1.tensorflow与tensorflow-cpu、tensorflow-gpu区别 tensorflow是目前机器学习主流框架之一，安装时偶尔会遇到一些问题。tensorflow目前分为tensorflow1.x与tensorflow2.x版本，区别很大，这里不做解释。下面是参考网上的tens ...
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2021-07-24 19:39:00
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原来链接 -> link声明：参考自Python TensorFlow Tutorial – Build a Neural Network，本文简化了文字部分 文中有很多到官方文档的链接，毕竟有些官方文档是中文的，而且写的很好。Tensorflow入门资源：付费tensorflow教程Tensorflow graphsTensorflow是基于graph的并行计算模型...
原创
2021-05-29 07:40:53
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Tensorflow教程笔记TensorFlow 基础目录Tensorflow教程笔记计算图纸Tensor 张量意义自动求导机制基础示例：线性回归NumPy 下的线性回归TensorFlow 下的线性回归计算图纸Tensorflow 首先要定义神经网络的结构, 然后再把数据放入结构当中去运算和 training.因为TensorFlow是采用 数据流图（data flow graphs） 来计算, 所以首先我们得创建一个数据流图, 然后再将我们的数据（数据以张量(tensor)的形式存在）放在
原创
2021-07-09 14:52:04
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这是《TensorFlow实战Google深度学习框架(第2版)》的学习笔记，所有代码在TensorFlow 1.15版本中运行正常。虽然现在TensorFlow 2.x很流行了，但是个人觉得先学习下1.x也是很有必要的。
原创
2022-07-13 18:34:15
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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
导入tensorflow，这将导入 TensorFlow 库，并允许使用其精彩的功能：
import tensorflow as if由于要打印的信息是一个常量字符串，因此使用 tf.constant：
message = tf.constant('Welcome to the exciting world of Deep Neural Networks!')为了执行计算图，利用 with 语句定
绪论本博客将以最简单的方式，利用TensorFlow实现了MNIST手写数字识别，并将Python TensoFlow训练好的模型移植到Android手机上运行。网上也有很多移植教程，大部分是在Ubuntu(Linux)系统，一般先利用Bazel工具把TensoFlow编译成.so库文件和jar包，再进行Android配置，实现模型移植。不会使用Bazel也没关系，实质上TensoFlow已经为开
tensorflow深度学习，一篇文章就够了：http://blog.jobbole.com/105602/中文社区：http://www.tensorfly.cn/tensorflow官方文档中文版：http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/
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2017-08-10 16:37:05
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关于 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。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）
原创
2021-06-15 14:56:23
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https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples.git摘要： 利用Docker和阿里云容器服务轻松在本地和云端搭建Tensorflow的学习环境本系列将利用Docker和阿里云容器服务，帮助您上手TensorFlow的机器学习方案第一篇 打造TensorFlow的实验环境 - 本文第二篇 轻松搭建Tensor
线程和队列在使用TensorFlow进行异步计算时，队列是一种强大的机制。为了感受一下队列，让我们来看一个简单的例子。我们先创建一个“先入先出”的队列（FIFOQueue），并将其内部所有元素初始化为零。然后，我们构建一个TensorFlow图，它从队列前端取走一个元素，加上1之后，放回队列的后端。慢慢地，队列的元素的值就会增加。TensorFlow提供了两个类来帮助多线程的实现：tf.Coord
说明：如果只是为了入门学习TensorFlow框架，个人觉得，没必要上来就整GPU版本（主要是那个太复杂，安装真让人劝退23.5月更新说明：本文的版本方案有些旧了，总体思路步骤应该是没问题的，在接下来的步骤中可以先看看评论区，参考一下他们的建议，比如：python版本使用3.11，TensorFlow版本安装2.12。22.9月更新说明：下面步骤2和3中改变镜像源路径的按钮在最新的2022版pyc
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教程笔记基础TensorFlow 基础TensorFlow 模型建立与训练基础示例：多层感知机（MLP）卷积神经网络（CNN）循环神经网络（RNN）深度强化学习（DRL）Keras Pipeline自定义层、损失函数和评估指标常用模块 tf.train.Checkpoint ：变量的保存与恢复常用模块 TensorBoard：训练过程可视化常用模块 tf.data ：数据集的构建与预处理常用模块 TFRecord ：TensorFlow 数据集存储格式常用
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2021-07-09 14:24:09
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Tensorflow教程笔记基础TensorFlow 基础TensorFlow 模型建立与训练基础示例：多层感知机（MLP）卷积神经网络（CNN）循环神经网络（RNN）深度强化学习（DRL）Keras Pipeline自定义层、损失函数和评估指标常用模块 tf.train.Checkpoint ：
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2021-07-16 17:34:55
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原来链接 -> link声明：参考自Python TensorFlow Tutorial – Build a Neural Network，本文简化了文字部分 文中有
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2022-03-18 14:37:41
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>>> import tensorflow as tf >>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') >>> sess = tf.Session() >>> print(sess.run(hello))
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2017-04-20 10:41:00
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：://blog..net/stdcoutzyx/article/details/515396 本片博文是参考文献[1]的阅读笔记，特此声明 TensorFlow，以下简称TF，是Google去年发布的机器学习平台，发布以后由于其速度快，扩展性好，推广速度还是蛮快的。江湖上流
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2016-06-13 09:04:00
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