2018年9月17日笔记tensorflow是谷歌google的深度学习框架，tensor中文叫做张量，flow叫做流。 DNN是deep neural network的简称，中文叫做深层神经网络，有时也叫做多层感知机（Multi-Layer perceptron,MLP）。 从DNN按不同层的位置划分，DNN内部的神经网络层可以分为三类，输入层，隐藏层和输出层。 如下图示例，一般来说第一层是输入
本系列将分为 8 篇 。今天是第二篇 。主要讲讲 TensorFlow 框架的特点和此系列笔记中涉及到的入门概念 。1.Tensor 、Flow 、Session 、GraphsTensorFlow 从单词上可以分成 Tensor 和 Flow 两个单词 。Tensor 即张量 ，表明了其数据结构 ；Flow 翻译可理解为流 ，直观的表达了张量之间通过计算相互转化的过程 ；还有一个很重要的概念 S
之前安装了tensorflow2.4版本，但是因为和1.x的部分代码不兼容，卸载了2.4版本，重新安装了1.14版本，但是安装错误ImportError: No module named tensorflow，发现是tensorflow1.14和之前装的CUDA11.0版本不对应，卸载了2.x再装1.x
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2024-07-20 19:59:07
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首先先介绍一下knn的基本原理：KNN是通过计算不同特征值之间的距离进行分类。整体的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。K通常是不大于20的整数。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。KNN算法要解决的核心问题是K值选择，
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2024-03-06 13:04:46
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上篇文章，我们来简单聊了下CNN卷积神经网络，在这篇文章中，我将用TensorFlow来创建一个对Mnist数据集分类的模型。我是在Anaconda下的Jupyter Notebook运行的。1. 不用卷积神经网络import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import in
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2023-07-08 11:18:03
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说起编码，真是十分忧伤。每次听课都是绕了半天把自己搞糊涂。今天特意来整理一下思路。What 编码！？基本概念很简单。首先，我们从一段信息即消息说起，消息以人类可以理解、易懂的表示存在。我打算将这种表示称为“明文”（plain text）。对于说英语的人，纸张上打印的或屏幕上显示的英文单词都算作明文。其次，我们需要能将明文表示的消息转成另外某种表示，我们还需要能将编码文本转回成明文。从明文到编码文本
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2023-12-04 15:58:18
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tensorflow中的损失函数介绍本文参考借鉴了：损失函数loss大大总结，地址： 并参考官方文档整理而成。一. 分类损失函数1.二分类交叉熵损失sigmoid_cross_entropy：Aliases:tf.losses.sigmoid_cross_entropy(…)： 使用tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits创建交叉熵loss.tf.losses
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2024-03-18 08:33:41
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# 深入了解 Python TensorFlow：入门与示例
随着人工智能的发展，深度学习成为了一个热门话题。而作为一个广泛使用的深度学习框架，TensorFlow提供了强大的工具和库，让研究人员和开发者能够快速构建和训练深度学习模型。本文将通过代码实例带你了解TensorFlow的基本用法，并展示如何绘制饼状图和关系图。
## 什么是 TensorFlow？
TensorFlow 是一个开
PAI简介阿里云机器学习PAI（Platform of Artificial Intelligence）是一款一站式的机器学习平台，包含数据预处理、特征工程、常规机器学习算法、深度学习框架、模型的评估以及预测这一整套机器学习相关服务。由于目前PAI还属于公测阶段，所以是不收费的。但是PAI底层依赖于maxcompute（计算）和oss（存储），所以会收取一定的托管费和深度学习存储费用。不过实测发现
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2024-10-09 13:45:13
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# 教你实现 “Python PINN”（Physics-Informed Neural Networks）
在这篇文章中，我们将指导你如何使用Python构建一个基于物理知识的神经网络（PINN），以解决一些物理问题。以下是我们要遵循的步骤流程表：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----|
| 1 | 安装必要的库 |
| 2 | 定义神经网络模型 |
| 3
导 语在过去十年中，机器学习技术取得了快速进步，实现了以前从未想象过的自动化和预测能力。随着这一技术的发展促使研究人员和工程师为这些美妙的技术构思新的应用。不久，机器学习技术被用于加强网络安全系统。网络安全性最常见的风险就是入侵，例如暴力破解、拒绝服务，甚至是网络内部的渗透。随着网络行为模式的变化，有必要切换到动态方法来检测和防止此类入侵。许多研究都致力于这一领域。我们需要可修改、可重复、可扩
JAXenter：让我们从一个更笼统的问题开始-为什么在企业环境中将Java与机器学习结合使用是值得的？ 有什么优势？如何使用Java？为什么不只使用Python？ Christoph Henkelmann ：对于初学者，您必须要小心。 Java并不总是比Python更好。 一种语言不要过于教条，因为可以使用多种语言。 在此示例中，我特别关注Java，因为那里有许多Java实现的系统。 这尤
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2023-07-27 20:32:02
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目录安装概述pip 软件包硬件要求软件要求其他安装方法安装步骤确定版本下载安装检查GPU配置不使用GPU渐进式的使用显存 其他问题找不到GPUCPU不支持avx2参考在深度学习中，单纯使用CPU计算太慢了，GPU的支持是必须的。TensorFlow 2.x版本的GPU支持和1.15版本略有不同。所以在此简单介绍一下。（主要是window的，linux推荐用docker）安装概述pip 软
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2024-05-07 15:21:04
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一、TensorFlow Lite 二、tflite格式 TensorFlow 生成的模型是无法直接给移动端使用的，需要离线转换成.tflite文件格式。 tflite 存储格式是 flatbuffers。 因此，如果要给移动端使用的话，必须把 TensorFlow 训练好的 protobuf 模型
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2019-10-30 19:47:00
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# 如何实现TensorFlow Java 示例代码
## 1. 整体流程
以下是实现TensorFlow Java示例代码的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------|
| 1 | 下载并安装TensorFlow |
| 2 | 创建Java项目 |
| 3 | 添
原创
2024-05-20 05:04:23
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通过ML.NET进行图片分类。
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
小白编程，时常看tf代码看得头痛，也没有自己的一点思路。今天就结合网上的一些资料以及我自己的一个代码，整理了一下tensorflow编程一般思路。一般我们从GitHub上下载的tensorflow的代码文档，主要包含如下几个文件：训练与测试数据集文件夹datasets；保存的模型文件夹snapshots；数据传输接口image_reader.py；网络定义文件net.py；训练主控文件train.
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2024-06-03 19:25:07
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# 如何实现在 Python 中运行 PINN 代码
对于刚入行的小白来说，理解和实现物理信息神经网络（PINN，Physics-Informed Neural Networks）可能会有些困难。本文将为您提供一个清晰的流程，以帮助您实现基本的 PINN 代码，并解释每一步所需的代码。
## 整体流程
下面是实现 PINN 代码的步骤：
| 步骤 | 描述
下面我将介绍内嵌物理知识神经网络（PINN）求解微分方程。首先介绍PINN基本方法，并基于Pytorch框架实现求解一维Poisson方程。1.PINN简介神经网络作为一种强大的信息处理工具在计算机视觉、生物医学、 油气工程领域得到广泛应用, 引发多领域技术变革.。深度学习网络具有非常强的学习能力, 不仅能发现物理规律, 还能求解偏微分方程.。近年来，基于深度学习的偏微分方程求解已是研究新热点。内
1、python之禅The Zen of Python, by Tim PetersBeautiful is better than ugly.Explicit is better than implicit.Simple is better than complex.Complex is better than complicated.Flat is better than nested.Spa
