文章目录1、自动求导 *gradient*2、Tensor2.1 数据类型2.2 *tensor* 属性2.3 类型转换3、*Tensor* 创建4、索引和切片4.1 索引选择相关函数4.2 维度变换4.3 维度拓展4.4 维度压缩5、合并与分割5.1 合并5.2 分割6、数据统计6.1 范数6.2 最值|均值6.3 比较是否相等7、张量排序8、数据的填充与复制9、张量限幅 本人也是小菜，记录
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2024-04-01 02:09:45
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TF 手写体识别简单实例： TensorFlow很适合用来进行大规模的数值计算，其中也包括实现和训练深度神经网络模型。下面将介绍TensorFlow中模型的基本组成部分，同时将构建一个CNN模型来对MNIST数据集中的数字手写体进行识别。 基本设置 在我们构建模型之前，我们首先加载MNIST数据集，
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2018-09-29 12:01:00
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# Python TensorFlow 实例入门
TensorFlow 是一个开源的深度学习框架，由 Google Brain 团队开发。它广泛应用于机器学习和人工智能领域，帮助科研人员和开发者构建和训练复杂的神经网络。在本文中，我们将通过一个简单的例子来演示 TensorFlow 的基本用法，并理解模型的训练过程。
## 安装 TensorFlow
在开始之前，确保你已经安装了 Tenso
# Python TensorFlow 实例：深度学习的入门指南
## 一、什么是 TensorFlow？
TensorFlow 是一个开源的机器学习框架，由谷歌于 2015 年发布。它可以用于构建和训练各种类型的神经网络，方便研究者和工程师快速实现和测试他们的模型。TensorFlow 支持多种平台，包括 CPU、GPU 和移动设备，这使得它在深度学习领域得到了广泛的应用。
## 二、Te
原创
2024-08-14 06:28:36
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TensorFlow.js是什么一个用JavaScript实现的机器学习库。可以直接在浏览器和Node.js中适用机器学习技术了。通过上面两点可以知道TensorFlow.js首先是一个工具库，并不是一个产品，不能直接帮助我们创造价值，但是我们可以利用这个工具库开发出一个产品来创造价值。其实TensorFlow是利用JS实现，我么都知道Python是人工智能的主流语言，有了TensorFlow.j
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2024-01-04 06:43:17
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import tensorflow as tfa = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])# 类型转换x = tf.cast(a, tf.int64)print(x)# 最小值y1 = tf.reduce_min(a, axis=0)print(y1)y2 = tf.reduce_min(a, axis=1)print(y2)# 最
原创
2022-05-08 15:27:37
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文章目录常用函数常用函数tf.gather(params,indices,axis=0) 从params的axis维根据indices的
原创
2022-12-03 00:00:37
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TensorFlow 是由 Google 开发的一个用于数值计算的开源软件库，主要用于构建和训练机器学习模型。数据流图是由节点和
原创
2024-10-15 09:33:40
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1.函数：tf.placeholder(
dtype,
shape=None,
name=None
)参数： dtype：数据类型。常用的是tf.float32,tf.float64等数值类型 shape：数据形状。默认是None，就是一维值，也可以是多维（比如[2,3], [None, 3]表示列是3，行不定） name：名称释义： 占位作用： Tensorflow的设计理念称之为计算流图，在
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2024-03-28 08:26:41
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tensorflow-nn网络Tensorflow介绍TensorFlow版本TensorFlow结构TensorFlow流程Tensor介绍Tensor种类激活函数（activation function）参考文献最后 Tensorflow介绍 Tensorflow是Google公司在2015年开发维护的一套实现机器学习的框架，目前最新版本是2.0版本比1.0版本优化了很多api接口。同
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2024-04-01 13:54:58
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文章目录重要概念从可视化开始来个栗子总结参考文献 重要概念首先，了解一下tensorflow中的一些基础的概念：0 tensorflow是一种符号式编程，特点是，网络结构的构建与运行完全分离。1 会话，它是定义图的基础，建立实例sess =tf.Session()后，会生成一张空图，为了实现特定的功能，需要在空图上定义节点与边。2 图，它是tensorlfow的一大特色，实际使用过程中，可以在图
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2024-03-26 05:06:40
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TensorFlow 是由 Google Brain 团队为深度神经网络（DNN）开发的功能强大的开源软件库，其允许将深度神经网络的计算部署到任意数量的 CPU 或 GPU 的服务器、PC 或移动设备上，且只利用一个 TensorFlow API。包括 TensorFlow 在内的大多数深度学习库能够自动求导、开源、支持多种 CPU/GPU、拥有预训练模型，并支持常用的NN架构，如递归神经网络（R
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2024-02-26 22:08:30
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tensorflow常用函数操作组操作MathsAdd, Sub, Mul, Div, Exp, Log, Greater, Less, EqualArrayConcat, Slice, Split, Constant, Rank, Shape, ShuffleMatrixMatMul, MatrixInverse, MatrixDeterminantNeuronal NetworkSoftMax
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2024-03-15 12:40:42
39阅读
import tensorflow as tf
原创
2023-01-13 00:37:35
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import tensorflow as tfa = tf.constant([[1,2,3],[1,2,3]])b = tf.constant([[2,3,4]])print(a.get_shape())print(b.get_shape())c = a*bc= tf.Print(c,[c])with tf.Session() as sess: print(sess.run(c))prin
原创
2022-07-19 11:38:33
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TensorFlow 是一个用于人工智能的开源神器 ，主要为深度学习算法提供了很多函数，以及独特的运算支持。废话不多说直接上干货。我的环境：python3.7tensorflow==1.13.2numpy==1.20.21、入门示例import tensorflow as tf
# 第一步：定义计算（计算图）
a = tf.constant([1, 2])
b = tf.constant([2,
import tensorflow as tf# 创建一个常量 op, 产生一个 1x2 矩阵. 这个 op 被作为一个节点# 加到默认图中.## 构造器的返回值代表该常量 op 的返回值.matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])# 创建另外一个常量 op, 产生一个 2x1 矩阵.matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])# 创建一个矩阵乘法
原创
2023-01-13 06:03:18
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import tensorflow as tftf_file_writer = tf.python_io.TFRecordWriter("tmp")fea = [1,2,3]#tf.ones(shape=[3,2],dtype=tf.float32)label_vector= [4,5,6]#tf.zeros([2],dtype=tf.float32)example = tf.train....
原创
2022-07-19 11:51:30
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TensorFlow 更新频率实在太快，从 1.0 版本正式发布后，很多 API 接口就发生了改变。今天用 TF 训练了一个 CNN 模型，结果在保存模型的时候居然遇到各种问题。Google 搜出来的答案也是莫衷一是，有些回答对 1.0 版本的已经不适用了。后来实在没办法，就翻了墙去官网看了下，结果分分钟就搞定了～囧～。这篇文章内容不多，主要讲讲 TF v1.0 版本中保存和读取模型的最简单用法，
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2024-09-02 12:22:06
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损失降低方法损失降低方法迭代方法梯度下降方法学习速率优化随机速率随机梯度下降方法 损失降低方法Reducing loss 主要有几种常用的方法：迭代法梯度下降法学习速率优化随机速率随机梯度下降方法迭代方法迭代方法就是将模型预测值与实际值之间的误差值反馈给模型，让模型不断改进，误差值会越来越小，即模型预测的会越来越精确。就是一个不断尝试的过程梯度下降方法一种快速找到损失函数收敛点的方法。回归问题所
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2024-04-22 10:43:22
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