TF 手写体识别简单实例： TensorFlow很适合用来进行大规模的数值计算，其中也包括实现和训练深度神经网络模型。下面将介绍TensorFlow中模型的基本组成部分，同时将构建一个CNN模型来对MNIST数据集中的数字手写体进行识别。 基本设置 在我们构建模型之前，我们首先加载MNIST数据集，
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2018-09-29 12:01:00
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文章目录简介 & 特性安装例子：CIFAR-10深入学习 & 代码片段自定义自动微分函数串行模型自定义网络模块 PyTorch确实比TensorFlow更好用，现在很多RL库也是基于PyTorch的，所以还是得学习一下。本文主要记录下其特性、要点，以及速查链接。简介 & 特性PyTorch主要提供两大功能：张量(tensor)计算和自动微分(autograd)。这两个功能
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2023-10-29 00:04:24
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导入tensorflow，这将导入 TensorFlow 库，并允许使用其精彩的功能：
import tensorflow as if由于要打印的信息是一个常量字符串，因此使用 tf.constant：
message = tf.constant('Welcome to the exciting world of Deep Neural Networks!')为了执行计算图，利用 with 语句定
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2023-06-30 18:32:45
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文 | Google 工具和基础架构软件工程师 Shanqing Cai我们怀着激动的心情与大家分享 TensorFlow 调试程序 (tfdbg)，这个工具可以简化 TensorFlow 中对机器学习 (ML) 模型的调试。TensorFlow 是 Google 的开源 ML 内容库，基于数据流图表。一个典型的 TensorFlow ML 程序包括两个独立的阶段：利用内容库的 Python AP
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2024-03-23 20:12:52
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tensorflow 简单的列子：主要步骤为：①定义数据，可以用tf.placeholder：用于可以更改的变量
原创
2023-06-15 11:12:46
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TensorFlow™是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBeliefTensorflow拥有多层级结构，可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算，被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究Tensorflow
一、概述通过之前两篇文章的学习，我们应该已经了解了多元分类的工作原理，图片的分类其流程和之前完全一致，其中最核心的问题就是特征的提取，只要完成特征提取，分类算法就很好处理了，具体流程如下：之前介绍过，图片的特征是不能采用像素的灰度值的，这部分原理的台阶有点高，还好可以直接使用通过TensorFlow训练过的特征提取模型（美其名曰迁移学习）。模型文件为：tensorflow_inception_gr
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2024-03-12 22:21:59
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# -*- coding:utf-8 -*-from __future__ import print_function'''HelloWorld example using TensorFlow library....
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2017-07-19 19:51:00
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新智元报道 【新智元导读】PyTorch可以和TensorFlow一样快，有时甚至比TensorFlow更快了？这是怎么回事？最近Reddit的一个帖子引起热议。近日，Reddit 上有一个热帖：为什么 PyTorch 和 TensorFlow 一样快 (有时甚至比 TensorFlow 更快)？ 作者说：由于这两个库都在底层使用 cuDNN，所以
后台很多同学问我深度学习框架到底该学TensorFlow还是PyTorch呢？我将在以下几个方面给出个人建议。一、易学性与操作性深度学习框架使用计算图来定义神经网络中执行的计算顺序。TF1使用的静态图机制，PyTorch使用动态图机制。静态图意味着计算图的构建和实际计算是分开完成(define and run)动态图意味着计算图的构建和实际计算是同时发生(define by run)有的同学可能对
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2024-08-15 10:45:01
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TensorFlow 是一种功能强大的机器学习框架，为开发人员提供了广泛的工具和库，以构建和训练人工智能模型。在 Linux 系统上，TensorFlow 是一个非常受欢迎的选择，因为它具有灵活性和性能优势。
TensorFlow 在 Linux 系统上的安装是非常简单的，同时也有一些特定的步骤和注意事项。在本文中，我们将介绍如何在 Linux 系统上安装 TensorFlow，并讨论一些与 T
原创
2024-04-01 10:07:48
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第一个TensorFlow程序TensorFlow的运行方式分为如下4步： （1）加载数据及定义超参数 （2）构建网络 （3）训练模型 （4）评估模型和进行预测import tensorflow as tf
import numpy as np
#构造满足一元二次方程的函数
x_data=np.linspace(-1,1,300)[:,np.newaxis]
noise=np.random.n
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2024-04-10 11:45:46
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# 在Linux中使用Vim编写简单Java程序
Java是一种广泛使用的编程语言，其简单易用性吸引了许多初学者。使用Linux系统的开发者，常常会选择Vim作为代码编辑工具，因为Vim具有轻量高效、可自定义的特点。本文将带你在Linux环境中使用Vim编写一段简单的Java程序，并介绍如何执行它。
## 安装Vim
在开始之前，你首先需要确保你的Linux系统上安装了Vim。可以在终端中运
综述 TensorFlow是一个编程系统，用图来表示计算任务，描述了计算过程图中结点表示为op(operation),一个op获得0或多个tersortensor是一个多维数组，在图中表示边图必须在会话Session里启动变量需初始化tf.global_variables_initializer()TensorFlow程序可以看做独立的两部分：构建计算图 与 运行计算
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2024-03-15 09:38:20
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参考官方文档TensorFlow.js 微信小程序插件介绍及部署TensorFlow.js是谷歌开发的机器学习开源项目，致力于为javascript提供具有硬件加速的机器学习模型训练和部署。 TensorFlow.js 微信小程序插件封装了TensorFlow.js库，用于提供给第三方小程序调用。添加插件在使用插件前，首先要在小程序管理后台的 “设置-第三方服务-插件管理” 中添加插件。开发者可登
因有需求需要改动centos7中的CUDA(更新到10)和GUP 的driver(更新到410)的版本。事先需要查看原版本的信息，使用nvidia-smi可以查看driver的版本信息(最新的也显示CUDA的版本信息)；使用nvcc –version查看CUDA的信息。服务器的基本配置是：CUDA的原始版本是9.1.85，driver的原始版本是390.46，GPU的型号是Tesla P4，系统是
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2024-10-09 01:43:43
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首先，检查版本！ 打开cmd 输入 conda --version // 检查版本python --version // 检查版本p
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2024-07-11 20:57:58
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今天我来结合代码详细介绍一下如何用SciSharp STACK的TensorFlow.NET来训练一个线性回归的基本模型。线性回归模型是初入机器学习领域必修的基本模型。TensorFlow.NET为广大.NET开发者提供了一个除了ML.NET的第二个机器学习框架选择。什么是线性回归？线性回归是一种线性方法，利用数理统计中回归分析对因变量与一个或多个独立变量之间的关系进行建模，运用十分广泛。考
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2024-07-29 15:59:56
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一、计算图1、实现const + const 用图形表示如下： 其表示两个常量相加，与后边的placeholder相比，placeholder更加灵活：先贴出这种常量的代码：
import tensorflow as tf
node1 = tf.constant(1.0,dtype=float32)
node2 = tf.constant(2.0)
add_two_node = tf.
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2024-06-28 18:57:52
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算法实现过程的详细介绍这里主要讲如何用Tensorflow实现一个简单的卷积神经网络，使用的数据集为MNIST数据集，预期可以达到99.2%的准确率。这里使用2个卷积层加一个全连接层构建一个简单但是非常有代表性的卷积神经网络。载入MNIST数据集，并设置默认的Interactive Session。#2个卷积加一个全连接的神经网络from tensorflow.examples.tutorials
原创
2022-04-19 10:48:56
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