, metagraph->length); TF_DeleteBuffer(metagraph); EXPECT_EQ(TF_OK, TF_GetCode(s)) mutable_feature(); (*feature_map)[＂x＂].mutable_float_list()->add_value(i); input.flat()(i) = example.SerializeAsString(); } const tensorflow::string input_op_name = tensorflow::ParseTensorName(input_name).first.ToString(); TF_Operation* input_op = TF_GraphOperationByName(graph, input_op_name.c_str()); ASSERT_TRUE(input_op != nullptr); csession.SetInputs({{input_op, TF_Tensor_EncodeStrings(input)}}); const tensorflow::string output_op_name = tensorflow::ParseTensorName(output_name).first.ToString(); TF_Operation* output_op = TF_GraphOperationByName(graph, output_op_name.c_str()); ASSERT_TRUE(output_op != nullptr); csession.SetOutputs({output_op}); csession.Run(s); ASSERT_EQ(TF_OK, TF_GetCode(s)) << TF_Message(s); TF_Tensor* out = csession.output_tensor(0); ASSERT_TRUE(out != nullptr); EXPECT_EQ(TF_FLOAT, TF_TensorType(out)); EXPECT_EQ(2, TF_NumDims(out)); EXPECT_EQ(4, TF_Dim(out, 0)); EXPECT_EQ(1, TF_Dim(out, 1)); float* values = static_cast(TF_TensorData(out)); // These values are defined to be (input / 2) + 2. EXPECT_EQ(2, values[0]); EXPECT_EQ(2.5, values[1]); EXPECT_EQ(3, values[2]); EXPECT_EQ(3.5, values[3]); csession.CloseAndDelete(s); EXPECT_EQ(TF_OK, TF_GetCode(s)) << TF_Message(s); TF_DeleteGraph(graph); TF_DeleteStatus(s);

tensorflow可以做什么

tensorflow可以做什么比如基于dynamic memory network的模型，这个好像更合适用来实现对话机器人， 因为机器翻译模型（seq2seq）本质上只是一种回答对问题的概率匹配， 而DMN能更好的track对话context的信息. 再之后可以基于跑出来的结果看下不满意的地方在哪儿，然后改进算法，再反过来改进模型