如何在课件大师中调用windows api 函数

如何在课件大师中调用windows api 函数

课件大师是蒙泰科技公司推出的瑶光多媒体著作软件的简化版（只能输出200个媒体对象），采用类似方正奥思的页面流程式结构，支持各种常见媒体，在3.0的版本中又加入了对flash对象的支持，结构简单，容易操作。更有内嵌的一套类VB的脚本语言，提供了高级开发的接口，加强了开发的灵活性。它自带了一百多个函数，给开发提供了有力的支持。更值得一提的是它提供了类似authorware的ucd的接口，可以通过声明外部动态链接库的函数来调用外部函数，在这里，本文就如何用课件大师调用windows api 函数与广大读者作一探讨。

首先启动课件大师后，点击“程序”－“全程定义及主模块”，进入脚本设计窗口。

在这里，可以放置课件大师的外部函数声明，自定义函数的声明和全局变量和类型结构的声明，和编写VB程序中的“模块”功能类似。至于实现控制部分和交互部分的脚本则分别在事件响应和交互过程中实现。课件大师采用类vb的格式来声明外部函数，声明了函数之后，就可以象使用课件大师内部函数一样来使用了。要必须说明的是，被声明的函数所在的动态链结库文件必须已经放置在windows的系统目录内，否则调用将不能成功。

声明外部函数的通用格式如下：

[Public] Declare Function name Lib "libname" [([arglist])] [As type]

public：可选，如果声明全局函数，则必须有。

Function name ：函数名称。

Lib “libname”：说明从哪个文件中调用该函数。

[([arglist])]：参数列表。

[As type]：返回值类型，如果不使用函数返回值，可以不用，不过建议每个函数都加上，毕竟每个windows api 函数都有返回值。

要想轻松调用windows api 函数，强烈建议同时安装Visual Basic 这个程序开发平台，因为它带有api view 这个工具，可用于查阅和浏览所有windows api 函数的声明和变量格式。并可以通过复制粘贴功能把函数声明粘贴到课件大师中来。下面我们通过几个常用的window api函数来实战一下。

首先我们以调用windows 一个常见的消息对话框为例，简要说明怎样通过课件大师结合apivew来调用windows api。

启动apiview，通过“查找”功能，查找messagebox函数，找到该函数的声明后，使用复制功能将该函数的声明粘贴到课件大师的脚本窗口，但注意需要将声明中的别名声明“Alias messageboxA”去掉，还要将long型变量一律更改为“integer”型变量（其他的函数也照此办理）。

如下所示（注意在一行内输入）：

Public Declare Function MessageBox Lib "user32" (ByVal hwnd As integer, ByVal lpText As String, ByVal lpCaption As string, ByVal wType As integer) As integer

关闭脚本窗口并保存。在窗体上放置一个按钮，在按钮上单击鼠标右键，选“交互”－“左钮释放”（一般交互）－“设反馈”－“写程序”（基本特征）。在交互脚本中输入以下代码：messagebox(getwindowhandle(),"这是一个课件大师调用messagebox函数的演示","演示",0)

这里最后一个参数wType设置为MB_OK，即只有一个确定按钮，使用apitext view 查得

该参数代表的整数值为0，所以设置为0，在课件大师中调用api函数，凡需要某种常量类型参数时，必须使用十进制的数值来表示。

运行程序，我们会看到弹出一个标准的windows 消息框。

这只是一个简单的程序，先让大家练练手，下面我再举一个实用一点的例子来深入理解。

可能很多人用的是课件大师基础版，100元一套的那种，很便宜，但有些量不足。

其中就限制了调用外部可执行文件的功能，这不要紧，通过调用windows api 函数，我们一样可以轻松调用外部的exe文件，哈哈，省了，跟我来。

在全局函数窗口中作如下声明：

public declare Function WinExec Lib "kernel32" (ByVal lpCmdLine As String, ByVal nCmdShow As integer) As integer

参数说明

lpcmdline ：要调用的exe文件名

nCmdShow：执行该文件后的窗口显示方式。

ncmdShow 可以有以下几个值可选：

0: 启动后隐藏程序窗口

3：启动后使窗口最大化

6：启动后使窗口最小化

1：启动后显示一般窗口

……

还有几种不是很常用，这里就不一一介绍了。

声明后在某个对象（按钮或图片等等）的交互脚本中写如下语句：

winexec(“c:\windows\notepad.exe”,1)

这里调用了windows的记事本程序，当然请注意路径一定要正确，运行后屏幕就显示了

一个“不大不小”的记事本窗口。

想必大家通过这两个例子已经掌握了如何在课件大师中调用windows api 函数了，最后本文再介绍一个无标题栏移动窗口的例子作为本文的结束。

普通的窗口都是通过窗口的标题栏来移动窗口，可是windows默认的标题栏太老土了，很多程序的界面使用了自己的标题栏，显得非常美观，在课件大师中，实现这个功能也是非常的容易，当然要通过windows api 函数来实现。

首先在全局程序定义脚本窗口中声明以下两个函数：

public Declare Function ReleaseCapture Lib "user32" () As integer

public Declare Function SendMessage Lib "user32" (ByVal hwnd As integer, ByVal wMsg As integer, ByVal wParam As integer, byval lParam As integer) As integer

然后当然是准备一张漂亮的图片，放置到窗口适当的位置，最好是窗口的顶端，呈条状，这样才象标题栏嘛。

在这个“假”标题栏图片的交互脚本的“左键按下”交互中，写如下脚本：ReleaseCapture()

SendMessage(getwindowhandle(), 161,2,0)

运行一遍，可以用这个“标题栏”来拖动窗口啦。

在课件大师中调用windows api 函数可以实现一些它本身实现不了的功能，不过，要想熟练运用，最后还是有一定的VB或其他可视化编程语言的基础，这样会使你用起来得心应手。

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/308929284.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

人工智能实践：Tensorflow笔记 北京大学 7 第七讲卷积网络基础 (7.3.1) 助教的Tenso

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/308929284.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/308929284.html,pile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd') from keras import losses https://www.wendangku.net/doc/308929284.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)