Wide & Deep 模型是谷歌在2016年发表的论文中所提到的模型。在论文中，谷歌将 LR 模型与 深度神经网络 结合在一起作为 Google Play 的推荐获得了一定的效果。官方提供的 Wide & Deep 模型的（简称，WD 模型）教程 都是使用 TensorFlow （简称，TF ）自带的函数来做的特征工程，并且模型也进行了封装，所以如果要简单验证这个模型的话，自己用
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2024-06-10 12:10:00
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tensorflow的三种建模方式方法一：Sequential model利用tf.keras.Squentialfrom tensorflow.keras import layers
import tensorflow as tf
model = tf.keras.Sequential()
model.add(layers.Dense(64,activation='relu'))
model.a
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2024-03-11 13:20:09
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目录0 TensorFlow的建模流程1 准备数据2 定义模型3 训练模型4 评估模型5 使用模型6 保存模型 0 TensorFlow的建模流程尽管TensorFlow设计上足够灵活，可以用于进行各种复杂的数值计算。但通常人们使用TensorFlow来实现机器学习模型，尤其常用于实现神经网络模型。从原理上说可以使用张量构建计算图来定义神经网络，并通过自动微分机制训练模型。但为简洁起见，一般推荐
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2024-05-29 07:55:42
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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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介绍 比起业务分析与建模来，UML在过去与软件工程和系统设计的联系更加紧密。并且，UML2.X标准提供了丰富的行为模型，这对于过程、活动、及对每一个业务都重要的人与信息等的建模非常有用。 除标准的UML规范外，还有两个备受关注的UML扩展，它们进一步强化了对业务过程和相关结构的建模。第一个是业务过程
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2019-03-04 17:55:00
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维度模型：1.星形模型 2.雪花模型维度建模的步骤：1. 选择业务流程2. 声明事
原创
2022-12-07 14:51:26
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搭建神经网络的八股文 tf.keras 搭建神经网络六部法第一步：import 相关模块，如 import tensorflow as tf。第二步：指定输入网络的训练集和测试集，如指定训练集的输入 x_train 和标签y_train，测试集的输入 x_test 和标签 y_test。第三步：逐层搭建网络结构，model = tf.keras.models.Sequential()。 # 见名词
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2024-04-07 21:22:30
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文章目录TF的模型搭建1.回归问题1.1 数据生成1.2 高阶API实现1.3 中阶API实现1.4 最基础API的实现2. 分类问题2.1 数据生成2.2 高阶API实现2.3 中阶API实现2.4 低阶API实现结束 TF的模型搭建总的来说常见带监督的机器学习问题分为两类：分类和回归，我们使用Tensorflow来解决这些问题的时候就得自己搭建网络模型，但是对于TensorFlow不同级别的
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2024-04-07 20:08:09
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流程记录 TF v1.14.0 CPU on Ubuntu 18.04安装对应版本的 bazel wget https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/download/0.26.1/bazel-0.26.1-installer-linux-x86_64.sh
chmod +x bazel-version-installer-l
1、确保训练测试数据的导入训练数据需要使用的图像应该保存在numpy的数组中，并且根据实际需要进行预处理2、输入数据设定 inputs(x,y)需要注意的是要规定输入数据类型和矩阵的形状，一般都是写[None,你需要的长度]3、隐藏层设定隐藏层通过Weights(权重)，来改变输入的矩阵的大小，即input(?,n)*Weights(n,p)从而获得(?,p)，而为了应付不同隐藏点需要值的不同，还
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2024-03-18 20:42:06
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1、内容简介略352-可以交流、咨询、答疑2、内容说明Ph中和过程建模正在上传…重新上传取消
原创
2022-06-28 09:18:16
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数据建模
数据建模是将现实世界中的某个业务系统的数据抽象为一组规范化的数据模型。以下是数据建模的基本步骤：
明确过程：首先需要对业务系统的业务流程和业务规则进行全面了解和分析，以明确业务数据的来源和去向。了解业务过程可以帮助确定数据模型中需要包含的实体和关系。
粒度：确定数据模型中实体的粒度。数据粒度是指数据描述的事物的最小可分辨单元。合理的粒度可以保证数据的准确性和完整性，同时也可以提高数据
原创
2023-04-27 22:34:57
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前面我们主要是使用tensorflow的原生代码来模拟搭建神经网络，其实就是定义出神经网络中的各个参数，然后模拟前向传播和参数更新过程来训练模型，最终达到我们想要的效果；这样做当然是可以的，并且符合我们脑中的想象过程，但是有一个弊端就是编码复杂，并且随着神经网络层数的增加，编码的工作量也大幅增长，不是我们想要的结果，并且大多人在TensorFlow中也不是这样做的，TensorFlow为我们提供了
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2024-05-18 12:36:50
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Tensorflow1.0 搭建模型一、搭建深度学习模型的区别（背过！！！）Tensorflow1.xTensorflow1.x最重要的在于Graph的概念，个人认为搭建相对较为麻烦，但是tf1.x也较为灵活。Tensorflow2.xTensorflow2.x兼容keras，非常好用。对于Tensorflow1.0， &nbs
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2024-03-17 22:24:32
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文章目录前言一、Anaconda 3 下载安装二、确定一下你的GPU是否支持CUDA1.查看GPU2. 必应 / google搜索：NVIDIA XXXXXX + SPECIFICATION三、CUDA下载安装1.直接搜索CUDA 10.0进行下载2.安装好后，打开anaconda的terminal输入四、cuDNN下载安装1.下载cuDNN(需要先注册一下)2.解压得到：3. 将bin 、inc
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2024-05-11 14:40:22
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使用tensorflow实现代码的步骤：如下 通用十步骤：
1.导入或生成数据集；
2.转换和标准化数据；data = tf.nn.batch_norm_with_global_normalization(...)
3.划分训练、测试和验证数据集；
4.设置超参数，集中设置；
learning_rate = 0.01
batch_siz
（张老师PPT学习笔记）一、在TensorFlow 中建立模型1.TensorFlow 中的线性模型占位符（Placeholder）：表示执行梯度下降时将实际数据值输入到模型中的一个入口点。例如房子面积 (x) 和房价 (y_)。变量（Variable）：表示我们试图寻找的能够使成本函数降到最小值的变量，例如 W 和 b。在TF中表示线性模型 (y = W.x + b) ：2.Tens
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2024-04-30 13:31:06
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摘要：本文对比了：原图、tobytes、gfile三种方式的图片数据的训练文件大小、训练时长、GPU利用率等指标，通过实际数据分析这3种训练方式的优缺点；明确指出gfile训练方式具有最佳的空间占用和GPU利用率；行文中强调了初学者容易犯错的tf.decode_raw 、 tf.image.decode_jpeg、tf.image.convert_image_dtype、tf.image.resi
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2024-10-04 13:53:54
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小白的第一篇博客——Tensorflow安装日记安装准备必备软件安装过程Anaconda的安装Tensorflow安装测试安装是否成功pycharm的安装pycharmd的环境配置 安装准备必备软件1.Anaconda3.0 2.Visual Studio2019 3.pycharm 4.win10系统Visual Studio一定要记得先安装成功，要不然在后面的安装过程中会报错的安装过程Anac
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2024-04-09 01:07:55
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我电脑安装的python是3.7.4的，所以python如果版本不一样的话（不是3.7的），下边的内容不建议完全参考，可以适当参考。主要是注意很多numpy和models与你安装的tensorflow的版本对应，我个人建议还是以1.18以下，如果安装2.0虽然改进了很多弊端，让代码来的更简洁了，但是可能很多模型还没有跟上，会导致报错，这是坑！！！！注意：tensorflow2.3版本后支持tf.k
