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循环神经网络

matlab gpu deep learning-ag凯发k8国际

发布时间:2024/10/14 循环神经网络 29 豆豆
ag凯发k8国际 收集整理的这篇文章主要介绍了 matlab gpu deep learning_在matlab中使用tensorflow (1) 小编觉得挺不错的,现在分享给大家,帮大家做个参考.

为了在matlab中利用丰富的python开源资源,探索了如下内容:

1)在matlab中直接调用tensorflow函数;

2)在matlab中调用tensorflow的python程序,结合matlab方便的数据处理功能;

本篇对内容1)进行描述,工作环境为win10 64位系统,python 3.6,tensorflow 1.1,matlab 2018b。为了实现在matlab中直接调用tensorflow(对其他python module方法是通用的),需要进行如下工作:

1)在win10中安装python,不会可百度;

2)安装pip,用pip安装tensorflow、numpy等python包,不会可baidu;

3)在matlab中确认python是否安装成功,不会可在matlab帮助文档中查找python相关内容,不多很好找;

4)运行如下代码

clc % import libs tf = py.importlib.import_module('tensorflow'); np = py.importlib.import_module('numpy'); % set problem a = tf.variable(np.float32(0.001), pyargs('dtype',tf.float32)); k1 = tf.placeholder(tf.float32,pyargs('shape',py.none,'name','k1')); cost = a^2 k1*a 5; % set optimizer optimizer = tf.train.rmspropoptimizer(pyargs('learning_rate',0.1)).minimize(cost); init = tf.global_variables_initializer(); % solve trysess = tf.session();sess.run(init);dict = py.dict(pyargs(k1.name,np.array([4])));idxr = [];costr = [];for i = 1:20sess.run(optimizer,pyargs('feed_dict',dict));a_val = sess.run(a,pyargs('feed_dict',dict));cost_val = sess.run(cost,pyargs('feed_dict',dict));% 显示信息msgstr = ['迭代%d次:变量a=%f,cost=%fn'];fprintf(msgstr,i,a_val,cost_val);idxr = [idxr i];costr = [costr double(cost_val)];endsess.close() catchsess.close() end % plot plot(idxr,costr)

5)运行结束后显示结果,值得注意的是,matlab中运行效率tensorflow的效率比在spyder中高

迭代1次:变量a=-0.252028,cost=4.055407 迭代2次:变量a=-0.439602,cost=3.434840 迭代3次:变量a=-0.593724,cost=2.977612 迭代4次:变量a=-0.726587,cost=2.621581 迭代5次:变量a=-0.844292,cost=2.335660 迭代6次:变量a=-0.950372,cost=2.101719 迭代7次:变量a=-1.047062,cost=1.908090 迭代8次:变量a=-1.135870,cost=1.746720 迭代9次:变量a=-1.217856,cost=1.611750 迭代10次:变量a=-1.293788,cost=1.498735 迭代11次:变量a=-1.364241,cost=1.404189 迭代12次:变量a=-1.429650,cost=1.325299 迭代13次:变量a=-1.490354,cost=1.259739 迭代14次:变量a=-1.546619,cost=1.205554 迭代15次:变量a=-1.598660,cost=1.161074 迭代16次:变量a=-1.646657,cost=1.124851 迭代17次:变量a=-1.690764,cost=1.095627 迭代18次:变量a=-1.731121,cost=1.072296 迭代19次:变量a=-1.767859,cost=1.053890 迭代20次:变量a=-1.801107,cost=1.039558

总结

以上是ag凯发k8国际为你收集整理的matlab gpu deep learning_在matlab中使用tensorflow (1)的全部内容,希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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