tensorflow介绍基本语法工作原理Fetch取出内容Feed占位操作模型的保存与读取经典案例线性回归逻辑回归简单神经网络CNNRNN查看准确度 介绍通过graph表示计算任务在Session中执行图使用tensor表示书籍通过变量Variablew维护数据，feed和fetch可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据.参考：http://www.te
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2024-04-20 14:37:55
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Tensorflow函数——tf.variable_scope（）详解 tf.variable_scope(name_or_scope,default_name=None,values=None,initializer=None,regularizer=None,caching_device=None,partitioner=None,custom_getter=None,reuse=N
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2024-03-05 22:50:31
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前言前几天女票问了我一个阿里的面试题，是有关C++语言的const常量的，其实她一提出来我就知道考察的点了：肯定是const常量的内存不是分配在read-only的存储区的，const常量的内存分配区是很普通的栈或者全局区域。也就是说const常量只是编译器在编译的时候做检查，根本不存在什么read-only的区域。所以说C++的const常量和常量字符串是不同的，常量字符串是存储在read-on
基本语法注释：在Java代码中用于解释和说明的文字格式//注释内容--单行注释（可以嵌套单行注释）
/*注释内容--多行注释*/（可以嵌套单行注释不能嵌套多行注释）
文档注释
/***/----文档注释（ 通过javadoc命令把注释内容生成一个文档）常量 在程序执行过程中值不发生改变的量 分类 字面值常量 整数常量----1, 123 567 小数常量----3.4 字符常量----‘a’
import tensorflow as tfhello = tf.constant('hello, chenjun!')sess = tf.Session()print(sess.run(hello))>>>b'hello, chenjun!'
原创
2021-09-07 11:03:07
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`import tensorflow as tfdata1 = tf.constant(22,dtype=tf.int32)data2 = tf.Variable(10,name=‘var’)print(data1)print(data2)sess = tf.Session()init = tf.global_variables_initializer()print(sess.run...
原创
2021-06-18 15:48:49
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import tensorflow as tfa = tf.constant([1,5], dtype=tf.int32)print(a)print(a.shape)print(a.dtype)
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2022-05-08 13:57:44
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教程：使用tensorflow-slim训练自己数据的图像分类器1. 环境配置2. 数据集处理2.1 获取数据2.2 生成list列表文件2.3 生成labels标签文件2.4 生成训练集与验证集2.5 生成TFRecord数据3. 下载预训练模型4. 训练模型4.1 读入数据4.2 构建模型4.3 训练5. 验证模型6. 可视化7. 模型导出7.1 导出包含模型体系的GraphDef7.2 冻
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2024-07-18 13:45:32
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核心定义：主要类：tf.train.Saver类负责保存和还原神经网络自动保存为三个文件：模型文件列表checkpoint，计算图结构model.ckpt.meta，每个变量的取值model.ckpt。其中前两个自动生成。加载持久化图：通过tf.train.import_meta_graph("save/model.ckpt.meta")加载持久化的图以下文章转载自：（零尾）-----------
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2024-07-31 21:11:42
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# Hive生成常量表的实用指南
Hive 是一个用于处理大规模数据的开源数据仓库工具，运行在 Hadoop 生态系统上。它能够将结构化数据映射为数据表，并提供 SQL 类似的查询语言。本文将介绍如何在 Hive 中生成常量表，并通过代码示例来帮助更好地理解这个过程。
## 一、常量表的概念
常量表通常是指存储一组固定数据的表，例如国家代码、城市名称、产品类型等信息。这些表在数据分析过程中非
TensorFlow解析常量、变量和占位符 最基本的 TensorFlow 提供了一个库来定义和执行对张量的各种数学运算。张量，可理解为一个 n 维矩阵，所有类型的数据，包括标量、矢量和矩阵等都是特殊类型的张量。 TensorFlow 支持以下三种类型的张量： 常量：常量是其值不能改变的张量。 变量
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2021-01-27 10:15:00
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创建Tensorflow的模型在Android平台受到设备的限制，本身并不能训练模型，因此需要使用已有的模型。 在本文中将介绍如何将Tensorflow的模型转换成tflite模型，为Android设备可以使用。import tensorflow as tf
import numpy as np
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2024-04-11 14:48:07
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TensorFlow之tfrecords文件详细教程制作数据集思路：
将训练数据和测试数据生成tfrecords文件 为什么呢？ 这种文件以二进制进行存储，只占用一个内存块 对于大数据能够提高cpu效率
代码步骤
首先对数据进行处理 方便后面写入tfrecords文件
1：使用tf.python_io.TFRecordWriter('定义一个文件名')类 定义一个tfrecords 文件
2：
1.tensorflow常量变量的定义 测试代码如下： 运行效果如下： 2.tensorflow运算原理 3.tensorflow常量变量的四则运算 常量与常量之间的四则运算 测试代码如下： 运行结果如下： 常量与变量之间的四则运算 测试代码如下： 运行结果如下：
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2021-07-15 10:23:22
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D:\Users\ZHONGZHENHUA\Anaconda3\envs\tensorflow\Lib\site-packages\tensorflow https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive https://visualstudi
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2018-08-31 10:42:00
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1 张量和图
TensorFlow是一种采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。其中 Tensor 代表传递的数据为张量（多维数组），Flow 代表使用计算图进行运算。数据流图用「结点」（nodes）和「边」（edges）组成的有向图来描述数学运算。「结点」一般用来表示施加的数学操作，但也可以表示数据输入的起点和输出的终点，或者是读取/写入持久变量（persi
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2017-09-02 20:37:00
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趁着最近有点时间，花几天时间把tensorflow教程整理出来(红色表示没有完成)High level apis：estimators是一个高级接口，极大简化了机器学习的编程，它能够实现：训练，评估，预测，export for serving两种使用方法：1：使用pre-made estimators，2：自己写(custom) estimators 都基于（tf.estimator.
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2024-05-27 14:47:53
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Tensorflow的部署之 TensorFlow 模型导出
目录 Tensorflow教程笔记 使用 SavedModel 完整导出模型 Keras 自有的模型导出格式 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
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2024-03-09 20:03:23
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学生成绩预测一、问题描述二、 解决思路1. 决策树办法2. 回归办法三、理论基础1. 独热码2. 回归模型简介A. 线性回归模型B. 逻辑回归模型C. 岭回归模型D. 套索回归模型四、 动手实践1. 环境及模块2. 数据集预处理A. 首先导入pandas模块（import pandas as pd），按属性读取数据集的特征类别，保存在data_features中；B. 然后从sklearn模型中
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2024-09-18 15:07:05
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一、Tensorflow基本概念 1、使用图（graphs）来表示计算任务，用于搭建神经网络的计算过程，但其只搭建网络，不计算 2、在被称之为会话（Session）的上下文（context）中执行图 3、使用张量（tensor）表示数据，用“阶”表示张量的维度。关于这一点需要展开一下 0阶张量称为标
