目录I. 前言II. 数据介绍III. 联邦学习1. 整体框架2. 服务器端3. 客户端IV. Tensorflow Federated1. 数据处理2. 构造TFF的Keras模型3. 训练4. 测试5. 实验结果及分析V. 一些思考VI. 源码及数据 I. 前言谷歌作为联邦学习的提出者，在其深度学习框架TensorFlow的基础上开发出了一套联邦学习的框架Tensorflow Federat
# TensorFlow 安装方案
## 1. 引言
TensorFlow 是一个流行的开源机器学习框架，它广泛应用于深度学习和大规模机器学习任务。为了有效地进行机器学习项目，我们需要了解如何在 Python 环境中安装 TensorFlow 库。本文将详细描述安装 TensorFlow 的步骤，并提供代码示例及状态图，以帮助读者轻松完成这一过程。
## 2. 项目目标
本项目的目标是确保
目录1 HelloWorld 案例1.1 yarm语法：2 作业依赖案例2.1 修改 basic.flow 为如下内容2.2 将修改后的 basic.flow 和 azkaban.project 压缩成 second.zip 文件2.3 重复 HelloWorld 后续步骤。3 自动失败重试案例3.1 编译配置流3.2 将修改后的
原创
2021-11-24 21:00:00
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https://baijiahao.baidu.com/s?id=1568147583188426&wfr=spider&for=pc 也许你已经了TensorFlow，而且准备开始着手研究深度学习。但是你会疑惑：TensorFlow里面的Tensor，也就是“张量”，到底是个什么鬼？也许你查阅
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2018-09-06 15:25:00
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Tensor是神马？为什么还会Flow? Tensor是神马？为什么还会Flow? 也许你已经下载了TensorFlow，而且准备开始着手研究深度学习。但是你会疑惑：TensorFlow里面的Tensor，也就是“张量”，到底是个什么鬼？也许你查阅了维基百科，而且现在变得更加困惑。也许你在NASA教
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2021-07-22 10:32:02
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# 在Python中导入TensorFlow库
## 引言
随着深度学习和人工智能的迅速发展，TensorFlow作为一款强大的开源机器学习框架，已经成为了研究人员和开发者的首选工具之一。无论是学术研究，还是工业应用，TensorFlow都为构建和训练深度学习模型提供了极大的便利。在本文中，我们将深入探讨如何在Python中导入TensorFlow库，并通过实例来说明它的基本用法。
## T
# #作者：韦访 1、概述上一讲，我们学习了循环神经网络RNN，并且用RNN实现了二进制减法，实际上TensorFlow集成了RNN，我们只要调用其对应的API就可以很方便的使用RNN来解决问题了。这一讲，我们来看看怎么使用TensorFlow的RNN，作为对比，先做一个和上一讲一样功能的二进制减法，再对MNIST数据集的识别。环境配置：操作系统：Win10 64位显卡：GTX 1080
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2024-08-26 11:18:41
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在深度学习领域中，TensorFlow 和 PyTorch 都是非常流行的框架。这两个框架都提供了用于开发神经网络模型的工具和库，但它们在设计和实现上有很大的差异。在本文中，我们将比较 TensorFlow 和 PyTorch，并讨论哪个框架更适合您的深度学习项目。 设计哲学TensorFlow 的设计哲学是构建一个具有可扩展性和可移植性的框架。这个框架被设计成使用静态计算图，它允许开发
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2023-09-15 12:14:13
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我们利用 TensorFlow 构造 CNN 做表情识别，我们用的是FER-2013 这个数据库， 这个数据库一共有 35887 张人脸图像，这里只是做一个简单到仿真实验，为了计算方便，我们用其中到 30000张图像做训练，5000张图像做测试集，我们建立一个3个convolution layer 以及 3个 pooling layer 和一个 FC layer 的CNN 来做训练。
FER-2
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2016-11-13 14:09:00
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张量在数学里时一种几何实体，包括：标量、向量和线性算子。
标量（数）向量（一维数组）矩阵（二维数组）张量（高维数组）tensors类似于numpy的ndarray，在GPU上可以使用tensors来加速关于tensor维度的理解：（浅显易懂）tensors的常见类型tensor的基本操作# pytorch基础练习， tensor的基本操作
import torch
# tensor生成的几种
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2023-12-16 16:59:32
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今天在运行t f1.14的tensorflow程序的时候出现了下面的warning，非常的多，比较烦：WARN
原创
2022-08-12 07:59:29
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你应该在 2022 年使用 PyTorch 还是 TensorFlow？本指南介绍了 PyTorch 与 TensorFlow 的主要优缺点，以及如何选择正确的框架。PyTorch 和 TensorFlow 是当今最流行的两个深度学习框架。关于哪个框架更好的争论是一个长期存在的争论点，每个阵营都有自己的狂热支持者。PyTorch 和 TensorFlow 在它们相对较短的生命周期中发展得如此迅速，
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2023-08-28 15:09:32
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Wide & Deep模型介绍目标：内容：一. 模型介绍二. 推荐系统架构三. Wide部分四. Deep部分五. Wide和Deep一起训练六. 系统实现（1）数据生成阶段（2）模型训练阶段（3）模型服务阶段七. 总结八. 代码：deep部分wide部分wide+deep程序运行情况：九、完整代码GitHub： 目标：经典推荐深度模型 Wide & Deep。完整的paper名
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2024-03-07 20:49:29
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卷积神经网络Step by Step（三） 系列的第一篇博客（一）对卷积神经网络的几个重要概念进行总结，现在就从代码的角度对”卷积”，”池化”，”反向传播”进行详细的分析。代码是基于“UFLDL Tutorial”的excercise代码中的cnn部分实现的，系列博客的最后我会把代码的Github地址分享出来。“池化” 回顾卷积神经网络Step by Step（一）中对“池化”的介绍，为了将卷
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2023-08-18 16:42:33
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tensorflow、pytorch、keras框架的区别？1.简介 PyTorch 最大优势是建立的神经网络是动态的, 对比静态的 Tensorflow, 它能更有效地处理一些问题, 比如说 RNN 变化时间长度的输出。PyTorch的源码只有TensorFlow的十分之一左右，更少的抽象、更直观的设计使得PyTorch的源码十分易于阅读。 &
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2023-08-05 14:20:56
50阅读
# RxJava Flow 数据详解
在 RxJava 中，**Flowable** 是一种支持背压（backpressure）的数据类型，用于处理大量数据或者数据流。在使用 RxJava 进行数据处理时，我们经常会用到 Flowable 来处理数据源，以保证数据的稳定性和高效性。本文将详细介绍 RxJava Flowable 的使用方法和特性。
## 什么是 Flowable
**Flo
原创
2024-03-05 07:17:22
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将训练好的模型参数保存起来，以便以后进行验证或测试，这是我们经常要做的事情。tf里面提供模型保存的是tf.train.Saver()模块。模型保存，先要创建一个Saver对象：如saver=tf.train.Saver()在创建这个Saver对象的时候，有一个参数我们经常会用到，就是 max_to_keep 参数，这个是用来设置保存模型的个数，默认为5，即 max_to_kee
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2024-01-01 19:54:09
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import tensorflow as tfwith tf.name_scope("data-set"): rlog = "./singlecell" x = tf.constant(2.0, name = "input")
原创
2022-11-17 00:00:29
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在阿里云上搭建爬的程序时，发现需要验证码验证，技穷之后考虑做一个验证码识别程序，所以开始在服务器上搭建机器学习平台，背景，服务器上已经有其他应用在跑着了，所以不想停服，初始环境：centos7 gcc Python2.7目标环境：Python3.6TensorFlow 1.8（因为可能存在系统问题，所以建议先根据后面的排错查看gcc版本以及其他信息，）找了找其他人的经验，觉得可以参考这篇的方法，h
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2023-12-13 22:07:47
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反向传播(BP)算法： 稍微明白神经网络是怎么回事的朋友都知道，神经网络分为三大层，输入层（input）、隐藏层（hidden）、输出层（output）。BP反向传播算法也就是多了上图中的红色箭头而已，这是一种简单的人工神经网络，当我们预测的值与真实值之间的差异较大时，我们就把这种差异附加到输入层与隐藏层之间的权重W和偏执项b上，通过每次更新W和b，产生不同的预测值，当预测值与真实值非常接近时，我
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2023-10-15 12:47:04
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