TensorFlow自定义损失函数来预测商品销售量
在预测商品销量时,如果预测多了(预测值比真实销量大),商家损失的是生产商品的成本;而如果预测少了(预测值比真实销量小),损失的则是商品的利润。因为一般商品的成本和商品的利润不会严格相等,比如如果一个商品的成本是1元,但是利润是10元,那么少预测一个就少挣10元;而多预测一个才少挣1元,所以如果神经网
在预测商品销量时,如果预测多了(预测值比真实销量大),商家损失的是生产商品的成本;而如果预测少了(预测值比真实销量小),损失的则是商品的利润。因为一般商品的成本和商品的利润不会严格相等,比如如果一个商品的成本是1元,但是利润是10元,那么少预测一个就少挣10元;而多预测一个才少挣1元,所以如果神经网
关于 TensorFlowTensorFlow 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库。节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor)。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台
最近研究了一下并行读入数据的方式,现在将自己的理解整理如下,理解比较浅,仅供参考。并行读入数据主要分1. 创建文件名列表2. 创建文件名队列3. 创建Reader和Decoder4. 创建样例列表5. 创建批列表(读取时可要可不要,一般情况下样例列表可以执行读取数据操作,但是在实际训练的时候往往需要
这个自定义损失函数的背景:(一般回归用的损失函数是MSE, 但要看实际遇到的情况而有所改变)我们现在想要做一个回归,来预估某个商品的销量,现在我们知道,一件商品的成本是1元,售价是10元。如果我们用均方差来算的话,如果预估多一个,则损失一块钱,预估少一个,则损失9元钱(少赚的)。显然,我宁愿预估多了
当我们在大型的数据集上面进行深度学习的训练时,往往需要大量的运行资源,而且还要花费大量时间才能完成训练。1.分布式TensorFlow的角色与原理在分布式的TensorFlow中的角色分配如下:PS:作为分布式训练的服务端,等待各个终端(supervisors)来连接。worker:在TensorF
MNIST数据集介绍MNIST数据集中包含了各种各样的手写数字图片,数据集的官网是:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/index.html,我们可以从这里下载数据集。使用如下的代码对数据集进行加载:from tensorflow.examples.tutorials.
基于Tensorflow下的批量数据的输入处理:1.Tensor TFrecords格式 2.h5py的库的数组方法在tensorflow的框架下写CNN代码,我在书写过程中,感觉不是框架内容难写, 更多的是我在对图像的预处理和输入这部分花了很多精神。使用了两种方法:方法一: Tensor 以Tfr
由于python内部的变量其实都是reference,而Tensorflow实现的时候也没有意义去判断输出是否是同一变量名,从而判定是否要新建一个Tensor用于输出。Tensorflow为了满足所有需求,定义了两个不同的函数:tf.add和tf.assign_add。从名字即可看出区别,累加应该使
一、gfile模块是什么 gfile模块定义在tensorflow/python/platform/gfile.py,但其源代码实现主要位于tensorflow/tensorflow/python/lib/io/file_io.py,那么gfile模块主要功能是什么呢?google上的定义为:翻译过
TensorFlow 读取CSV数据原理在此就不做详细介绍,直接通过代码实现:方法一:详细读取tf_read.csv 代码#coding:utf-8import tensorflow as tffilename_queue = tf.train.string_input_producer(["/ho