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
由于tensorflow使用的是graph的计算概念，在没有涉及控制数据流向的时候编程和普通编程语言的编程差别不大，但是涉及到控制数据流向的操作时，就要特别小心，不然很容易出错。这也是TensorFlow比较反直觉的地方。在TensorFlow中，tf.cond()类似于c语言中的if...else...，用来控制数据流向，但是仅仅类似而已，其中差别还是挺大的。关于tf.cond（）函数的具体操作
文章目录tensorflow整体理解tensorflow框架tensorflow训练tensorflow基本操作对象常量：就是已经确定的对象可训练变量：就是需要训练的变量对象不可可训练变量：就是不需要训练的变量对象，GAN里有用变化的常量：分批训练，miniBatch是常量，但是它是需要变化的，可以成为块变量，使用“占位符”更能代表他的含义。训练操作工具：session()tensorflow实
文章目录前言一、TensorFlow1.x1.在2.x环境中运行1.x程序2.定义计算图3.变量初始化4.创建执行会话5.占位符6.TensorBoard可视化工具二、TensorFlow2.x1.Tensor类2.张量创建3.维度变换4.张量索引5.张量运算总结 前言简单记录一些TensorFlow1.x中的操作，主要记录TensorFlow2.x中张量的创建和运算。一、TensorFlow1
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
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]
引入 深度神经网络已经应用在很多方面，同时图像识别是神经网络最具潜力的应用领域。本文将以人脸识别的demo为例，介绍神经网络在图像识别中的应用。1.程序用到的库 （1）tensorflow：它是一个极其强大的神经网络库，对python有较好的支持。 （2）dlib：它是一款C++的开源工具包，可以进行人脸检测。 （3）open-cv：机器视觉领域极其强大的库，可以进行图像的处理。 （4）
使用Graphs来表示计算任务在Session的上下文context中执行图使用tensor表示数据通过变量Variable维护状态使用feed和fetch可以为任意的操作赋值或者从其中获取数据Tensorflow是一个编程系统，图graphs表示计算任务，图graphs中的节点称之为op（operation)，一个op可以获得0个或多个Tensor，执行计算，产生0个或多个Tensor。Tens
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
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
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
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
介绍这个帮助文档让你可以使用TensorFlow的底层API开始编程，让你知道： – 如何管理你自己的TensorFlow程序（用tf.Graph）和一个TensorFlow的runtime（用tf.Session）。这样你就不需要依赖Estimators去帮你管理了。 – 利用tf.Session去运行一个TensorFlow的Operations。 – 在底层API里使用高层的componen
TensorFlow是一个采用数据流图，用于数值计算的开源软件库。自己接触tensorflow比较的早，可是并没有系统深入的学习过，现在TF在深度学习已经成了“标配”，所以打算系统的学习一遍。在本篇文章中主要介绍TF的基础知识。。。创建并运行图###首先创建 两个变量import tensorflow as tf
reset_graph()
x = tf.Variable(3, name="x")
读完本篇，你应该能够：自己使用Tensorflow搭建一个神经网络。首先对于Tensorflow有一个基本的认识，如果你是一个新手，还是乖乖地看完第一节的介绍部分。一、基本概念这一部分官方文档：https://tensorflow.google.cn/guide/low_level_intro1 张量（tensor）Tensorflow的核心数据单位是张量，一个张量其实就是一个多维数组（
因为实验室的需要，需要将一个工程中的python模块用C++改写，python模块中用到了tensorflow架构，但是tensorflow作为一个对c++支持比较差的框架，为了解决其中的版本问题，我决定自己编译这个库来使用。 软件版本：VS2015update3+cuda9.0+tensorflow1.8+cudnn7需要另外准备的软件：python3.5+swig3.0.12 +cm
Tensorflow数据读取有三种方式：Preloaded data: 预加载数据Feeding: Python产生数据，再把数据喂给后端。Reading from file: 从文件中直接读取这三种有读取方式有什么区别呢？ 我们首先要知道TensorFlow(TF)是怎么样工作的。TF的核心是用C++写的，这样的好处是运行快，缺点是调用不灵活。而Python恰好相反，所以结合两种语言的优势。涉及
tensorflow1.0和tensorflow2.0的区别主要是1.0用的静态图一般情况1.0已经足够，但是如果要进行深度神经网络的训练，当然还是tensorflow2.*-gpu比较快啦。其中tensorflow有CPU和GPU两个版本(2.0安装方法)，CPU安装比较简单：pip install tensorflow-cpu 一、查看显卡日常CPU足够，想用GPU版本，要有NVID
Tensorflow与cuda版本关系（附加多个cuda版本安装）多说一句1.windows如果，在网上down的代码用的tf的版本与你本机cuda不一致的话，可以在本机安装多个cuda版本，到时候再根据你自己的项目来选择使用哪个版本的cuda（就我本机win10为栗子） 1.安装cuda，这一步在网上太多教程，随便找个就行（cuda安装教程（windows）） 2.一般来说，如果cuda默认安装
