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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https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/slim/README.mdTensorFlow-Slim image classification model libraryTF-slim is a new lightweight high-level API of TensorFlow (tensorflow.con
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2024-05-13 16:28:50
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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 中维护的集合列表 在一个计算图中，可以通过集合( )来管理不同类别的资源。比如通过 函数可以将资源加入一个或多个集合中，然后通过 获取一个集合里面的所有资源(如张量，变量，或者运行TensorFlow程序所需的队列资源等等)。比如，通过 获得总损失。 |集合名称|集合内容|使用
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2021-08-27 09:59:10
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TensorFlow 是一个流行的机器学习框架，常用于构建、训练和部署深度学习模型。以下是一些常用的 TensorFlow 语句：导入 TensorFlow 库：import tensorflow as tf定义常量张量：tensor = tf.constant(value)创建变量：variable = tf.Variable(initial_value)构建模型：model = tf.kera
原创
2024-06-07 10:48:04
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1.使用conda 安装前置条件Anaconda3安装教程及配置（全）https://blog.c
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2023-01-09 17:35:35
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搭建和配置TensorFlow环境前言由于工作需要，近期准备深入学习和使用深度模型。前期调研了一番各大深度学习的开发框架，常用的有TensorFlow (Google)， Pytouch (Facebook)，Mxnet (Amazon)，PaddlePaddle (Baidu), Caffe等。各有各的用户基础和功能特点。对于刚进该领域的新人，个人还是觉得选择用户基础大，背后厂牌硬的框架比较安全
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2024-07-24 10:34:27
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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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本文介绍在Anaconda环境中，配置可以用GPU运行的Python新版tensorflow库的方法~
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2024-03-19 09:21:23
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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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TensorFlow 的常用模块介绍 一、总结 一句话总结： Module:tf.train：这个模块主要是用来支持训练模型的 Module:tf.nn：神经网络的功能支持模块，这是最常用到的一个模块，比如用于构建经典的卷积网络，它下面还包含了 rnn_cell 的子模块，用于构建循环神经网络； M
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2020-08-13 17:51:00
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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
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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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Anaconda中安装并运行tensorflow创建环境 选择自己喜欢的名字和需要的python环境进行创建 这里我创建了一个名字为tensorflow的虚拟环境，蓝色框住的地方为这个虚拟环境的路径，记住，有用的！ 现在这样就是在创建中了，先别急，等等先 出现了自己创建的这个就好了，已经创建成功了下载tensorflow 在tensorflow下载官网进行下载 打开之后点击这里 出现的是这样的界面
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2024-04-25 18:25:32
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什么是虚拟环境？虚拟环境是用于依赖项管理和项目隔离的Python工具，允许Python站点包（第三方库）安装在本地特定项目的隔离目录中，而不是全局安装。为什么要安装虚拟环境？我们所有的第三方包安装都是直接通过pip install xx的方式进行安装的，这样安装会将那个包安装到你的系统级的Python环境中。但是这样有一个问题，就是如果你现在用Django 2.1.x写了个网站，然后你的领导跟说，
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2024-05-19 12:33:40
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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
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目录Session 会话控制Variable 变量Placeholder 传入值添加层 def add_layer()定义 add_layer() Session 会话控制Session 是 Tensorflow 为了控制,和输出文件的执行的语句. 运行 session.run() 可以获得你要得知的运算结果, 或者是你所要运算的部分.首先，我们这次需要加载
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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