这里写自定义目录标题前言一、tensorflow是什么？二、TensorFlow常量、变量、占位符1. 常量 变量 占位符2.变量3.占位符!三、简单计算代码 提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、tensorflow是什么？二、TensorFlow常量、变量、占位符1. 常量 变量 占位符2.变量3.占位符!三、简单计算代码 前言 作为一个刚刚接触
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2024-06-17 08:48:41
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TensorFlow是一个采用数据流图（data flow graphs）用于数值计算的开源软件库。它最初是由Google大脑小组的研发人员设计开发的，用于机器学习和神经网络方面的研究。但是这个系统的通用性使其也可以广泛的应用于其他的计算领域。TensorFlow的命名是根据它的原理来的，Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算。TensorFlow运行过程就是张
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2024-01-02 23:37:27
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1、什么是TensorFlow？TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统[1]。TensorFlow可被用于
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2024-03-29 08:48:55
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TensorFlow 是一个由 Google 开发的开源机器学习框架，广泛用于深度学习和人工智能（AI）模型的开发和部署。它提供了强大的工具和库，支持从简单的机器学习模型到复杂的深度神经网络的实现，并可以有效地进行分布式计算。核心概念1. 张量 (Tensor)TensorFlow 的名字来源于 "tensor"，张量是多维数组（矩阵）的通用表示。在 TensorFlow 中，所有的数据
关于 TensorFlow
TensorFlow™ 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。TensorFlow 最初由Go
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2020-01-09 15:25:00
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文章作者：Tyan TensorFlow是一个关于机器智能的开源软件库关于TensorFlowTensorFlow™是一个用数据流图进行数值计算的开源软件库。数据流图中的结点表示数学运算，数据流图中的边表示多维数据数组（张量）之间的数据交互。这个灵活的结构让你可以通过单独的API将计算部署在一个或多个CPU或GPU上，这些CPU或GPU可以位于台式机、服务器或移动设备上。TensorFlow最初
什么是TensorFlow？先看看来自TensorFlow官方网站的介绍：TensorFlow™ 是一个开放源代码软件库，用于进行高性能数值计算。借助其灵活的架构，用户可以轻松地将计算工作部署到多种平台（CPU、GPU、TPU）和设备（桌面设备、服务器集群、移动设备、边缘设备等）。TensorFlow™ 最初是由 Google Brain 团队（隶属于 Google 的 AI 部门）中的研究人员和
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2024-03-28 07:05:15
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TensorFlow是目前世界上最受欢迎的深度学习框架，主要应用于图像识别、语言理解、语音理解等领域方面。它具有快速、灵活并适合产品及大规模应用等特点。公司里的AI装维质检以及文本分析方面皆可通过TensorFlow实现。希望通过对本文的学习，大家对TensorFlow的有所了解，并可以使用TensorFlow做一些实践，体验一下TensorFlow的奇妙之处。1 什么是TensorFlow?Te
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2023-08-02 21:31:11
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前言新手学习可以点击参考Google的教程。开始前，我们先在本地安装好 TensorFlow机器学习框架。 1. 首先我们在本地window下安装好python环境，约定安装3.6版本； 2. 安装Anaconda工具集后，创建名为 tensorflow 的conda 环境：conda create -n tensorflow pip python=3.6； 3. conda切换环境：act
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2024-03-17 14:42:49
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一、Tensorflow框架Tensorflow框架的基本组成：数据模型（Tensor）,计算模型（计算图），运行模型（Session）1. 计算图：Tensorflow中的每一个计算都是计算图上的一个节点，而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系。系统会自动维护一个默认的计算图，通过tf.get_default_graph（）可以获得默认的计算图。可以通过a.graph is tf.ge
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2024-03-31 19:11:16
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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
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2023-12-20 17:14:33
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深度学习应用场景： 深度学习，如深度神经网络、卷积神经网络和递归神经网络已被应用 计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域 并获取了极好的效果。机器学习深度学习算法分类：神经网络（简单）神经网络（深度），图像：卷积神经网络，自然语言处理：循环神经网络深度学习框架：认识TensorflowTensorflow特点1、真正的可移植性 引入各种计算设备的支持包括CPU/GPU/TP
这篇文章来说说TensorFlow里与Queue有关的概念和用法。 其实概念只有三个： Queue是TF队列和缓存机制的实现 QueueRunner是TF中对操作Queue的线程的封装 Coordinator是TF中用来协
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2018-08-13 14:25:00
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任何曾经试图在 Python 中只利用 NumPy 编写神经网络代码的人都知道那是多么麻烦。编写一个简单的一层前馈网络的代码尚且需要 40 多行代码，当增加层数时，编写代码将会更加困难，执行时间也会更长。TensorFlow 使这一切变得更加简单快捷，从而缩短了想法到部署之间的实现时间。在本教程中，你将学习如何利用 TensorFlow 的功能来实现深度神经网络。TensorFlow 是
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2023-11-12 20:19:31
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1.tf.multiply（）两个矩阵中对应元素各自相乘2.tf.matmul（）将矩阵a乘以矩阵b，生成a * b3.tf.Variable：主要在于一些可训练变量（trainable variables），比如模型的权重（weights，W）或者偏执值（bias）； 声明时，必须提供初始值； 名称的真实含义，在于变量，也即在真实训练时，其值是会改变的，自然事先需要指定初始值；weights =
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2024-03-28 22:43:15
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1.介绍TensorFlow™ 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。它是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统。2015年11月9日
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2024-03-01 12:52:02
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声明：本文非常简单适合新手。概要本文是利用tensorflow中的keras构建一个简单的全连接神经网络做多分类任务。数据集使用的是fashion mnist数据集，不用额外下载，可以直接用keras加载：(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = keras.datasets.fashion_mnist.load_data
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2024-05-14 21:46:49
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案例实现步骤： 1.准备好1特征和1目标值(y = x*0.7 + 0.8) 2.建立模型，准备一个权重w，一个偏置b（随机初始化） y_predict = xw+b（模型的参数必须用变量定义） 3.求损失函数，均方误差((y1-y1’)2+…+(y_100-y_100’)2)/100  
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2024-04-04 16:38:00
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TensorFlow是Google Brain的第二代机器学习系统，2015年11月9日，作为开源软件发布。TensorFlow的计算用有状态的数据流图表示。这个库的算法源于Google需要指导称为神经网络的计算机系统，类似人类学习和推理的方法，以便派生出新的应用程序承担以前仅人类能胜任的角色和职能；TensorFlow的名字来源于这类神经网络对多维数组执行的操作。这些多维数组被称为“张量（Ten
一、TensorFlow 简介TensorFlow 简介 | 菜鸟教程二、环境搭建TensorFlow 环境搭建 | 菜鸟教程三、TensorFlow 核心概念TensorFlow 核心概念 | 菜鸟教程在 TensorFlow 中，张量（Tensor） 是最核心的数据结构，可以简单理解为 “多维数 ...
