Tensorflow一些常用基本概念与函数1、tensorflow的基本运作为了快速的熟悉TensorFlow编程，下面从一段简单的代码开始：import tensorflow as tf
#定义‘符号’变量，也称为占位符
a = tf.placeholder("float")
b = tf.placeholder("float")
y = tf.mul(a, b) #构造一个op节点
简介TensorFlow使用数据流图将计算表示为独立的指令之间的依赖关系。这可生成低级别的编程模型，在该模型中，您首先定义数据流图，然后创建TensorFlow会话，以便在一组本地和远程设备上运行图的各个部分。如果您计划直接使用低级别编程模型，，本指南将是您最实用的参考资源。较高阶的API（例如tf.estimator.Estimator和Keras）会向最终用户隐去图和会话的细节内容，但如果您希
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2024-07-10 17:17:03
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TensorFlow 官方文档中文版你正在阅读的项目可能会比 Android 系统更加深远地影响着世界！缘起2015年11月9日，Google发布人工智能系统TensorFlow并宣布开源，同日，极客学院组织在线TensorFlow中文文档翻译。机器学习作为人工智能的一种类型，可以让软件根据大量的数据来对未来的情况进行阐述或预判。如今，领先的科技巨头无不在机器学习下予以极大投入。Facebook、
介绍本章的目的是让你了解和运行 TensorFlow在开始之前, 先看一段使用 Python API 撰写的 TensorFlow 示例代码, 对将要学习的内容有初步的印象.这段很短的 Python 程序生成了一些三维数据, 然后用一个平面拟合它.import tensorflow as tf
import numpy as np
# 使用 NumPy 生成假数据(phony data), 总共
在使用 TensorFlow 进行开发时，查阅 TensorFlow API 文档是非常重要的一步。TensorFlow API 文档提供了详细的函数和类的说明，以及如何正确使用它们的示例代码。下面将详细介绍如何查阅 TensorFlow API 文档，并通过代码示例演示如何使用这些 API。
### TensorFlow API 文档查阅流程
在使用 TensorFlow 进行开发时，遵循以
原创
2024-05-29 10:49:00
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TensorFlow官方文档1. 新手入门1.1 介绍简介本章的目的是让你了解和运行 TensorFlow!在开始之前, 让我们先看一段使用 Python API 撰写的 TensorFlow 示例代码, 让你对将要学习的内容有初步的印象.这段很短的 Python 程序生成了一些三维数据, 然后用一个平面拟合它.import tensorflow as tf
import numpy as np
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2024-05-09 16:48:44
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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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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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本指南指引你在TensorFlow上面编程。在使用本指南前，先安装TensorFlow。为了最有效使用该指南，你需要先了解一下内容：怎样用Python来编程。至少对数组有一点了解。最好对机器学习有一些了解。但是如果你只是了解一点点甚至还没有了解过机器学习，这依然是你第一篇需要阅读的指南。 TensoFlow提供了多样API。 最低级别API –TensorFlow Core– 提供给你完整的编程
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2023-12-25 23:23:01
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标准TensorFlow格式另一种保存记录的方法可以允许你讲任意的数据转换为TensorFlow所支持的格式， 这种方法可以使TensorFlow的数据集更容易与网络应用架构相匹配。这种建议的方法就是使用TFRecords文件，TFRecords文件包含了tf.train.Example协议内存块(protocol buffer)(协议内存块包含了字段 Features)。你可以写一段代
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2024-06-03 13:14:16
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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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系列文章目录简介代码基本使用 目录基本使用简介综述计算图构建图在一个会话中启动图交互式使用Tensor变量FetchFeed 基本使用简介使用图 (graph) 来表示计算任务.在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图.使用 tensor 表示数据.通过 变量 (Variable) 维护状态.使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary
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2024-04-01 07:08:24
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前言我的TensorFlow环境： 用Anaconda3-5.0.1搭建的: windows7 + python3.6.3 + tensorflow1.8.0以下笔记中出现的程序代码均经过调试并运行成功的。很可能由于版本变更等原因，对部分代码进行过修改河调整。简介目的：了解TensorFlow 一个简单示例：import tensorflow as tf
import numpy as np
#
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2024-06-23 06:16:14
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英文中文
原创
2023-01-16 07:33:57
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# 使用TensorFlow for Java进行机器学习
随着人工智能的快速发展，机器学习已经成为了一个热门话题，而TensorFlow作为一个强大的深度学习框架，其Java版本也逐渐受到关注。本文将介绍如何使用TensorFlow for Java构建简单的机器学习模型，并提供示例代码。
## TensorFlow for Java概述
TensorFlow for Java是Tenso
术语表艾伯特国内第一家人工智能门户
广播操作(Broadcasting operation)一种用numpy-style broadcasting来保证tensor参数的形态兼容的操作。
Devices一块可以用来运算并且拥有自己的地址空间的硬件，比如GPU和CPU。
evalTensor 的一个方法，返回 Tensor 的值。触发任意一个图计算都需要计算出这个值
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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