tensorflow入门(1)关于 TensorFlowTensorFlow™ 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。Te
转载
2024-04-30 17:16:27
66阅读
生成式对抗网络（GAN）是近年来大热的深度学习模型。最近正好有空看了这方面的一些论文，跑了一个GAN的代码，于是写了这篇文章来介绍一下GAN。
本文主要分为三个部分：介绍原始的GAN的原理
同样非常重要的DCGAN的原理
如何在Tensorflow跑DCGAN的代码，生成如题图所示的动漫头像，附送数据集哦 :-)
一、GAN原理介绍
说到GAN第一篇要看的paper当然是Ian Goodfe
转载
2021-07-02 16:11:36
549阅读
生成式对抗网络（GAN）是近年来大热的深度学习模型。最近正好有空看了这方面的一些论文，跑了一个GAN的代码，于是写了这篇文章来介绍一下GAN。
本文主要分为三个部分：介绍原始的GAN的原理
同样非常重要的DCGAN的原理
如何在Tensorflow跑DCGAN的代码，生成如题图所示的动漫头像，附送数据集哦 :-)
一、GAN原理介绍
说到GAN第一篇要看的paper当然是Ian Goodfello
转载
2019-06-24 08:19:46
178阅读
本文通过对TensorFlow的一个入门案例进行整理和分析，介绍了使用TensorFlow模型的一些基本概念和一般性的规律在进入案例之前首先介绍一下使用TensorFlow编程模型会涉及到的基本概念。一、TensorFlow编程模型基本概念TensorFlow编程模型将计算表示为一个有向图（computation graph）图的每一个节点（node）代表一个运算操作（operation）图的边有
转载
2023-09-05 19:06:08
129阅读
整体介绍 使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow:使用图 (graph) 来表示计算任务.在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图.使用 tensor 表示数据.通过 变量 (Variable) 维护状态.使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据. 一个 Tens
转载
2024-05-17 20:38:37
106阅读
TensorFlow 零基础入门指南TensorFlow 是一个开发源代码软件库，它可以进行高性能的数值计算与分析，借助其灵活的架构，可以将其部署到多种平台（CPU、GPU、TPU）和设备（桌面设备、移动设备、集群）。TensorFlow 为机器学习和深度学习提供了很多强有力的支持，本篇文章小编为大家整理了很多 TensorFlow 的基础编程知识，非常适合初学者学习，一起来看看吧！1、 Tens
1 ''' 2 tensorflow 教程 3 mnist样例 4 ''' 5 import tensorflow as tf 6 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 7 8 #参数设置 9 INPUT_NODE=784 10 OUTPUT_NODE=10 11 LAYER1_NODE=500...
原创
2021-05-24 11:37:37
593阅读
现在开始tensorflow的学习历程，在学习之前，我是一个彻头彻尾的小白，于是打算在这里记录我误打误撞摸索的历程。第一步，什么是tensorflow？简单了解了，是goole强大的机器学习库。下载pip install tensorflow学习书籍是字王何海群的书《Tensorfolw快速入门》。字王的书非常浅显易懂，很适合我这样的小白，可以让我在没有很多数理知识的基础上快速地认识机器学习。第二
转载
2024-09-23 06:47:54
48阅读
五、TensorFlow 进阶1.合并与分割张量的合并可以使用拼接(Concatenate)和堆叠(Stack)操作实现，拼接操作并不会产生新的维度，仅在现有的维度上合并，而堆叠会创建新维度。选择使用拼接还是堆叠操作来合并张量，取决于具体的场景是否需要创建新维度。拼接tf.concat(tensors, axis)a = tf.random.normal([4,35,8]) # 模拟成绩册 A
b
TensorFlow实战思维导图
转载
2020-03-17 21:08:00
212阅读
2评论
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
1 tf.data模块基于 tf.data API，我们可以使用简单的代码来构建复杂的输入， tf.data API 可以轻松处理大量数据、不同的数据格式 以及复杂的转换。1.1 tf.data API 最重要的概念：tf.data.Dataset 表示一些列元素中每个元素包含一个或多个 Tensor 对象。例如，在图片管道中，一个元素可能是单个训练样本，具有一对 表示图片数据和标签的张量。1.1.1 两种不同的方式来创建tf.data.Dataset直接从 Tensor 创建 Data
原创
2021-11-12 09:53:17
214阅读
该篇博客参考TensorFlow 官方文档中文版，对其进行进一步加深理解，博主也是刚刚入手TensorFlow，如果有什么不对的地方可以评论交流。 文章目录TensorFlow 总程序构建 x、y 数组构建TensorFlow模型设置损失函数、操作、以及训练初始化变量启动图执行循环 TensorFlow 总程序这里边介绍了一个TensorFlow基础教程，我们可以看一下这个程序import ten
转载
2023-11-01 22:29:41
71阅读
1 tf.data模块基于 tf.data API，我们可以使用简单的代码来构建复杂的输入， tf.data API 可以轻松处理大量数据、不同的数据格式 以及复杂的转换。1.1 tf.data API 最重要的概念：tf.data.Dataset 表示一些列元素中每个元素包含一个或多个 Tensor 对象。例如，在图片管道中，一个元素可能是单个训练样本，具有一对 表示图片数据和标签的张量。1.1.1 两种不同的方式来创建tf.data.Dataset直接从 Tensor 创建 Data
原创
2022-01-24 14:05:29
275阅读
目录1.介绍2.导入3.The Computational Graph4.TensorBoard5.张量（Tensor）6.数据流图(Dataflow Graph)7.Sesssion8.构建计算图1.介绍TensorFlow提供很多API，最低级别是API:TensorFlow Core，提供给你完成程序控制,还有一些高级别的API，它们是构建在TensorFlow Core之上的，这些高...
原创
2021-06-10 16:47:28
328阅读
目录1.介绍2.导入3.The Computational Graph4.TensorBoard5.张量（Tensor）6.数据流图(Dataflow Graph)7.Sesssion8.构建计算图1.介绍TensorFlow提供很多API，最低级别是API:TensorFlow Core，提供给你完成程序控制,还有一些高级别的API，它们是构建在TensorFlow Core之上的，这些高...
原创
2022-03-01 16:39:08
499阅读
TensorFlow is an end-to-end open source platform for machine learning. https://tensorflow.google.cn/overview/ http://www.tensorfly.cn/ 中文社区 https://gi
转载
2020-03-28 12:18:00
87阅读
2评论
神经元网络深度学习的起步程序 Hello World第一个应用程序总是应该从超级简单的东西开始，这样可以看到代码如何产生和运作的整体框架。就创建神经网络而言，我喜欢使用的例子是一个能够学习两组数字之间函数关系的神经元。具体来说，如果你在写下面函数的代码，表明你已经知道了这个函数的"规则"，即x和y的映射关系。那么，如何训练一个神经网络来完成同等的任务呢? 用数据！用数据来训练神经网络。通过给它输入
tensorflow的运行机制属于“定义”与“运行”相分离，tensorflow定义的内容都在“图”这个容器中完成，关于图有几点需要理解的。1、一个“图”代表一个计算任务2、在模型运行的环节中，“图”在会话(session)里被启动3、session将图的节点操作发布到CPU GPU上，同时提供OP的方法也就是说在tensorflow中定义的时候，其实就只是定义了图，图是静态的，在定义完成之后是不
原创
2022-06-27 20:31:04
110阅读
基本使用 使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow: 使用图 (graph) 来表示计算任务. 在被称之为 的上下文 (context) 中执行图. 使用 tensor 表示数据. 通过 维护状态. 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary oper
转载
2017-04-20 20:56:00
101阅读
2评论
