1 TF依赖视图 TF的依赖视图如图1所示，描述了TF的上下游关系链。 TF托管在github平台，有google groups和contributors共同维护。TF提供了丰富的深度学习相关的API，支持Python和C/C++接口。TF提供了可视化分析工具Tensorboard，方便分析和调整模型。TF支持Linux平台，Windows平台，Ma
转载
2023-08-16 18:58:00
177阅读
读完本篇，你应该能够：自己使用Tensorflow搭建一个神经网络。首先对于Tensorflow有一个基本的认识，如果你是一个新手，还是乖乖地看完第一节的介绍部分。一、基本概念这一部分官方文档：https://tensorflow.google.cn/guide/low_level_intro1 张量（tensor）Tensorflow的核心数据单位是张量，一个张量其实就是一个多维数组（
转载
2024-05-06 16:32:05
93阅读
文章目录tensorflow数据类型创建Tensortensorflow数据类型创建Tensor
原创
2020-11-08 11:19:10
81阅读
本节课目标：搭建神经网络，总结搭建八股 一、基本概念 基于TensorFlow的NN：用张量表示数据，用计算图搭建神经网络，用会话执行计算图，优化线上的权重（参数），得到模型 张量：张量就是多维数组（列表），用阶表示张量的维度。 0阶称为标量，表示一个单独的数 举例S=123 1阶张量称作向量，表示
原创
2021-07-19 11:31:22
241阅读
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
492阅读
挺长的~超出估计值了~预计阅读时间20分钟。 从helloworld开始
mkdir 1.helloworld
cd 1.helloworldvim
helloworld.py
代码:
# -*- coding: UTF-8 -*-
# 引入 TensorFlow 库
import tensorflow as tf
# 设置了gpu加速提示信息太多了，设置日志等级屏蔽一
TensorFlow是什么？TensorFlow基于数据流图，用于大规模分布式数值计算的开源框架。节点表示某种抽象的计算，边表示节点之间相互联系的张量。TensorFlow支持各种异构的平台，支持多CPU/GPU，服务器，移动设备，具有良好的跨平台的特性；TensorFlow架构灵活，能够支持各种网络模型，具有良好的通用性；此外，TensorFlow架构具有良好的可扩展性，对OP的扩展支持，Ker
转载
2023-07-10 22:53:16
135阅读
照猫画虎地使用了一段时间TensorFlow，开源项目也调了好些个，但是在深入到具体细节的时候，发现完全不知其所以然。所以决定抽点时间把基础知识补一补，省得以后继续抓瞎。众所周知，TensorFlow是由Google开源的机器学习算法库，自2015年发布以来，在全球范围内受到了极大的关注，用户量一直居于各大机器学习框架之首。TensorFlow支持PC、服务器、移动端、嵌入式等各种平台，开放了Py
转载
2023-08-30 13:01:53
72阅读
1.TensorFlow 系统架构： 分为设备层和网络层、数据操作层、图计算层、API 层、应用层。其中设备层和网络层、数据操作层、图计算层是 TensorFlow 的核心层。 2.TensorFlow 设计理念： （1）将图的定义和图的运行完全分开。TensorFlow 完全采用符号式编程。 符号式计算一般是先定义各种变量，然后建立一个数据流图，在数据流图中规定各个变量之间的计
转载
2023-07-27 12:20:41
139阅读
前言： 一般来说，如果安装tensorflow主要目的是为了调试些小程序的话，只要下载相应的包，然后，直接使用pip install tensorflow即可。 但有时我们需要将Tensorflow的功能移植到其它平台，这时就无法直接安装了。需要我们下载相应的Tensorflow源码，自已动手编译了。正文：
转载
2023-09-27 08:17:06
82阅读
TensorFlow是什么？TensorFlow基于数据流图，用于大规模分布式数值计算的开源框架。节点表示某种抽象的计算，边表示节点之间相互联系的张量。计算图实例TensorFlow支持各种异构的平台，支持多CPU/GPU，服务器，移动设备，具有良好的跨平台的特性；TensorFlow架构灵活，能够支持各种网络模型，具有良好的通用性；此外，TensorFlow架构具有良好的可扩展性，对OP的扩展支
转载
2023-12-20 17:14:33
60阅读
计算代数的优化技术，使它便计算许多数学表达式。TensorFlow 可以训练和运行深度神经网络，它能应用在许多场景下，比如，图像识别、手写数字分类、递归神经网络、单词嵌入、自然语言处理、视频检测等等。TensorFlow 可以运行在多个 CPU 或 GPU 上，同时它也可以运行在移动端操作系统上（如安卓、IOS 等），它的架构灵活，具有良好的可扩展性，能够支持各种网络模型（如OSI七
文章目录1、TensorFlow2.0主要特征2、架构2.1 read &preprocess data2.2 tf.keras2.3 Premade Estimators2.4 distribution strategy2.5 SaveModel3、开发流程4、强大的跨平台能力5、 强大的研究实验 1、TensorFlow2.0主要特征tf.keras和eager mode更加简单鲁棒
转载
2024-04-14 09:55:20
62阅读
TensorFlow基础剖析 一．概述 TensorFlow 是一个使用数据流图 (Dataflow Graph) 表达数值计算的开源软件库。它使 用节点表示抽象的数学计算，并使用 OP 表达计算的逻辑；而边表示节点间传递的数据流， 并使用 Tensor 表达数据的表示。数据流图是一种有向无环图 (
转载
2020-05-30 21:34:00
184阅读
2评论
1. TensorFlow 是什么是一个深度学习库，由 Google 开源，可以对定义在 Tensor(张量)上的函分布...
转载
2023-04-04 22:26:09
99阅读
tensorflow 基础数据类型, 数值, 字符串, 布尔等, 核心是认识 张量 tensor, 包括 标
原创
2022-08-22 13:34:15
79阅读
tensorflow 基础知识分享，解决学习的第一步问题，如何在不同的系统中安装TensorFlow
原创
2017-04-14 10:23:16
2330阅读
点赞
2评论
