Tensorflow是Google2015年11月9日开源的人工智能系统，也是适合我们进行机器学习开发的常用开发框架，具备更好的灵活性和可延展性。TensorFlow一大亮点是支持异构设备分布式计算，它能够在各个平台上自动运行模型，从手机、单个CPU / GPU到成百上千GPU卡组成的分布式系统。其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算
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2024-03-19 10:01:00
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# 标准的Python代码结构
Python是一种简单易学且功能强大的编程语言。为了使代码易于理解和维护，开发者们通常遵循一种标准的代码结构和组织方式。这篇文章将介绍Python代码结构的标准实践，并提供示例代码来说明。
## 1. 导入模块
在编写Python代码时，第一步通常是导入需要的模块。模块是包含可重用代码的文件，可以通过导入来使用其中的函数、类和变量。下面是一个导入模块的示例：
原创
2023-10-07 12:12:15
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Python的项目代码结构PythonPython项目的代码要求：高性能，封装性(可复用)、抽象自己写程序的要求：不单追求简单业务逻辑。更要考虑封装性项目结构：顶级结构： 包 文件夹，类似jar，dll等二级结构： 模块 .py文件，单文件可包含多个类，也可以不定义类，但最好用类组织起来三级结构： 类函数、变量(类的特性)包和模块的命名：与文件夹和文件的名称相同区分不同包的模块：使用命名空间bao
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2024-08-30 12:57:14
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# HTML5标准结构代码科普文章
HTML5 是当前网页开发的主要标准，其设计初衷是为了提升网页的语义性、表现力和可访问性。本文将对 HTML5 的标准结构代码进行介绍，同时附带具体的代码示例，并提供相应的可视化展示，包括流程图和饼状图。通过这些示例，我们希望帮助读者更好地理解 HTML5 的基本用法。
## HTML5基本结构
HTML5 文档的基本结构可以通过以下简单示例来说明：
`
一、python介绍： Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。Python由Guido van Rossum于1989年底发明，第一个公开发行版发行于1991年。python与其他语言对比： C： 机器码 其高级他语言： 字节码——>机器码。python的种类： - CPython ： 代码 ->
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2023-10-03 20:17:33
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一、TensorFlow运行模型——会话1、通过创建会话（session）来执行定义好的运算# 创建一个会话
sess = tf.Session()
# 使用这个创建好的会话来得到关心的运算的结果。比如可以调用sess.run(result)
sess.run(...)
# 关闭会话使得本次运行中得到的资源可以被释放
sess.close()通过Python上下文管理器的机制，只要将所有的计算放在
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2024-04-16 19:55:33
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Tensorflow代码笔记（一）tf.app.run函数入口，类似于c/c++中的main()，大概意思是通过处理flag解析，然后执行main函数。 有两种情况： · 如果你的代码中的入口函数不叫main()，而是一个其他名字的函数，如test()，则你应该这样写入口tf.app.run(test) · 如果你的代码中的入口函数叫main()，则你就可以把入口写成tf.app.run()tf.
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2024-03-19 08:27:39
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Tensorflow2.0笔记本博客为Tensorflow2.0学习笔记，感谢北京大学微电子学院曹建老师目录Tensorflow2.0笔记2.7Batch Normalization(批标准化)：2.8池化(pooling)2.9舍弃（Dropout）2.10CNN的主要模块2.7Batch Normalization(批标准化)： 对一小批数据在网络各层的输出做标准化处理，其具体实现方式如图 5
什么是标准化传统机器学习中标准化也叫做归一化，一般是将数据映射到指定的范围，用于去除不同维度数据的量纲以及量纲单位。数据标准化让机器学习模型看到的不同样本彼此之间更加相似，这有助于模型的学习与对新数据的泛化常见的数据标准化形式：标准化和归一化将数据减去其平均值使其中心为 0，然后将数据除以其标准差使其标准差为 1。Batch Normalization, 批标准化, 和普通的数据标准化类似, 是将
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2024-03-21 21:48:07
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3. TF 代码分析初步 3.1 TF总体概述 为了对TF有整体描述，本章节将选取TF白皮书[1]中的示例展开说明，如图 3 1所示是一个简单线性模型的TF正向计算图和反向计算图。图中x是输入，W是参数权值，b是偏差值，MatMul和Add是计算操作，dMatMul和dAdd是梯度计算操作，C是正向计算的目标函数，1是反向计算的初始值，dC/dW和dC/dx是模型参数的梯度函数。 图
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2023-09-06 12:51:44
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TensorFlow编程结构 TensorFlow 与其他编程语言非常不同。 首先通过将程序分为两个独立的部分，构建任何拟创建神经网络的蓝图，包括计算图的定义及其执行。起初这对于传统程序员来说看起来很麻烦，但是正是图定义和执行的分开设计让 TensorFlow 能够多平台工作以及并行执行，Tenso
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2021-01-27 09:50:00
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Tensorflow的框架介绍一张思维导图介绍本文大概内容· Tensorflow的整体结构以及数据流图结构分析一个构建图阶段：定义数据（张量Tensor）和操作（节点OP） 一个执行图阶段：调用各方面资源，将定义好的数据和操作运行起来图的结构图就是包含了一组tf.operation代表的计算单元对象和tf.Tensor代表队计算单元之间的流动数据。 简单来说 Tensorflow = Tenso
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2023-11-03 12:05:43
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深度学习 | Tensorflow2.0函数式建模Tensorflow2.0主要支持3种建模方式，分别为tf.keras.models.Sequential()， 适合比较简单的网络，前一层输出是后一层输入。class mymodel(tf.keras.models.Model), 继承Model父类的方法，通过super(), call()等方法实现子类的方法。函数式API，自定义Input_l
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2024-04-16 10:43:49
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什么是标准化传统机器学习中标准化也叫做归一化，一般是将数据映射到指定的范围，用于去除不同维度数据的量纲以及量纲单位。数据标准化让机器学习模型看到的不同样本彼此之间更加相似，这有助于模型的学习与对新数据的泛化常见的数据标准化形式：标准化和归一化将数据减去其平均值使其中心为 0，然后将数据除以其标准差使其标准差为 1。Batch Normalization, 批标准化, 和普通的数据标准化类似, 是将
一、Tensorboard介绍1.1 Tensorboard的数据形式利用Tensorboard可以记录和展示以下数据形式：标量Scalars图片Images音频Audio模型图Graph数据分布Distribution直方图Histograms嵌入向量Embeddings1.2 Tensorboard的可视化过程（1）首先要建立一个模型图Graph，然后可视化你想从这个Graph中获取的某些数据
一、如何在Ubuntu上编辑和运行TensorFlow包下的代码（1）使用vim编辑器编辑，终端运行代码 该方法首先需要打开Ubuntu的终端，然后输入以下代码进入Anaconda管理下安装了TensorFlow包的Python环境：zlt@zlt-virtual-machine:~/download/MyTfTest$ source activate tensorflow 成功运行后即可在前面看
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2024-05-01 20:53:48
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目录模型建立方式函数式序列式模型训练方式直接法简易法model.compile()model.fit()model.predict()model.evaluate()卷积输出 = tf.keras.layers.Conv2D(参数)(输入)反卷积tf.keras.layers.Conv2DTranspose()池化输出 = tf.nn.max_pool(input, ksize=[1, heig
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2024-05-31 21:40:09
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此文之目的，不在其他，而在加深个人对AlexNet之印象。AlexNet来自论文《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》。论文作者有Alex Krizhevsky，Ilya Sutskever，Geoffrey E. Hinton。有兴趣可查阅原文。AlexNet网络结构AlexNet...
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2021-07-12 11:46:47
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x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])x isn't a specific value. It's a placeholder, a value that we'll input when we ask TensorFlow to run a computation. We want to be able to input any
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2024-04-30 05:59:33
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摘要：Tensorflow Distributions提供了两类抽象：distributions和bijectors。distributions提供了一系列具备快速、数值稳定的采样、对数概率计算以及其他统计特征计算方法的概率分布。bijectors提供了一系列针对distribution的可组合的确定性变换。1、Distributions1.1 methods一个distribution至少实现以
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2024-05-06 14:04:10
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