TensorFlow安装手册 1 TensorFlow简介TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来
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2023-10-24 16:10:16
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tf中流动的叫做张量（tensor），张量在数据流图中从前往后流动一遍就完成了一次前向传播。残差从后往前流动一遍就完成了一次反向传播。 tf.truncated_normal(shape, mean, stddev, dtype, seed, name).这是一个截断的产生正太分布的函数，产生的值如果与均值的差值大于两倍的标准差，那就重新生成。 tf图中还有一种特殊的数据，叫变量。（V
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2024-04-10 11:26:24
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目录：一、TensorFlow的基本操作二、tf函数三、TensorFlow的算术操作四、张量操作Tensor Transformations4.1 数据类型转换Casting4.2 形状操作Shapes and Shaping4.3 切片与合并（Slicing and Joining）五、矩阵相关运算六、复数操作七、归约计算(Reduction)八、分割(Segmentation)九、序列比较与
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2024-03-05 15:04:59
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https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/static_bidirectional_rnn https://www.w3cschool.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-l8ba28vr.html
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2018-06-27 18:13:00
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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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1.tf.multiply（）两个矩阵中对应元素各自相乘2.tf.matmul（）将矩阵a乘以矩阵b，生成a * b3.tf.Variable：主要在于一些可训练变量（trainable variables），比如模型的权重（weights，W）或者偏执值（bias）； 声明时，必须提供初始值； 名称的真实含义，在于变量，也即在真实训练时，其值是会改变的，自然事先需要指定初始值；weights =
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2024-03-28 22:43:15
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上一篇：TensorFlow常用函数（一）1、tf.meshgrid()2、tf.stack()、tf.vstack()、tf.hstack()3、tf.transpose() : 对tensor进行转置4、tf.maximum()、tf.minimum()5、tf.image.non_max_suppression()：非极大抑制算法6、tf.gather()：可以把向量中某些索引值提取出来，得
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2024-04-22 12:45:26
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本文介绍了tensorflow的常用函数，源自网上整理。 TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU。一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测。如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作.并行计算能让代价大的算法计算加速执行，TensorFlo
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2024-03-21 11:27:49
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本篇文章主要介绍Tensorflow常用函数及他们的用法。在练习Tensorflow常用函数时，编译器先要输入如下代码import tensorflow as tf
import numpy as np
tensorflow_version = tf.__version__
gpu_available = tf.test.is_gpu_available()一、基本概念tf.constant利用
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2024-04-16 15:17:46
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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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前言Tensorflow这个词由来已久，但是对它的理解一直就停留在“听过”的层面。之前做过一个无线图片适配问题智能识别的项目，基于Tensorflow实现了GoogLeNet - Inception V3网络（一种包含22层的深层卷积神经网络），但是基本上也属于“盲人摸象”、“照葫芦画瓢”的程度。作为当今机器学习乃至深度学习界出现频率最高的一个词，有必要去了解一下它到底是个什么东西。而PAI，作为
写在前面的：由于TensorFlow版本问题，新版本的TensorFlow变化比较大，比如新版本不再支持tf.Session()，要使用tf.compat.v1.Session()...还有很多就不一一列举了，本次介绍的均为2.1以后的版本，博主python版本3.6.4（匹配TensorFlow版本以python3.6为准，TensorFlow2.2和2.3版本对py3.6有些不稳定）。1、Te
1、cvLoadImage：将图像文件加载至内存； 2、cvNamedWindow：在屏幕上创建一个窗口； 3、cvShowImage：在一个已创建好的窗口中显示图像； 4、cvWaitKey：使程序暂停，等待用户触发一个按键操作； 5、cvReleaseImage：释放图像文件所分配的内存； 6、cvDestroyWindow：销毁显示图像文件的窗口； 7、cvCreateFileCaptur
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2024-05-14 16:23:33
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文章目录Tensorflow常用函数1. 基础2. 数据处理3. 网络搭建4.使用Keras5. 自制数据（预处理），打包 Tensorflow常用函数1. 基础tf.int
tf.float32
tf.float64tf.constant(张量内容，dtype=数据类型) # 创建张量
tf.convert_to_tensor(数据名，dtype=?) # numpy转tensor
tf.ze
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2024-04-07 14:41:15
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前言：最近需要使用tensoflow框架进行任务，但是之前没有接触过tensorflow，对于python的了解也不是很多，所以在此记录一下自己学习tensorflow的进度和summary，如果有错误和建议的地方，希望各位大佬指正。1.环境的安装：一开始使用的是annconda+tensorflow的环境安装，但是后面嵌入到pycharm中的时候，出现了很多的错误，多次尝试没有成功（怀疑是环境变
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2024-03-19 13:23:38
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TensorFlow基本概念与常用函数 文章目录TensorFlow基本概念与常用函数一：张量(一)：张量概念(二)：TensorFlow中的数据类型(三)：创建张量1、利用tf.constant()2、利用tf.convert_to_tensor()3、通过不同的函数来创建不同值的张量4、采用不同的函数创建符合不同分布的张量二：常用函数(一)：强制转换(二)：张量维度上的最值(三)：理解axis
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2024-04-04 19:14:49
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命令式编程与声明式编程 命令式编程(imperative programming)：每个语句都按原来的意思执行，可以精确控制行为。通常可以无缝的和主语言交互，方便的利用主语言的各类算法，工具包，bug和性能调试器。缺点是实现统一的辅助函数困和提供整体优化都很困难。比如numpy和Torch。 声明式语言(declarative programing)：用户只需要声明要做什么，而具体执
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2024-05-28 14:55:14
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1、pinMode(pin,Mode):设置引脚的输入输出状态 Pin:引脚号； Mode：INPUT、OUTPUT2、digitalWrite(pin,value) :设置输出引脚的高低电平状态 Pin:引脚号 ；
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2024-04-15 14:11:59
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Attention基本公式及其变种
目前的诸多机器学习相关的问题，诸如推荐问题中的序列处理，时间序列的预测，文本分类等问题都会涉及到Attention函数的使用，Attention已经成为了这些问题在建模时的最为核心的模块。
而我们在实践的过程中发现，attention计算方式的不同对于不同的问题会有些许影响,有的时候影响还很大，所以在本文我们看看有哪些常用的attention函数。
原创
2021-07-12 18:22:37
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Linux函数手册是Linux操作系统的一个非常重要的部分，它包含了许多与系统相关的函数和命令的使用方法和说明。而其中最著名的就是红帽Linux的函数手册。红帽作为一个颇具盛名的Linux发行版，其函数手册更是备受推崇。
红帽Linux的函数手册提供了大量的有关系统函数和命令的详细说明，帮助用户更好地理解和使用Linux系统。通过阅读这些手册，用户可以了解到如何使用不同的命令来完成各种任务，以及
原创
2024-03-07 10:09:18
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