综述面向机器学习初学者的 MNIST 初级教程如果你是机器学习领域的新手, 我们推荐你从本文开始阅读. 本文通过讲述一个经典的问题, 手写数字识别 (MNIST), 让你对多类分类 (multiclass classification) 问题有直观的了解.面向机器学习专家的 MNIST 高级教程如果你已经对其它深度学习软件比较熟悉, 并且也对 MNIST 很熟悉, 这篇教程能够引导你对 Tenso
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
欢迎大家关注我们的网站和系列教程学习更多的机器学习、深度学习的知识！作者：AI小昕在之前的Tensorflow系列文章中，我们教大家学习了Tensorflow的安装、Tensorflow的语法、基本操作、CNN的一些原理和项目实战等。本篇文章将为大家总结Tensorflow纯干货学习资源，非常适合新手学习，建议大家收藏。一 、Tensorflow教程资源：(1)适合初学者的Tensorflow教程
目录1. Tensorflow安装教程2.张量（Tensor）3.创建Tensor数据 3.1 tf.constant()3.2 tf.zero()3.3 tf.zeros_like()3.4 tf.ones()3.5 fill()，设置shape并初试化shape中的值3.6 normal()3.7 tf.random.uniform(
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2024-03-29 12:11:17
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Tensorflow教程分享：TensorFlow 基础详解
目录 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TensorFlo
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2024-05-05 19:35:26
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进行学习首先需要明确TensorFlow 是一个面向于深度学习算法的科学计算库，内部数据保存在张量(Tensor)对象上，所有的运算操作(Operation, OP)也都是基于张量对象进行。数据类型Tensorflow中的基本数据类型有三种，包括数值型、字符串型和布尔型。【数值型】又包括：（在 TensorFlow 中间，为了表达方便，一般把标量、向量、矩阵也统称为张量，不作区分，需要根据张量的维
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2024-05-14 22:16:44
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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。关于graph的理解可以参考官方文档。举个例子，计算，
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2024-08-27 11:31:22
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导入Tensorflow框架在安装好tensorflow库之后，使用如下命令导入import tensorflow as tf # tf作为别名使用Tensorflow编写程序的过程定义tensorflow常量C = tf.constant(N,name='C') # N为一个常量的值定义tensorflow变量/张量f = tf.Variable(f(x,y),name='f') # 可以用来定
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2024-02-17 09:10:52
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写在前面的话： TF的结构在开始阶段还是比较难受的。它和之前学的所有语言都不一样。传统语言都是顺序运行，TF采用tensor的方式工作，因此在定义完之后，在没调用run之前。只是有一堆定义，也就是计算图。这里记录下遇到的常用函数，不限于TF文章目录函数 TF/Py查看帮助文档Console忽略警告遇到的问题TypeError: main() takes no arguments (1 given)
菜鸟学TensorFlow 2.0：TensorFlow2.0基础操作演示1. Tensor数据类型2. 创建Tensor3. Tensor索引和切片4. Tensor维度变换5. Broadcast6. 数学运算7. 手写数字识别流程8. TensorFlow实现神经网络参考资料 1. Tensor数据类型TensorFlow没有那么神秘，为了适应自动求导和GPU运算，它应运而生。为了契合nu
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2024-04-30 04:14:05
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一、《深度学习之Tensorflow入门原理与进阶实战》1、第三章import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
trainx=np.linspace(-1,1,100)
trainy=2*trainx+np.random.randn(*trainx.shape)*0.3
#y=2x with
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2024-05-25 16:55:42
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文章目录前言一、环境准备二、安装TensorFlow2.1发现问题2.2 解决方法一：屏蔽警告2.3 解决方法二：安装适配版本三、安装过程中遇到的其他问题 前言TensorFlow 是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个全面而灵活的生态系统，其中包含各种工具、库和社区资源，可助力研究人员推动先进机器学习技术的发展，并使开发者能够轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用。为了能够在自己的电脑上实
引言：本次安装全部是在window下安装的虚拟环境，电脑显卡为1650ti，给相同配置的朋友一点参考，也给自己记录一下整体过程。1.创建虚拟环境在已经安装anaconda的情况下，搜索点开anaconda prompt创建python版本为3.9.0的虚拟环境用于搭建tensorflow框架 ，命令格式conda create -n name python=x.x.x，我的命令conda crea
TensorFlow2教程。
丰富的代码，让你神游TensorFlow2之中，感觉到机器学习的魅力，还在debugging当中，争取一日一更。
原创
2021-05-20 19:46:38
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文章目录1.教程链接1.1官网1.2 安装2.基本图像分类3.基本文本分类4.回归模型5.过拟合与欠拟合6.模型保存与加载7.使用keras tuner调整超参数 1.教程链接1.1官网https://tensorflow.google.cn/overview1.2 安装豆瓣源飞起！！！（秒下！） 其他源暂时有点慢（一下午没下完。。）python -m pip install tensorflo
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2024-03-19 16:21:01
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文章目录使用 pip 安装 TensorFlow1. 环境准备2. 创建虚拟环境（推荐）3. 安装 TensorFlow pip 软件包TensorFlow2 快速入门1. 模型构建2. 参数配置3. 训练和评估训练配置输入数据小型数据大型数据集评估和预测4. 构建复杂模型函数式API模型子类化自定义层回调5. 模型保存与恢复保存权重保存网络结构保存整个模型常用函数速查常用 LayerDense
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2024-05-12 15:20:16
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本文档为TensorFlow参考文档，本转载已得到TensorFlow中文社区授权。卷积神经网络注意:概述对CIFAR-10 数据集的分类是机器学习中一个公开的基准测试问题，其任务是对一组32x32RGB的图像进行分类，这些图像涵盖了10个类别：飞机， 汽车， 鸟， 猫， 鹿， 狗， 青蛙， 马， 船以及卡车。目标本教程的目标是建立一个用于识别图像的相对较小的卷积神经网络，在这一过程中，本教程会：
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2024-02-27 13:23:07
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实现流程 1、准备数据2、全连接结果计算3、损失优化（梯度下降）4、模型评估（计算准确性）5、加入tensorboard图6、使用训练后的模型进行预测 1 def full_connect():
2 #使用占位符时，tersorflow2.X以上会出现tf.placeholder() is not compatible with eager execution报错，需
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2024-06-15 07:07:22
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Tensorflow 2.3学习笔记安装我先用pip安装了tensorflow，整个装过程很顺利，只需要在bash上输入pip install tensorflow 2.3.0rc0需要注意的是我使用的是macOS 10.15.6，使用时系统会默认使用自带的 python2.7，pip也是对应为老版的，这时候就需要我们手动升级，并在~/.bash_profile中添加alias python =
Tensorflow2.1.0最简教程Tensorflow2.0主要的特性Tensorflow2.0的架构Tensorflow2.0的开发流程Tensorflow 第一个程序1+1/2+1/4+1/8……实现以上操作的基础使用1 . 设置变量（Variable）2.操作3.输出4.额外的知识张量模型搭建1.理论1.1keras是什么1.2损失函数1.3激活函数2.代码片段2.1 引入库文件2.2
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2024-03-15 15:23:00
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