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
欢迎大家关注我们的网站和系列教程学习更多的机器学习、深度学习的知识！作者：AI小昕在之前的Tensorflow系列文章中，我们教大家学习了Tensorflow的安装、Tensorflow的语法、基本操作、CNN的一些原理和项目实战等。本篇文章将为大家总结Tensorflow纯干货学习资源，非常适合新手学习，建议大家收藏。一 、Tensorflow教程资源：(1)适合初学者的Tensorflow教程
目录1. Tensorflow安装教程2.张量（Tensor）3.创建Tensor数据 3.1 tf.constant()3.2 tf.zero()3.3 tf.zeros_like()3.4 tf.ones()3.5 fill()，设置shape并初试化shape中的值3.6 normal()3.7 tf.random.uniform(
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2024-03-29 12:11:17
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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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综述面向机器学习初学者的 MNIST 初级教程如果你是机器学习领域的新手, 我们推荐你从本文开始阅读. 本文通过讲述一个经典的问题, 手写数字识别 (MNIST), 让你对多类分类 (multiclass classification) 问题有直观的了解.面向机器学习专家的 MNIST 高级教程如果你已经对其它深度学习软件比较熟悉, 并且也对 MNIST 很熟悉, 这篇教程能够引导你对 Tenso
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。关于graph的理解可以参考官方文档。举个例子，计算，
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2024-08-27 11:31:22
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导入Tensorflow框架在安装好tensorflow库之后，使用如下命令导入import tensorflow as tf # tf作为别名使用Tensorflow编写程序的过程定义tensorflow常量C = tf.constant(N,name='C') # N为一个常量的值定义tensorflow变量/张量f = tf.Variable(f(x,y),name='f') # 可以用来定
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2024-02-17 09:10:52
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写在前面的话： TF的结构在开始阶段还是比较难受的。它和之前学的所有语言都不一样。传统语言都是顺序运行，TF采用tensor的方式工作，因此在定义完之后，在没调用run之前。只是有一堆定义，也就是计算图。这里记录下遇到的常用函数，不限于TF文章目录函数 TF/Py查看帮助文档Console忽略警告遇到的问题TypeError: main() takes no arguments (1 given)
10. tf.to_int64（）将张量转换为int64类型。tf.to_int64(
x, #tensor或sparseTensor
name = 'ToInt64' #名字，可选项，可有可无
)返回：一个tensor或sparseTensor，与x（int 64类型）具有相同形状。11. tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logit
一、TensorFlow 入门在本章中，我们将介绍一些基本的秘籍，以便了解 TensorFlow 的工作原理以及如何访问本书的数据和其他资源。到本章结束时，您应该了解以下内容：TensorFlow 如何工作声明变量和张量使用占位符和变量使用矩阵声明操作符实现激活函数使用数据源其他资源介绍谷歌的 TensorFlow 引擎有一种解决问题的独特方式。这种独特的方式使我们能够非常有效地解决机器学习问题。
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
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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 ：
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2021-07-16 17:34:55
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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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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深度学习入门
随着人工智能的快速发展，深度学习已经成为了各类应用的核心技术。TensorFlow作为一个强大的深度学习框架，受到广泛关注。本文将简单介绍TensorFlow及其基本用法，并通过示例展示如何实现一个简单的神经网络。
## TensorFlow简介
TensorFlow是一个由Google Brain团队开发的开源软件库，用于数值计算和机器学习。它可以通过
原创
2024-09-08 06:42:58
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