安装TensorFlow中，先学习相关理论（昨天玩塞尔达去了 反思1sTensorFlow是机器学习和深度学习的工具。除了主要的包，还有其他的库TensorBoard——TensorFlow内部图的可视化工具TensorFlow Fold——生成动态计算图表TensorFlow Transform——生成和管理输入数据管道直接这么说也不清楚，首先记录一下TensorFlow（以下简写tf）的基本概
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2023-11-26 16:40:00
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静态坐标转换：机器人本体中心到雷达中心的转换。因为激光雷达可能没安装到机器人的中心。动态坐标转换：机器人中心和里程计坐标的变换。机器人从起点出发后，里程计坐标相对于本体就会产生一个偏移，这个偏移随着机器人的运动不断改变。odme:里程计坐标系。base_link :机器人的基体坐标系，与机器人的中心点重合。base_link坐标系原点一般为机器人的旋转中心，base_footprint坐标系原点为
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2024-08-15 00:51:54
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有关于tf.py_function的一些认识申明：本博文主要记录了跑网络过程中出现的问题以及解决方法，主要参考了该文章。最近跑神经网络的时候需要用cv2做图像的预处理，但是数据的读入使用了dataset.map，如果直接使用cv2.imread(image_path)就会出现如下错误：TypeError: expected str, bytes or os.PathLike object, not
# Python和TensorFlow入门指南
Python是一种高级编程语言，广泛应用于各个领域，包括数据科学、机器学习和人工智能等。TensorFlow是一个用于构建和训练机器学习模型的开源框架。本文将介绍Python和TensorFlow的基础知识，并提供一些简单的代码示例。
## Python入门
Python是一种易于学习且功能强大的编程语言。它具有简洁的语法和丰富的标准库，使得开
原创
2023-07-27 08:41:38
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“Python中的tf”是一个涉及到TensorFlow的主题，TensorFlow作为一个流行的开源机器学习框架，深受数据科学和人工智能领域的开发者的青睐。理解TensorFlow的基本运作，对从事相关工作的开发者至关重要。在这篇博文中，我们将深入探讨与TensorFlow相关的一些重要概念，并展示如何有效地使用它。
### 协议背景
首先，我们要理解TensorFlow所处的技术环境。我们
# Python的tf函数
## 什么是tf函数
在Python中，tf函数是一个非常强大的工具，可以用来定义和执行数学运算，特别是在深度学习和人工智能领域。tf函数是TensorFlow的一部分，TensorFlow是一个开源的机器学习库，由Google开发和维护。tf函数可以让我们更高效地进行数据处理和模型训练，提高代码的可读性和可维护性。
## tf函数的基本用法
为了使用tf函数，
原创
2024-04-23 05:36:37
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一、tensorflow基本使用 1、tf基本用法 import tensorflow as tf ①创建变量 tf.constant(val, dtype=None,shape=None,name='Const', verify_shape=False)
tf.fill(dims, value, name=None)shape, dtype=tf.float32, name=Non
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2023-10-08 06:48:57
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前言：前面在介绍使用tensorflow进行data pipeline的时候，遇到了一些问题，特意整理了两篇文章，请参见：本系列文章将深入详解这是哪个函数，即tf.py_function()、tf.py_func、tf.numpy_function()，其中tf.py_function()、tf.numpy_function()是tensorflow2.x版本的，我使用的版本是tensorflow
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2024-01-29 10:43:03
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1.首先我们要明白tf-idf计算的数学公式： &nb
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2023-08-27 10:29:27
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本文就TF-IDF算法的主要思想，步骤和应用做了简单介绍，并简要说明了其优缺点，
假设现在有一篇很长的文章，要从中提取出它的关键字，完全不人工干预，那么怎么做到呢？又有如如何判断两篇文章的相似性的这类问题，这是在数据挖掘，信息检索中经常遇到的问题，然而TF-IDF算法就可以解决。这两天因为要用到这个算法，就先学习了解一下。 TF
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2023-07-04 22:46:24
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前言：tensorflow是一个庞大的系统，里面的函数很多，实现了很多常规的一些操作，但是始终没有办法涵盖所有的操作，有时候我们需要定义一些自己的操作逻辑来实现制定的功能，发现没那么简单，本文是在编写tf.data.DataSet的时候出现的一个问题，做了一个集中化的总结，会涉及到以下概念：EagerTensor和Tensor，tf.py_function以及tf.numpy_function，d
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2024-07-11 05:48:04
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tf python 是一个基于 TensorFlow 框架的 Python 库，用于构建和训练机器学习和深度学习模型。它提供了一套丰富的功能，可以帮助开发者快速构建和部署模型，并且具有高度的可扩展性和灵活性。
## 安装和配置
要使用 tf python，首先需要安装 TensorFlow 库。可以通过以下命令来安装 TensorFlow：
```markdown
pip install t
原创
2023-12-15 10:50:43
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# 使用 Python 发布 TensorFlow 模型
在机器学习和深度学习的实践中，使用模型进行推理和预测是非常重要的一步。而为此，我们需要将训练好的模型发布出去，以便其他系统或应用程序能够访问和使用。今天，我将教你如何使用 Python 发布 TensorFlow 模型。整个流程主要分为几个步骤，下面我们将逐步进行详细讲解。
## 流程概览
下表展示了发布 TensorFlow 模型的
## Python中tf是干嘛的
在Python中，tf是TensorFlow的缩写，它是一个开源的机器学习框架，被广泛应用于深度学习任务中。TensorFlow提供了丰富的工具和库，用于构建和训练各种机器学习模型。它的主要特点是强大的计算能力和可扩展性，能够处理大规模的数据集和复杂的计算任务。
### 引入TensorFlow库
在使用TensorFlow之前，我们需要先引入它的库。通常，
原创
2023-08-23 04:27:54
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简介
哈稀函数按照定义可以实现一个伪随机数生成器(PRNG)，从这个角度可以得到一个公认的结论：哈希函数之间性能的比较可以通过比较其在伪随机生成方面的比较来衡量。
一些常用的分析技术，例如
泊松
分布可
用于分析不同的哈希函数对不同的数据的碰撞率(collision rate)
。一般来说，对任意一类的数据存在一个
一.引言py_func 与 py_function 是 Python 与 Tensorflow 沟通的桥梁，一些复杂的自定义操作而 tf 又没有实现 API 时，可以使用 py_func 或 py_function 实现自己的功能。日常最常使用的例如 if else，判断 tensor 形状等操作，就可以使用 py_func / py_function。二.TF1.x tf.py_func1.函数
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2024-06-20 12:22:32
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python TF-IDF
原创
2023-01-16 08:25:23
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生成器能够计算，2.返回值生成器产生及元素方式"""
产生生成器的方式：
1. 生成器推导式 : g1 = (x for x in range(5))
2. 在函数中使用 yield 关键字
"""
def test():
""" 迭代器 """
for i in range(3):
yield i
p
import tensorflow as tfimg_path = "./data/cifar2/train/airplan
原创
2022-11-16 19:34:33
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假设现在有一篇很长的文章，要从中提取出它的关键字，完全不人工干预，那么怎么做到呢？又有如如何判断两篇文章的相似性的这类问题，这是在数据挖掘，信息检索中经常遇到的问题，然而TF-IDF算法就可以解决。浅入 举个例子理解一下有很多不同的数学公式可以用来计算TF-IDF。这边的例子以上述的数学公式来计算。词频 (TF) 是一词语出现的次数除以该文件的总词语数。假如一篇文件的总词语数是100个，
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2024-05-19 15:54:31
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