TensorFlow是一个用于人工智能的开源神器。TensorFlow™ 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）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。Tenso
一、TensorFlow简介 TensorFlow是Google开源的第二代用于数字计算（numerical computation）的软件库。它是基于数据流图的处理框架，图中的节点表示数学运算（mathematical operations），边表示运算节点之间的数据交互TensorFlow使用Tensor来表示数据TensorFlow 在内部
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
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2024-05-09 17:31:04
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目标：介绍如何对图像数据进行预处理使训练得到的神经网络模型尽可能小地被无关因素所影响。但与此同时，复杂的预处理过程可能导致训练效率的下降。为了减少预处理对于训练速度的影响，TensorFlow 提供了多线程处理输入数据的解决方案。 TFRecord 输入数据格式 TensorFlow 提供了一种统一
原创
2021-08-27 09:59:05
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1.在Session中创造第一个graphimport tensorflow as tf
x=tf.Variable(3,name='x')
y=tf.Variable(4,name='y')
f=x*x*y+y+2这就是它的全部！最重要的是，这段代码实际上并不执行任何计算，尽管它看起来像是计算(特别是最后一行)。它只是创建了一个计算图。事实上，即使是变量还没有被初始化。要计算这个图，您需要打开一
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2024-07-21 17:14:26
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目标：介绍如何对图像数据进行预处理使训练得到的神经网络模型尽可能小地被无关因素所影响。但与此同时，复杂的预处理过程可能导致训练效率的下降。为了减少预处理对于训练速度的影响，TensorFlow 提供了多线程处理输入数据的解决方案。 TFRecord 输入数据格式 TensorFlow 提供了一种统一
原创
2021-08-27 09:26:28
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流处理器是直接将多媒体的图形数据流映射到流处理器上进行处理的，有可编程和不可编程两种。流处理器可以更高效的优化Shader引擎，它可以处理流数据，同样输出一个流数据，这个流数据可以应用在其它超标量流处理器（Stream Processors，简称SPs）当中，流处理器可以成组或者大数量的运行，从而大幅度提升了并行处理能力。 起源
流处理器这个名词第一次出现在人们的视线中还要上溯到200
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2024-01-10 14:17:01
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文章目录1、使用tensorflow_datasets1.1 导入需要的库1.2 加载数据集1.3 查看数据集中某些样本的信息1.4 将样本标准化1.5 将样本打乱、分批1.6 查看最终的训练样本2、将已有的csv文件作为数据集2.1 将数据从csv文件中取出2.1.1 用Pandas库查看数据2.1.2 用numpy库查看数据2.2 数据标准化2.3 划分训练集和测试集2.4 划分特征与标签2
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2024-05-10 20:09:55
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抽象基类 节点流（文件流） 缓冲流 InputStream（字节流） FileInputStream BufferedInputStream OutputStream（字节流） FileOutputStream BufferedOutputStream Reader（字符流） FileReader
原创
2022-09-29 14:40:58
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java基础IO流框架
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2023-06-05 09:47:43
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1. Apache Flink 介绍Apache Flink 是近年来越来越流行的一款开源大数据计算引擎，它同时支持了批处理和流处理，也能用来做一些基于事件的应用。使用官网的一句话来介绍 Flink 就是 “Stateful Computations Over Streams”。首先 Flink 是一个纯流式的计算引擎，它的基本数据模型是数据流。流可以是无边界的无限流，即一般意义上的流处理。也可以
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2024-04-26 09:29:12
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import tensorflow as tf
import numpy as npTensorFlow数据类型python里面有类型：list, np.array, tf.Tensorlist是python自带的类型，可以存储不同类型的data，但是整体不够高效；np.array包含在numpy库里面，方便数据计算，但是不支持求导；Tensor是tensorflow里面的类型，可以进行快速计算和
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2024-03-25 15:30:12
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关于使用处理流的优势，归纳起来就是两点：（1）对于开发人员来说，使用处理流进行输入/输出操作更简单；（2）使用处理流执行效率更高。1、BufferedInputStream/BufferedOutputStream和BufferedReader/BufferedWriterConstructorDescriptionBufferedInputStream(InputStream C
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2023-07-19 12:07:20
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“nano-stream是一个java开发框架，它定义了一个类xml的流接口，数据和事件可以通过该接口在处理模块间传递。另外它提供了一系列组件用于快速创建处理模块。最后，处理模块可以通过脚本配置、链接、运行。
nano-stream的设计核心：
1，数据、事件通过流传递。
2，流通过插槽进行分流。
3，流的各个处理模块通过脚本（nano-st
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2023-08-08 13:52:02
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文件匹配["file0", "file1"]或[("file%d" % i) for i in range(2)]files = tf.train.match_filenames_once("C:/path/to/data.tfrecords-*")读取文件队列二进制文件，每一个像素点的代表占用一个byte的文件，所以在以二进制存储的图片中，图片总共的像素点表示一张图片的大小tf.train.st
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2024-08-05 15:10:53
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1、节点流和处理流的概念根据输入输出方式不同，我们划分了输入流和输出流；根据处理数据流的单位不同，我们划分了字节流和字符流；现在我们根据数据封装类型的不同划分节点流和处理流。节点流如果流封装的是某种特定的数据源，如文件、字符串、字符串数组等，则称为节点流处理流如果流封装的是其他的流对象，称之为处理流。处理流提供缓冲功能，提高读写效率2、节点流和处理流的常用类节点流中常用类：字节输入流 FileIn
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2023-07-19 10:53:12
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1. 读取图片import matplotlib.pyplot as pltimport tensorflow as tfimport numpy as npatasets/cat.png','rb').read()with tf.Session() as sess: image_data = tf...
原创
2023-02-06 17:46:30
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读写图像import matplotlib.pyplot as pltimport tensorflow as tfpic_path =
原创
2022-09-14 22:00:49
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假设img为PIL.image格式img = tf.convert_to_tensor(img)img = tf.image.resize(img,(224,224))
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2023-05-18 17:14:21
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** 讲解大纲** 1 提高图片分辨率——开源例子 2 MNIST简单训练 3 图像处理的相关应用 提高图片分辨率-开源例子 该项目是使用生成对抗网络的令人印象深刻的工作照片真实单图像超分辨率的张量流
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2022-07-17 00:33:20
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