文章目录一、使用Tensorboard显示网络结构二、使用Tensorboard显示网络运行时的数据三、使用Tensorboard可视化训练过程 一、使用Tensorboard显示网络结构因为只是为了显示网络结构，故只训练一次就好，不要浪费时间。首先要定义命名空间#命名空间
with tf.name_scope('input'):
# 定义两个placeholder
x = tf
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2024-02-20 09:32:57
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其实内容有一定难度，不适合入门资料，同样的内容可以讲的很简单，需要一定的知识储备。使用 TensorFlow 的基本步骤学习目标：学习基本的 TensorFlow 概念在 TensorFlow 中使用 LinearRegressor 类并基于单个输入特征预测各城市街区的房屋价值中位数使用均方根误差 (RMSE) 评估模型预测的准确率通过调整模型的超参数提高模型准确率设置在此第一个单元格中，我们将加
TensorFlow入门教程之0: BigPicture&极速入门TensorFlow入门教程之1: 基本概念以及理解
TensorFlow入门教程之2: 安装和使用
TensorFlow入门教程之3: CNN卷积神经网络的基本定义理解TensorFlow入门教程之4: 实现一个自创的CNN卷积神经网络
TensorFlow入门教程之5: TensorBoard面板可视化管理
Tenso
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2024-09-02 11:32:29
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原来链接 -> link声明：参考自Python TensorFlow Tutorial – Build a Neural Network，本文简化了文字部分 文中有很多到官方文档的链接，毕竟有些官方文档是中文的，而且写的很好。Tensorflow入门资源：付费tensorflow教程Tensorflow graphsTensorflow是基于graph的并行计算模型...
原创
2021-05-29 07:40:53
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Tensorflow教程笔记TensorFlow 基础目录Tensorflow教程笔记计算图纸Tensor 张量意义自动求导机制基础示例：线性回归NumPy 下的线性回归TensorFlow 下的线性回归计算图纸Tensorflow 首先要定义神经网络的结构, 然后再把数据放入结构当中去运算和 training.因为TensorFlow是采用 数据流图（data flow graphs） 来计算, 所以首先我们得创建一个数据流图, 然后再将我们的数据（数据以张量(tensor)的形式存在）放在
原创
2021-07-09 14:52:04
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原来链接 -> link声明：参考自Python TensorFlow Tutorial – Build a Neural Network，本文简化了文字部分 文中有
原创
2022-03-18 14:37:41
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Tensorflow教程笔记基础TensorFlow 基础TensorFlow 模型建立与训练基础示例：多层感知机（MLP）卷积神经网络（CNN）循环神经网络（RNN）深度强化学习（DRL）Keras Pipeline自定义层、损失函数和评估指标常用模块 tf.train.Checkpoint ：变量的保存与恢复常用模块 TensorBoard：训练过程可视化常用模块 tf.data ：数据集的构建与预处理常用模块 TFRecord ：TensorFlow 数据集存储格式常用
原创
2021-07-09 14:24:09
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Tensorflow教程笔记基础TensorFlow 基础TensorFlow 模型建立与训练基础示例：多层感知机（MLP）卷积神经网络（CNN）循环神经网络（RNN）深度强化学习（DRL）Keras Pipeline自定义层、损失函数和评估指标常用模块 tf.train.Checkpoint ：
原创
2021-07-16 17:34:55
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开篇作为用tensorflow1.4一值没更新的人来讲，本来决定换pytorch,但是看了下tensorflow2的一些简单操作后，决定再次投入到tensorflow的怀抱。基础操作首先看一些基础操作import tensorflow as tf
import numpy as np
tf.__version__
#'2.2.0'
x = [[1.]]
m = tf.matmul(x, x)
p
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2024-04-18 14:57:30
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TensorFlow DeepLab教程初稿-tensorflow gpu安装教程 Summary: DeepLab需要1.10以上版本。 本日志详细记录在两台不同笔记本电脑安装/更新 TensorFlow-GPU的具体过程 这是本人第3次，4次安装tf，这两次是gpu版。 第一次是安装cpu版，第二次是在python2.7 arcpy环境下安装32位 tf，但不能运行。第三次安装成功，但电脑
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2019-07-24 19:41:00
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配置信息丽台K2200+显卡驱动440.31+cuda9.0+cudnn7.6.2+python3.6+tensorflow_gpu1.12.0（试试这个
原创
2023-05-02 08:00:18
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目录结构:深度学习简介Tensorflow系统介绍Hello TensorFlowCNN 看懂 世界RNN 能说会道CNN+LSTM看图说话损失函数与优化算法这本书很适合有一定机器学习基础的人阅读, 书中首先第一章会介绍深度学习是什么、发展趋势如何，第二章介绍了Tensorflow是如何通过 “图” 来简单方便地构建一个神经网络，第三章简单介绍了安装以及相关的python库，然后使用kaggle
TensorFlow R发现它很有用...
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2023-07-14 18:31:53
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1.import
2.train test指定训练集测试集
3.在sequential（）中搭建网络结构，逐层描述每层网络（相当于走了一遍前向传播）
4.在compile（）中配置训练方法，告知训练器选择哪种优化器，选择哪个损失函数，以及选择哪种评测指标
5.在fit（）中执行训练过程，告知训练集和测试集的输入特征和标签，告知每个batch是多少，告知要迭代多少次数据集
6.用summar()打印
tensorflow是谷歌开源的人工智能库，有最完善的生态支持。是进行人工智能领域开发和科研的必备工具。本文在windows10下，借助anacondaAnaconda安装和使用，安装tensorflow2.0。首先打开anaconda，执行conda create --name tf2.0 python=3.7建立一个名为tf2.0的虚拟环境。细节不说了，参考我之前的文章，就是一直选yes，安装
原创
2021-03-01 22:12:29
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Kubeflow是Kubernetes的机器学习工具包。它的目的是将流行的工具和库归为一类，以使用户能够：生成具有持久容量的Jupyter notebooks，用于进行探索性工作。在最初对TensorFlow 生态系统的支持下，构建，部署和管理机器学习pipelines，但此后扩展到包括最近在研究界越来越受欢迎的其他库（例如PyTorch）。调整hyperparameters, 
TensorFlow学习笔记（二）:TensorFlow入门 TensorFlow学习笔记二TensorFlow入门TensorTensorFlow教程importing TensorFlow计算图tfTrain API完整代码tfcontriblearnBasic usage自定义模型 在安装完TensorFlow后，如果要将TensorFlow用好，我们需要有如下的知识：如何使用Python编
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2024-10-16 07:48:01
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Tensorflow教程分享：TensorFlow 基础详解
目录 计算图纸 Tensor 张量意义 自动求导机制 基础示例：线性回归 NumPy 下的线性回归 TensorFlow 下的线性回归 计算图纸 Tensorflow 首先要定义神经网络的结构, 然后再把数据放入结构当中去运算和 training. 因为TensorFlo
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2024-05-05 19:35:26
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最近，TensorFlow 2.0版的开发者预览版发布没多久，这不，又有一篇优质教程来了。前Youtube视频分类的产品经理、Hands-On MachineLearning with ScikitLearn and TensorFlow一书的作者Aurélien Geron就发布了用tf.keras和TensorFlow2.0做深度学习任务的Jupyter教程。教程一发，网友点赞转发不在少数，不
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2024-05-04 14:31:00
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在部署自己训练好的模型前，首先运行一下tensorflow发布的官方demo，运行成功，特此记录！ 首先说明一下我在Android studio运行的，我运行时，主要参考https://www.jianshu.com/p/99ff23a164ed，中间也遇到了很多问题，最终一一解决成功在虚拟设备上运行成功，最终也安装到自己的手机上运行了，成功！1.首先下载tensorflow的源码下载地址为：ht
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2023-10-22 07:56:59
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