作者简单用 TensorFlow 中的计算图解释了机器学习的背后原理，然后列举了数个使用 C++实现 TensorFlow 的好处，如线性代数库的使用，运算符重载等等。
在开始之前，首先看一下最终成型的代码：1. 分支与特征后端（https://github.com/OneRaynyDay/autodiff/tree/eigen）2. 仅支持标量的分支（https://github.c
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2024-07-18 20:08:18
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之前有一篇介绍到在windows下利用VS2015编译tensorflow的C++接口，接下来这篇就介绍下在Ubuntu下编译tensorflow的C++接口。先说一下我的电脑配置，首先是Ubuntu16.04，anaconda用的是3.4.2，CUDA用的是9.0的，cudnn用的是7.0.5的。因为已经在anaconda3上安装好了tensorflow1.7的，但是这次要编译C++的接口，所以
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2024-06-12 21:20:51
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介绍本章的目的是让你了解和运行 TensorFlow在开始之前, 先看一段使用 Python API 撰写的 TensorFlow 示例代码, 对将要学习的内容有初步的印象.这段很短的 Python 程序生成了一些三维数据, 然后用一个平面拟合它.import tensorflow as tf
import numpy as np
# 使用 NumPy 生成假数据(phony data), 总共
TensorFlow 的 C++ API 提供了用于构建和执行数据流图的机制。该 API 旨在实现简洁性：它使用 “函数式” 构造样式清晰表达图操作(包括轻松指定名称、设备放置等)，可以高效地运行生成的图，并用几行代码提取所需结果。本指南介绍了使用 C++ 开始构建和执行 TensorFlow 图需要了解的基本概念和数据结构。C++ API 仅适用于 TensorFlow bazel build。
基于KDDCUP99数据集，使用Tensorflow构建MLP，进行入侵检测分类。1、tensorflow系统 是用数据流图(data flow graphs)技术来进行数值计算的。 在Tensorflow中，用计算图来构建网络，用会话来具体执行网络。深入理解了这两点，我想，对于Tensorflow的设计思路，以及运行机制，也就略知一二了。 图（tf.Graph）：计算图，主要用于
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2024-04-16 18:09:12
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‘在讲述在TensorFlow上的数据读取方式之前，有必要了解一下TensorFlow的系统架构，如下图所示：TensorFlow的系统架构分为两个部分：前端系统：提供编程模型，负责构造计算图；后端系统：提供运行时环境，负责执行计算图。在处理数据的过程当中，由于现在的硬件性能的极大提升，数值计算过程可以通过加强硬件的方式来改善，因此数据读取（即IO)往往会成为系统运行性能的瓶颈。在TensorFl
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2024-06-17 04:22:49
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Dataset封装了很好的关于数据集的一些基本操作，在这里做一下总结。该对象的路径是：tensorflow.data.DatasetTensof 进行操作，这也是tf....
原创
2021-12-15 18:12:51
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1. tf.nn.softmax
tf.nn.softmax(logits, dim=-1, name=None) w*x+b ⇒ logits
softmax 函数执行的操作：exp(logits)/reduce_sum(exp(logits), dim)
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2017-03-20 12:11:00
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# 深入了解 TensorFlow：Python 接口文档
在现代机器学习和深度学习领域，TensorFlow 是一个非常流行且强大的开源库。它由 Google Brain 团队开发，并且提供了丰富的功能，可以帮助研究人员和开发者构建和训练复杂的神经网络。尤其是在Python中，TensorFlow提供了一个友好的接口，允许用户快速上手。本文将介绍 TensorFlow 的基本使用方法，以及如何
tensorflow 基础APItensorflow 常量（constant）创建常量矩阵创建常量、常量定义类型、定义一个随机数（标量）定义一个有2个元素的零向量、定义两个2×2的常量矩阵0维张量、字符串张量矩阵操作举例加法、平方、矩阵相乘、转置输出矩阵信息打印矩阵、打印范围行、打印第几行、用numpy输出输出矩阵形状、类型和numpy相互转换字符串张量创建字符串常量、打印字符串常量获得字符串长
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2024-04-09 00:55:49
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文章目录
原创
2021-06-05 20:32:59
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Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API，它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。Keras 的开发重点是支持快速的实验。有时候我们在使用keras设计好模型后，需要在其他平台进行运行，这时候我们就需要将keras h5 model转换为TensorFlow pb model，因为keras只是一个Python的高级库，而TensorF
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2024-04-15 20:47:14
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目前，Tensorflow的Java版本支持Windows、Mac OS、Linux、Android这几个操作系统。本次主要以Windows操作系统为列来介绍。** 在Windows操作系统中，如果要在Java语言中调用TensorFlow的模型，需要到TensorFlow官网的安装页面中下载一个TensorFlow的工具类包libtensorflow-1.5.0.jar，还有一个包含JNI接口的
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2023-09-13 22:18:08
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目录一.引言二.Java / Tensorflow 代码配置1.代码配置2.Maven 配置三.环境检测1.显卡检测2.显卡监控四.推理踩坑1.异常现象2.异常日志五.安装 cuda-10.01.下载 cuda 安装包2.安装 cuda2.1 preface 前言2.2 安装配置2.3 安装完成2.4 可能遇到的问题六.安装 cuDNN1.安装 cuDNN2.解压 tgz 文件3.查看 cuDNN
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2023-08-23 09:36:29
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在java中调用训练好的TensorFlow模型当我们训练好TensorFlow模型以后，我们往往都是需要投入实际使用的，在实际使用的时候，我们不可能先训练，后处理，因为训练的代价实在是太大了。本文主要讲解如何将训练好的tensorFlow模型保存成.pb格式的文档，并在java项目中运用。保存模型在java中调用先来解决第一个问题，如何保存为pb格式，其实这是非常简单的，只需要3行代码即可。bu
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2023-08-23 09:36:54
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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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1. 测试通过的环境名称版本Windowswin10_64位IDEEclipse 2018-12Tensorflow1.6.0JDK1.8 （Eclipse 2018-12自带）2. JAVA版本的Tensorflow测试代码测试代码项目文件百度网盘下载传送门
import org.tensorflow.Graph;
import org.tensorflow.Session;
import or
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2023-06-12 22:35:57
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没啥好总结的，几乎都是截图，需要的时候来找即可
本节涉及：保存TensorFlow 的模型供其他语言使用java中调用模型并进行预测计算一、保存TensorFlow 的模型供其他语言使用 如果用户选择“y” ,则执行下面的步骤：判断程序执行目录下是否有 export 目录，如果有，调用 shutil 包中的 rmtress 函数将其
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2023-06-01 14:40:47
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TensorFlow是目前世界上最受欢迎的深度学习框架，主要应用于图像识别、语言理解、语音理解等领域方面。它具有快速、灵活并适合产品及大规模应用等特点。公司里的AI装维质检以及文本分析方面皆可通过TensorFlow实现。希望通过对本文的学习，大家对TensorFlow的有所了解，并可以使用TensorFlow做一些实践，体验一下TensorFlow的奇妙之处。1 什么是TensorFlow?Te
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2023-08-02 21:31:11
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在tensorflow2.0版本之前，1.x版本的tensorflow的基本数据类型有计算图（Computation Graph）和张量（Tensor）两种，但tensorflow2.0之后的版本取消了Graph和Session的概念。今天简单记录一下Tensor的相关内容。从Tensorflow的命名就不难看出，Tensor（张量）在整个tensorflow的框架体系中都是一个重要的概念，它可以
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2024-01-31 01:36:19
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