1 Numpy运算速度上的优势在这里我们通过一段带运行来体会到Numpy的好处import random
import time
import numpy as np
a = []
for i in range(100000000):
a.append(random.random())
t1 = time.time()
sum1=sum(a)
t2=time.time()
b=np.ar
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2024-07-21 09:19:38
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Numpy基础数组基础在学习tensorflow之前我们先要了解一些numpy的使用方法，因为在tensorflow使用中初期的数据一般都是由numpy来处理的。
首先我们要知道numpy主要是用来进行高维数组运算的，其实我们使用python的内置list列表数据类型，也可以自己完成这些操作，但缺点也特别的明显，一个就是编码比较复杂，完成一个简单的功能需要编写较多的代码，而用numpy可能就是一句
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2023-11-17 10:45:48
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鉴于tensorflow目前正在更新2.0版本，博主对博客也新增了适用于2.0版本动态度转换方法，更新于 --2019//09//29图1 numpy 图2 tensorflow - 问题描述在我们使用TensorFlow进行深度学习训练时，很多时候都是与Numpy数据打招呼，例如我们csv或者照片数据等。 但是我们都知道，TensorFlow训练时都是使用Tensor来存储变量的，并且网络输出的
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2024-04-25 18:38:35
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numpy_input_fn 以及队列性质该函数的作用是从numpy的输入数据中，产生读取的featrues和labels数据。这样当我们在使用numpy的数据作为输入的时候就很方便。对于所有的input来说，都是要建立队列来进行读入，所以对于队列的处理就会比较麻烦，而numpy_input的数据将这些对队列的输入封装在一起方便了我们使用.import tensorflow as tf
impor
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2024-07-23 15:12:27
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ATI NVIDIA CUDA opencl directCompute
原创
2021-12-23 15:36:43
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传说中的Tensorflow终于支持windows了,下面介绍一下Win10下Tensorflow的安装与使用 准备工作： 1.python3.5(64位）目前Tensorflow只支持64位python3.5以上版本 下载链接： https://www.python.org/ftp/python/3.5.3/python-3.5.3rc1-amd64.exe 2.安装numpy python3
tensorflow基本操作tensorflow常见属性：每个变量都有一个device的属性，可以在创建的时候设定是在cpu上运行还是在gpu上运行；tensor和numpy可以互相转换with tf.device("cpu"):
a = tf.constant(1) # 在cpu上
with tf.device("gpu"):
b = tf.constant(1) # 在gpu
文章目录tensorflow2.0学习记录多维数组创建Numpy数组创建数组数组的属性创建特殊的数组数组运算数组间的运算数组元素间的运算数组的堆叠矩阵和随机数矩阵的运算随机数感谢观看 多维数组纸上的一个点、一条线是一维空间的物体，由无数条线组合成的一张理想的不计厚度的纸属于二维空间的物体，我们人类所处的世界是三维空间…在python中，我们可以用数组来对不同维度的事物进行描述。 通常在机器学习中
在前面我们测试过一个例子，这个例子不知道你是否还记得它的内容，如果没有记得也没有关系，现在到我们去研究这个例子的时候了，它的前两行是这样写的：1. import tensorflow as tf
2. import numpy as np如果你的python还是不懂，强烈建议先学习一下 课程，这样会跟上我们的进度的。在这两行代码里，第一行代码就是导入（import）顶顶大名的tensorflo
tensorflow和python的关系Tensorflow和Python有什么关系？Tensorflow是Python的机器学习库，Python的库有很多，如Tensorflow、NumPy、Httpie、Django、Flask、Ansible。我们知道章鱼有很多手，如果把Python比作是章鱼的话，那Tensorflow就是章鱼的一只手。tensorflow与pytorch的区别1.实现方式
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2023-06-27 22:08:29
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目录一、张量裁剪1.tf.maximum/minimum/clip_by_value()2.tf.clip_by_norm()二、张量排序1.tf.sort/argsort()2.tf.math.topk()三、TensorFlow高阶操作1.tf.where()2.tf.scatter_nd()3.tf.meshgrid()一、张量裁剪1.tf.maximum/minimum/cli
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2024-04-17 14:22:10
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八大机器学习框架的对比：(1) TensorFlow：深度学习最流行的库之一，是谷歌在深刻总结了其 前身 DistBelief 的经验教训上形成的；它不仅便携、高效、可扩 展，还能再不同计算机上运行:小到智能手机，大到计算机集群都 能；它是一款轻量级的软件，可以立刻生成你的训练模型，也能 重新实现它；TensorFlow 拥抱创新，有强大的社区、企业支持， 因此它广泛用于从个人到企业、
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2024-03-26 14:24:34
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TensorFlow有两种数据格式NHWC和NCHW，默认的数据格式是NHWC，可以通过参数data_format指定数据格式。这个参数规定了 input Tensor 和 output Tensor 的排列方式。1、data_format设置为 “NHWC” 时，排列顺序为 [batch, height, width, channels] 设置为 “NCHW” 时，排列顺序为 [batch, c
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2023-11-20 15:39:55
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下载github代码：该github代码地址为：https://github.com/YunYang1994/tensorflow-yolov3一般将其fork之后，然后在gitee上同步之后下载速度会更快，我已经fork过了，所以直接通过以下命令即可快速下载整个工程：git clone https://gitee.com/wang_xiao_long_6/tensorflow-yolov3.gi
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2024-04-01 07:08:37
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实际上，到 2017 年中，Keras 已经被大规模采用，并与 TensorFlow 集成在一起。这种 TensorFlow + Keras 的组合让你可以： ● 使用 Keras 的接口定义模型；
● 如果你需要特定的 TensorFlow 功能或者需要实现 Keras 不支持但 TensorFlow 支持的自定义功能，可
TensorFlow 是基于 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。TensorFlow 安装过程安装之前，我们要了解
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2024-04-15 11:25:54
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1. 将 numpy 下的多维数组（ndarray）转化为 tensor
a = np.zeros((3, 3))
ta = tf.convert_to_tensor(a)
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(ta))
2. 求均值
对于一个 numpy 下的多维数组，求均值：correct.mean()
如果是 tensorflo
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2017-03-15 12:36:00
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文章目录一、Windows10安装Tensorflow1.1 安装Anoconda1.2 创建Tensorflow环境1.2 安装GPU版本的依赖(CPU版本的不需要)1.3 安装Tensorflow二、在jupyter虚拟环境中使用tensorflow的虚拟环境三、总结 一、Windows10安装Tensorflow· 这个学期要忙着毕业了，于是准备用tensorflow来实现一个Faste
Tensorflow 1.2 tensorflow里面的tensor在tensorflow 里面，所有的数据都是以张量tensor的形式存在的。张量其实就是n维矩阵的抽象。一维的张量是向量，二维的张量是矩阵。tensorflow的数据类型tensorflow 可接受python自带的数据类型Tensorflow可以接受python数值，布尔值，字符串或由它们构成的列表。单个数值将被转化为标量，数值
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2024-07-09 00:00:47
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Tensor 数据类型在介绍 Tensor 数据之前，先介绍两种 Python 常用的数据结构，并解释，为什么做深度学习不用这些数据结构，而是要用 Tensor。List ： Python中最常用的数据结构，以 [ ] 括起来，如 [1, 1.1, ‘hello’, ‘(1,2)’, layers] ，缺点是储存图片占用内存非常大，读写图片数据效率低。np.array ： 存成一个静态
