tensorflow的断点续训2019-09-07顾名思义，断点续训的意思是因为某些原因模型还没有训练完成就被中断，下一次训练可以在上一次训练的基础上继续训练而不用从头开始；这种方式对于你那些训练时间很长的模型来说非常友好。如果要进行断点续训，那么得满足两个条件：（1）本地保存了模型训练中的快照；（即断点数据保存）（2）可以通过读取快照恢复模型训练的现场环境。（断点数据恢复）这两个操作都用到了te
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2024-04-29 23:05:50
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https://github.com/EternityZY/FCN-TensorFlow
原创
2022-03-02 09:34:09
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https://github.com/EternityZY/FCN-TensorFlow
原创
2021-06-10 18:00:39
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给各位小伙伴们推出几个深度学习框架的资料集锦，统一命名为：XXX-From-Zero-To-One。下面po一幅深度学习框架发展的重要历史点：从上图可知，TensorFlow和PyTorch是目前深度学习框架中的扛把子。当然这个大方向基调很早之前就奠定下来了，毕竟TensorFlow是Google家的，PyTorch是Facebook家的。所以目前已经建立两个开源库：Tens...
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2021-06-29 10:47:57
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给各位小伙伴们推出几个深度学习框架的资料集锦，统一命名为：XXX-From-Zero-To-One。下面po一幅深度学习框架发展的重要历史点：从上图可知，TensorFlow和PyTorch是目前深度学习框架中的扛把子。当然这个大方向基调很早之前就奠定下来了，毕竟TensorFlow是Google家的，PyTorch是Facebook家的。所以目前已经建立两个开源库：TensorFlow-F
原创
2022-04-02 17:34:27
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最近来自韩国的AI研究科学家Junho Kim做了一份易于使用的 TensorFlow 代码集，目前该项目包含一般深度学习架构所需要的代码，例如初始化和正则化、各种卷积运算、基本网络架构与模块、损失函数和其它数据预处理过程。此外，作者还特别增加了对 GAN 的支持，这主要体现在损失函数上，其中生成器损失和判别器损失可以使用推土机距离、最小二乘距离和 KL 散度等。由于内容比较零散就不再这里...
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2021-06-29 11:07:20
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github无法访问或者访问速度过慢，可以访问https://gitee.com/创建gitee账号，新建仓库：然后 点击导入 输入github的网址（如https://github.com/tensorflow/docs）即可：通过此种方式访问仓库快，下载也快。如果通过命令!pip install -q git+https://github.com/tensorflow/docs安装tensorflow_docs包失败，将后面网址替换为你克隆后的网址即可安装。...
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2021-12-30 16:00:32
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这是TensorFlow Lite的实验端口，针对微控制器和其他只有千字节内存的设备。它不需要任何操作系统支持，任何标准的C或C ++库或动态内存分配，因此它的设计甚至可以移植到“裸机”系统。核心运行时在Cortex M3上适合16KB，并且有足够的运算符来运行语音关键字检测模型，总共占用22KB。项目GitHub网站：https://github.com/tensorflow/te...
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2021-06-29 10:47:21
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这是TensorFlow Lite的实验端口，针对微控制器和其他只有千字节内存的设备。它不需要任何操作系统支持，任何标准的C或C ++库或动态内存分配，因此它的设计甚至可以移植到“裸机”系统。核心运行时在Cortex M3上适合16KB，并且有足够的运算符来运行语音关键字检测模型，总共占用22KB。 项目GitHub网站：https://github.com/tensorflow/t
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2022-04-02 17:34:14
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几个月前，有一天晚上，我躺在床上，突然有一个念头闪过我的脑海：如果说语音是人机交互界面的未来，那么，那些听不见的、或者无法言语的人该怎么办呢？我也不知道为什么会想到这个问题，因为我自己能听能说，身边也没有一个失聪者、失语者，而且我也没用什么语音助手。可能是因为最近有关语音助理的文章满天飞，或者大公司之间的竞争让你得以能够用语音激活家庭助理，也可能是因为我在越来越多的朋友家里看到这种设备。自那念头闪
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2021-04-03 11:35:30
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1、什么是TensorFlow？TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统[1]。TensorFlow可被用于
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2024-03-29 08:48:55
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tensorflow中，Graph是一个就像一个大容器，OP、Tensor、Variable是这个大容器的组成部件。Graph管理Tensor对象，Session管理Variable对象。Variable对象必须在Session对象内初始化。初始化所有Variable对象，把.global_variables_initializer() Op传给Session.run()。初始化部分Variabl
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2024-05-10 02:07:34
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TF – Kernels模块 TF中包含大量Op算子，这些算子组成Graph的节点集合。这些算子对Tensor实现相应的运算操作。图 4 1列出了TF中的Op算子的分类和举例。 图 4 1 TensorFlow核心库中的部分运算 OpKernels 简介 OpKernel类（core/framework/op_kernel.h）是所有Op类的基类。继承OpKernel还可
摘要：这篇文章主要介绍深度学习的几个应用领域及安装tensorflow深度学习应用领域图像识别语音识别音频处理自然语言处理机器人生物信息处理电脑游戏搜索引擎网络广告投放医学自动诊断金融基本工具介绍Protocol Buffer：结构化数据工具Bazel：自动化构建工具，用来编译程序TensoFlow介绍TensorFlow是由谷歌开发并维护的深度学习框架，在目前主流的深度学习框架中处于领先地位安装
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2024-04-30 18:50:15
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文章目录1、TensorFlow2.0主要特征2、架构2.1 read &preprocess data2.2 tf.keras2.3 Premade Estimators2.4 distribution strategy2.5 SaveModel3、开发流程4、强大的跨平台能力5、 强大的研究实验 1、TensorFlow2.0主要特征tf.keras和eager mode更加简单鲁棒
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2024-04-14 09:55:20
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雷锋网(公众号：雷锋网) AI 科技评论按：日前，TensorFlow 团队与 NVIDIA 携手合作，将 NVIDIA 用来实现高性能深度学习推理的平台——TensorRT 与 TensorFlow Serving 打通结合，使用户可以轻松地实现最佳性能的 GPU 推理。目前，TensorFlow Serving 1.13 已实现对 TF-TRT 的支持，
今天学习TensorFlow，一个超级好用的神经网络搭载库什么是TensorFlowTensorFlow 是一个采用数据流图(data flow graphs)，用于数值计算的开源软件库。TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。它是谷歌基于
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2024-04-30 18:44:06
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经验证本文的程序兼容TensorFlow 1.11.0版本 tensorflow profiler 主要特性使用tensorflow profiler举例高级功能Advisor TensorFlow profiler 主要特性从r1.3版本开始， tensorflow 提供profiler模块为方便描述，下面将tf中运行的神经网络模型简称为graph，其中的节点称为node.profiler的最大
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2024-03-13 20:03:10
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PaddlePaddle基础命令PaddlePaddle是百度开源的深度学习框架，类似的深度学习框架还有谷歌的Tensorflow、Facebook的Pytorch等，在入门深度学习时，学会并使用一门常见的框架，可以让学习效率大大提升。在PaddlePaddle中，计算的对象是张量，我们可以先使用PaddlePaddle来计算一个[[1, 1], [1, 1]] * [[1, 1], [1, 1]
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2024-04-15 23:22:18
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本文主要带领读者了解生成对抗神经网络（GAN），并使用提供的face数据集训练网络GAN 入门自 2014 年 Ian Goodfellow 的《生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）》论文发表以来，GAN 的进展突飞猛进，生成结果也越来越具有照片真实感。就在三年前，Ian Goodfellow 在 reddit 上回答 GAN 是否可以应用在文本领域的问题
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2024-05-11 20:53:01
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