1.import
2.train test指定训练集测试集
3.在sequential（）中搭建网络结构，逐层描述每层网络（相当于走了一遍前向传播）
4.在compile（）中配置训练方法，告知训练器选择哪种优化器，选择哪个损失函数，以及选择哪种评测指标
5.在fit（）中执行训练过程，告知训练集和测试集的输入特征和标签，告知每个batch是多少，告知要迭代多少次数据集
6.用summar()打印
本教程对应的tensorflow版本为：tensorflow 1版本简介 深度学习的框架有很多：TensorFlow、Caffe、Theano、Torch...TensorFlow作为谷歌重要的开源项目，有非常火热的开源的开源社区推动着开源项目的发展，它能让项目有旺盛的生命力并在生命周期中不断涌现新的功能并以较快的迭代来更新Bug修复。Keras是在TensorFlow基础上构建的高层API，K
转载
2024-05-27 16:33:52
80阅读
人工智能已经成为了目前的大趋势，作为程序员的我们也应该跟着时代进步。Tensorflow作为人工智能领域的重要工具，被广泛的使用在机器学习的应用当中。Tensorflow使用人数众多、社区完善，所以我们可以把学习Tensorflow作为接触人工智能的第一步，闲话不多说，我们进入正题！本套系列课程旨在记录我学习Tensorflow的过程，我会用更简洁的语言来与大家分享我的学习心得，所有文章我都会不间
转载
2021-02-11 10:23:58
645阅读
2评论
TensorFlow教程第一课适用于初学者第一节对TensorFlow进行一个操作op输出Hello,TensorFlowimport tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') #定义一个常量
sess = tf.Session() #建立一个session
pri
转载
2024-04-09 10:40:42
44阅读
其实内容有一定难度，不适合入门资料，同样的内容可以讲的很简单，需要一定的知识储备。使用 TensorFlow 的基本步骤学习目标：学习基本的 TensorFlow 概念在 TensorFlow 中使用 LinearRegressor 类并基于单个输入特征预测各城市街区的房屋价值中位数使用均方根误差 (RMSE) 评估模型预测的准确率通过调整模型的超参数提高模型准确率设置在此第一个单元格中，我们将加
TensorFlow入门教程之0: BigPicture&极速入门TensorFlow入门教程之1: 基本概念以及理解
TensorFlow入门教程之2: 安装和使用
TensorFlow入门教程之3: CNN卷积神经网络的基本定义理解TensorFlow入门教程之4: 实现一个自创的CNN卷积神经网络
TensorFlow入门教程之5: TensorBoard面板可视化管理
Tenso
转载
2024-09-02 11:32:29
31阅读
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
474阅读
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
492阅读
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
原创
2022-03-18 14:37:41
267阅读
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
原创
2021-07-09 14:24:09
462阅读
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 ：
原创
2021-07-16 17:34:55
1266阅读
1
2
原创
2022-11-02 09:44:14
105阅读
文章目录一、 概述二、环境安装三、快速入门1、计算模型-计算图2、数据模型-张量3、运行模型-会话4、tensorflow编程步骤5、TensorFlow编程基础6、Tensorflow 可视化7、实例 拟合一元二次函数四、深层神经网络1、深度学习与深层神经网络2、损失函数3、优化算法4、实例 MNIST5、tensorflow游乐场五、tensorflow模型持久化1、模型保存2、模型的加载3
Tensorflow1.x 系列为个人入门Tensorflow1的简要笔记，最近学习的论文涉及到了bilevel program和hypergradient的求解，对应的代码基于Tensorflow1实现，因此根据视频教程学习了解一下Tensorflow。视频课程链接：https://www.bilibili.com/video/BV1wJ411T77b?p=15跟着视频课自己写的代码，使用Col
转载
2024-07-01 01:26:12
39阅读
TensorFlow DeepLab教程初稿-tensorflow gpu安装教程 Summary: DeepLab需要1.10以上版本。 本日志详细记录在两台不同笔记本电脑安装/更新 TensorFlow-GPU的具体过程 这是本人第3次，4次安装tf，这两次是gpu版。 第一次是安装cpu版，第二次是在python2.7 arcpy环境下安装32位 tf，但不能运行。第三次安装成功，但电脑
转载
2019-07-24 19:41:00
457阅读
2评论
开篇作为用tensorflow1.4一值没更新的人来讲，本来决定换pytorch,但是看了下tensorflow2的一些简单操作后，决定再次投入到tensorflow的怀抱。基础操作首先看一些基础操作import tensorflow as tf
import numpy as np
tf.__version__
#'2.2.0'
x = [[1.]]
m = tf.matmul(x, x)
p
转载
2024-04-18 14:57:30
56阅读
TensorFlow学习笔记（二）:TensorFlow入门 TensorFlow学习笔记二TensorFlow入门TensorTensorFlow教程importing TensorFlow计算图tfTrain API完整代码tfcontriblearnBasic usage自定义模型 在安装完TensorFlow后，如果要将TensorFlow用好，我们需要有如下的知识：如何使用Python编
转载
2024-10-16 07:48:01
35阅读
TensorFlow R发现它很有用...
翻译
2023-07-14 18:31:53
69阅读
目录结构:深度学习简介Tensorflow系统介绍Hello TensorFlowCNN 看懂 世界RNN 能说会道CNN+LSTM看图说话损失函数与优化算法这本书很适合有一定机器学习基础的人阅读, 书中首先第一章会介绍深度学习是什么、发展趋势如何，第二章介绍了Tensorflow是如何通过 “图” 来简单方便地构建一个神经网络，第三章简单介绍了安装以及相关的python库，然后使用kaggle
tensorflow是谷歌开源的人工智能库，有最完善的生态支持。是进行人工智能领域开发和科研的必备工具。本文在windows10下，借助anacondaAnaconda安装和使用，安装tensorflow2.0。首先打开anaconda，执行conda create --name tf2.0 python=3.7建立一个名为tf2.0的虚拟环境。细节不说了，参考我之前的文章，就是一直选yes，安装
原创
2021-03-01 22:12:29
567阅读
