经验证本文的程序兼容TensorFlow 1.11.0版本 tensorflow profiler 主要特性使用tensorflow profiler举例高级功能Advisor TensorFlow profiler 主要特性从r1.3版本开始， tensorflow 提供profiler模块为方便描述，下面将tf中运行的神经网络模型简称为graph，其中的节点称为node.profiler的最大
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2024-03-13 20:03:10
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目录一、tensorflow 1.x版本1.1 手写交叉熵损失1.1.1 非喂数据的 python 代码1.1.2 喂数据版的 python 代码二、tensorflow 2.x版本2.1 手写交叉熵损失2.2 利用 tf 的交叉熵损失接口一、tensorflow 1.x版本1.1 手写交叉熵损失1.1.1 非喂数据的 python 代码#LR not fe
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2024-04-06 19:23:41
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TensorFlow 官方文档中文版你正在阅读的项目可能会比 Android 系统更加深远地影响着世界！缘起2015年11月9日，Google发布人工智能系统TensorFlow并宣布开源，同日，极客学院组织在线TensorFlow中文文档翻译。机器学习作为人工智能的一种类型，可以让软件根据大量的数据来对未来的情况进行阐述或预判。如今，领先的科技巨头无不在机器学习下予以极大投入。Facebook、
Linux是一种开源操作系统，大家都知道它在计算机领域有着广泛的应用。而TensorFlow则是一个功能强大的机器学习工具，被广泛用于深度学习领域。今天我们要讨论的是红帽（Red Hat）与Linux以及TensorFlow之间的路径关系。
首先，红帽是一家总部位于美国的软件公司，主要提供企业级的开源软件解决方案。其旗下的操作系统Red Hat Enterprise Linux（RHEL）是业内
原创
2024-05-17 12:12:26
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在进行深度学习开发之前，我们都必须面对的是数据加载问题。如何加载我们自己的数据，是我们不得不面对的一个问题，本篇以数据加载作为我们tensorflow实战的开始，教你手把手实现自己的模型训练。目录一、tensorflow常见的数据集格式二、内存数据2.1、数据集说明2.2、生成样本数据三、TFRecord数据四、Dataset数据集4.1、生成Dataset对象4.2、在Session中使用Dat
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2024-04-27 23:19:11
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想要使用Tensorflow必须先要安装上这个，我用的是win10系统，之前也装了python环境所以我就直接使用pip install tensorflow命令安装上就可以使用了。 想要使用tensorflow，就必须明白tensorflow：1、使用图（graph）来表示计算任务。2、在被称之为为会话（session）的上下文（context）中执行图。3、使用tensor表示数据。
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2024-04-23 11:57:41
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TensorFlow学习笔记02:使用tf.data读取和保存数据文件使用`tf.data`读取和写入数据文件读取和写入csv文件写入csv文件读取csv文件读取和保存TFRecord文件TFRecord基础API`Example`对象的创建和序列化TFRecord文件的读写写入TFRecord文件读取TFRecord文件 使用tf.data读取和写入数据文件准备加州房价数据集并将其标准化:fr
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2024-04-13 12:52:39
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前言我的TensorFlow环境： 用Anaconda3-5.0.1搭建的: windows7 + python3.6.3 + tensorflow1.8.0以下笔记中出现的程序代码均经过调试并运行成功的。很可能由于版本变更等原因，对部分代码进行过修改河调整。简介目的：了解TensorFlow 一个简单示例：import tensorflow as tf
import numpy as np
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2024-06-23 06:16:14
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一．自定义网络（CustomNetwork）通过自定义的网络我们可以将一些现有的网络和我们自己的网络串联起来，从而实现各种高效的网络。Keras.Sequential：可以将现有的层跟我们自己的层串联在一起，也可以很方便的组织层的参数；不过我们要使用Sequential需要准守一些协议： 1.我们自定义的层必须继承自Keras.layers.Layer； 2.我们自己的模型需要继承自Keras.M
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2024-04-15 15:02:34
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为了将训练好的机器学习模型部署到各个目标平台（如服务器、移动端、嵌入式设备和浏览器等），我们的第一步往往是将训练好的整个模型完整导出（序列化）为一系列标准格式的文件。在此基础上，我们才可以在不同的平台上使用相对应的部署工具来部署模型文件。TensorFlow 提供了统一模型导出格式 SavedModel，使得我们训练好的模型可以以这一格式为中介，在多种不同平台上部署，这是我们在 TensorFlo
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2024-03-07 10:08:32
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# Android加载指定路径Tensorflow模型
## 介绍
在本篇文章中，我将向你介绍如何在Android应用程序中加载指定路径的TensorFlow模型。我们将按照以下步骤进行操作：
```mermaid
gantt
title 加载TensorFlow模型步骤
dateFormat YYYY-MM-DD
section 准备工作
下载TensorF
原创
2023-10-12 09:37:03
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在已有tensorflow的ckpt模型时候，如何查看节点信息，网上有很多代码：from tensorflow.python import pywrap_tensorfl
原创
2024-10-24 11:20:23
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小白如何在windows系统下安装tensorflow说明： 如果要学习深度学习，那么不可避免需要使用到tensorflow这个框架，这里记录一下tensorflow在windows系统下的安装过程和注意事项，必便日后查看。安装环境：Anaconda3Anaconda3安装 anaconda因为其完备的库和便于对虚拟环境进行管理（特别是同时存在多个版本python的情况下），因此要先安装好这个环境
export TEST_TMPDIR=/search/
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2017-12-07 17:14:00
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import tensorflow as tf
print(tf.__path__)
print(tf.__version__)
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2020-10-17 16:52:00
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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中，Graph是一个就像一个大容器，OP、Tensor、Variable是这个大容器的组成部件。Graph管理Tensor对象，Session管理Variable对象。Variable对象必须在Session对象内初始化。初始化所有Variable对象，把.global_variables_initializer() Op传给Session.run()。初始化部分Variabl
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2024-05-10 02:07:34
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TF – Kernels模块 TF中包含大量Op算子，这些算子组成Graph的节点集合。这些算子对Tensor实现相应的运算操作。图 4 1列出了TF中的Op算子的分类和举例。 图 4 1 TensorFlow核心库中的部分运算 OpKernels 简介 OpKernel类（core/framework/op_kernel.h）是所有Op类的基类。继承OpKernel还可
摘要：这篇文章主要介绍深度学习的几个应用领域及安装tensorflow深度学习应用领域图像识别语音识别音频处理自然语言处理机器人生物信息处理电脑游戏搜索引擎网络广告投放医学自动诊断金融基本工具介绍Protocol Buffer：结构化数据工具Bazel：自动化构建工具，用来编译程序TensoFlow介绍TensorFlow是由谷歌开发并维护的深度学习框架，在目前主流的深度学习框架中处于领先地位安装
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2024-04-30 18:50:15
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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
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2024-04-14 09:55:20
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