如果你也在 怎样代写tensorflow学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。tensorflow是一个用于机器学习和人工智能的免费和开源的软件库。它可以用于一系列的任务，但特别专注于深度神经网络的训练和推理。
tensorflow由谷歌大脑团队开发，用于谷歌内部的研究和生产。初始版本于2015年在Apache许可2.0下发布。谷歌于2019年9月发布了TensorFlow的更新版本，名为TensorFlow 2.0。TensorFlow可以在各种编程语言中使用，最主要的是Python，以及Javascript，C++和Java。这种灵活性使其能够在许多不同的领域中得到广泛的应用。
my-assignmentexpert™tensorflow代写，免费提交作业要求， 满意后付款，成绩80\%以下全额退款，安全省心无顾虑。专业硕 博写手团队，所有订单可靠准时，保证 100% 原创。my-assignmentexpert™， 最高质量的tensorflow作业代写，服务覆盖北美、欧洲、澳洲等 国家。 在代写价格方面，考虑到同学们的经济条件，在保障代写质量的前提下，我们为客户提供最合理的价格。 由于统计Statistics作业种类很多，同时其中的大部分作业在字数上都没有具体要求，因此tensorflow作业代写的价格不固定。通常在经济学专家查看完作业要求之后会给出报价。作业难度和截止日期对价格也有很大的影响。
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我们提供的tensorflow及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:
机器学习代写|tensorflow代写|Getting ready
You’ll need to install Pillow, which is very easy with pip:
\$> pip install Pillow
We’ll use the SMILEs dataset, located here: https: / / github . com/hromi / SMILEsmileD. Clone or download a zipped version of the repository to a location of your preference. In this recipe, we assume the data is inside the $\sim$ / keras/datasets directory, under the name SMILEsmiled-master:
Let’s get started!
机器学习代写|tensorflow代写|How to do it…
Follow these steps to train a smile classifier from scratch on the SMILEs dataset:
- Import all necessary packages:
import os
import pathlib
import glob
import numpy as $\mathrm{np}$
from sklearn.model_selection import train_test_split
from Eensorflow. keras import Model
from Eensorflow. keras.layers import *
from tensorflow. keras.preprocessing.image import * - Define a function to load the images and labels from a list of file paths:
def load_images_and_labels (image_paths):
images $=[]$
labels $=[]$
for image_path in image_paths:
image $=$ load_img (image_path,_target_size $=(32,32)$,
color_mode= ‘grayscale ‘ $)$
image $=$ img_to_array(image)
label = image path.split(os.path.sep) [-2]
label = ‘positive’ in label
label = float (label)
images . append (image)
label = image path.split (os.path.sep) [-2]
label $=$ ‘positive’ in label
label $=$ float (label)
images. append (image)
labels. append (label)
return np. array (images), np.array (labels)
labels.append (label)
return np.array(images), np.array(labels)
Notice that we are loading the images in grayscale, and we’re encoding the labels by checking whether the word positive is in the file path of the image.
机器学习代写|tensorflow代写|How it works…
We just trained a network to determine whether a person is smiling or not in a picture. Our first big task was to take the images in the dataset and load them into a format suitable for our neural network. Specifically, the load_image_and_labels () function is in charge of loading an image in grayscale, resizing it to $32 \times 32 \times 1$, and then converting it into a numpy array. To extract the label, we looked at the containing folder of each image: if it contained the word positive, we encoded the label as 1 ; otherwise, we encoded it as 0 (a trick we used here was casting a Boolean as a float, like this: float (label) ).
Next, we built the neural network, which is inspired by the LeNet architecture. The biggest takeaway here is that because this is a binary classification problem, we can use a single Sigmoid-activated neuron to discern between the two classes.
We then took $20 \%$ of the images to comprise our test set, and from the remaining $80 \%$ we took an additional $20 \%$ to create our validation set. With these three subsets in place, we proceeded to train the network over 20 epochs, using binary_crossentropy as our loss function and rmsprop as the optimizer.
To account for the imbalance in the dataset (out of the 13,165 images, only 3,690 contain smiling people, while the remaining 9,475 do not), we passed a class_weight dictionary where we assigned a weight conversely proportional to the number of instances of each class in the dataset, effectively forcing the model to pay more attention to the $1.0$ class, which corresponds to smile.
Finally, we achieved around $90.5 \%$ accuracy on the test set.
tensorflow代写
机器学习代写|TENSORFLOW代写|GETTING READY
您需要安装 Pillow，使用 pip 非常简单：
$ > pip install Pillow
我们将使用位于此处的 SMILEs 数据集：https://github。com/hromi / SMILEsmileD。将存储库的压缩版本克隆或下载到您喜欢的位置。在这个秘籍中，我们假设数据在∼/keras/datasets 目录下，名称为 SMILEsmiled-master：
让我们开始吧！
机器学习代写|TENSORFLOW代写|HOW TO DO IT…
按照以下步骤在 SMILES 数据集上从头开始训练微笑分类器：
- Import all necessary packages:
import os
import pathlib
import glob
import numpy as $\mathrm{np}$
from sklearn.model_selection import train_test_split
from Eensorflow. keras import Model
from Eensorflow. keras.layers import *
from tensorflow. keras.preprocessing.image import * - Define a function to load the images and labels from a list of file paths:
def load_images_and_labels (image_paths):
images $=[]$
labels $=[]$
for image_path in image_paths:
image $=$ load_img (image_path,_target_size $=(32,32)$,
color_mode= ‘grayscale ‘ $)$
image $=$ img_to_array(image)
label = image path.split(os.path.sep) [-2]
label = ‘positive’ in label
label = float (label)
images . append (image)
label = image path.split (os.path.sep) [-2]
label $=$ ‘positive’ in label
label $=$ float (label)
images. append (image)
labels. append (label)
return np. array (images), np.array (labels)
labels.append (label)
return np.array(images), np.array(labels)
Notice that we are loading the images in grayscale, and we’re encoding the labels by checking whether the word positive is in the file path of the image.
请注意，我们正在以灰度加载图像，并且我们通过检查单词 positive 是否在图像的文件路径中来对标签进行编码。
机器学习代写|TENSORFLOW代写|HOW IT WORKS…
我们刚刚训练了一个网络来确定照片中的人是否在微笑。我们的第一个大任务是获取数据集中的图像并将它们加载到适合我们神经网络的格式。具体来说，load_image_and_labels函数负责加载灰度图像，将其大小调整为32×32×1，然后将其转换为 numpy 数组。为了提取标签，我们查看了每个图像的包含文件夹：如果它包含单词 positive，我们将标签编码为 1 ；否则，我们将其编码为 0一个吨r一世Cķ在和在s和dH和r和在一个sC一个s吨一世nG一个乙○○l和一个n一个s一个Fl○一个吨,l一世ķ和吨H一世s:Fl○一个吨(l一个b和l ).
接下来，我们构建了受 LeNet 架构启发的神经网络。这里最大的收获是，因为这是一个二元分类问题，我们可以使用单个 Sigmoid 激活神经元来区分这两个类别。
然后我们拿了20%的图像组成我们的测试集，并从剩余的80%我们采取了额外的20%创建我们的验证集。有了这三个子集，我们继续在 20 个 epoch 上训练网络，使用 binary_crossentropy 作为我们的损失函数，使用 rmsprop 作为优化器。
考虑数据集中的不平衡○在吨○F吨H和13,165一世米一个G和s,○nl是3,690C○n吨一个一世ns米一世l一世nGp和○pl和,在H一世l和吨H和r和米一个一世n一世nG9,475d○n○吨，我们传递了一个 class_weight 字典，其中我们分配了与数据集中每个类的实例数成反比的权重，有效地迫使模型更加关注1.0类，对应于微笑。
最后，我们实现了90.5%测试集上的准确率。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
Matlab代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。
