TensorFlow学习（八）TensorFlow学习（八）训练自己模型的三种方法采用方法二进行训练模型第一步第二步训练过程：通过模型进行预测（代码）采用方法一进行训练模型（未完待续）准备工作数据装换成tfrecord读取tfrecordtrain.bat文件 TensorFlow学习（八）训练自己模型的三种方法1、准备一个需要的模型（如：inception）,然后确定算法的框架，初始化参数都是
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2023-11-02 06:43:10
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本节我们介绍TensorFlow的基本操作，对于入门的话我们需要掌握TensorFlow的四种重要类型和三个重要函数。我们会在下面结合代码一一介绍。一、基本类型和函数TensorFlow的四种重要类型分别为：@Variable 计算图谱的变量@Tensor 一个多维矩阵，带有很多方法@Graph 一个计算图谱@Session 用来运行一个计算图谱TensorFlow的三个重要函数分别
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2024-03-19 13:12:15
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这周的主要内容是向我们的神经网络中加入卷积层和池化层，有的人可能会不太了解，于是在开始之前我们先介绍这两个概念，熟悉的同学可以从3开始看起。1.什么是卷积前面我们学习了利用Tensorflow, 仅仅通过几行代码, 我们就可以建立一个深度神经网络，使你能够做服装的分类，而且我们以此得到了很好的准确率，但是我们所使用的这个算法，还是有点太初级了。 我们之前使用的方法是逐张 (帧) 图片逐个像素地遍历
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2024-05-09 12:55:37
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引言这是一次使用python进行机器学习的实验。一是总结自己学过的各种python包，二是了解一下使用python进行机器学习大概是什么样的，不过这次使用主要的目的还是熟悉Tensorflow的使用。本次实验使用到的python包及其版本：Tensorflow 1.8.0Numpy 1.14.3Pandas 0.22.0Matplotlib 2.2.2机器环境是：macOS 10.13Tensof
目录1.工具包TensorFlow张量 (Tensor)图 (graph)TensorBoard2.tf.estimator APIEstimator预创建的 Estimator (pre-made Estimator)自定义 Estimator(custom Estimator)3.编程练习 1）Pandas 简介 2）使用 TensorFlow 的起始步骤一、设置1.加载库
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2024-02-23 22:37:01
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摘要：本文介绍将TensorFlow网络模型迁移到昇腾AI平台，并执行训练的全流程。然后以TensorFlow 1.15训练脚本为例，详细介绍了自动迁移、手工迁移以及模型训练的操作步骤。作者：昇腾CANN。当前业界很多训练脚本是基于TensorFlow的Python API进行开发的，默认运行在CPU/GPU/TPU上，为了使这些脚本能够利用昇腾AI处理器的强大算力执行训练，需要对TensorFl
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2024-04-23 16:19:59
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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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TensorFlow是一个采用数据流图，用于数值计算的开源软件库。自己接触tensorflow比较的早，可是并没有系统深入的学习过，现在TF在深度学习已经成了“标配”，所以打算系统的学习一遍。在本篇文章中主要介绍TF的基础知识。。。创建并运行图###首先创建 两个变量import tensorflow as tf
reset_graph()
x = tf.Variable(3, name="x")
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2024-02-22 12:04:33
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入门小案例，分别是回归模型建立和mnist数据集的模型建立1、回归案例： import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import pandas as pd
#1=====================================
要安装TensorFlow，在系统中安装" Python"非常重要。从TensorFlow安装开始，Python 3.4+被认为是最好的选...
原创
2023-08-19 15:00:44
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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Google大脑小组（隶属于Goog
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2024-05-04 18:56:34
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官网上对TensorFlow的介绍是，一个使用数据流图(data flow graphs)技术来进行数值计算的开源软件库。数据流图中的节点，代表数值运算；节点节点之间的边，代表多维数据(tensors)之间的某种联系。我们可以在多种设备（含有CPU或GPU）上通过简单的API调用来使用该系统的功能。TensorFlow包含构建数据流图与计算数据流图等基本步骤，图中的节点表示数学操作，图中连结各节点
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2024-05-11 17:21:36
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前言：上一篇写的是Tensorflow做简单的线性回归模型，今天的任务是完成天气预测的模型。建立模型的基本流程是和前面一样的：读取数据、数据处理、选择模型、建立网络层、编译、训练、预测。1.读取数据：把磁盘中的数据读取出来（模块的导入这里就不在叙述，需要什么模块就导入即可）2.数据处理：a.这里提取年月日的方式是直接索引文件中需要的数据名称，并且赋值给我们定义的变量b.字符编码，并且在表中删除‘真
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2023-11-30 13:08:59
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学习tensorflow先要了解它编码的流程，在此简要描述一下其流程，所有的TensorFlow训练神经网络的过程大致可以分为以下三个过程：1、定义神经网络的结构和前向传播的输出结果。2、定义损失函数以及选择反向传播优化的算法。3、生成会话并且在训练数据上反复运行反向传播优化算法。无论神经网络结构如何变化，这三个步骤是不变的。当然，每一步里面涉及到的方法和函数是比较复杂的，真正学好神经网络不止要了
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2024-03-26 15:46:08
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训练模型通常需要以下几个步骤：数据预处理： 将原始数据转换为可以被模型处理的形式。这包括数据清洗、数据归一化、特征提取等操作。在 TensorFlow 中，可以使用 tf.data API 来进行数据预处理。定义模型： 使用 TensorFlow 定义模型结构。这包括选择合适的神经网络结构、搭建神经网络层、定义损失函数等。在 TensorFlow 中，可以使用 tf.keras API 来定义模型
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2023-10-24 09:08:01
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首先简单介绍一下AE和VAE然后在完成代码实践一、什么是自编码器（Auto-encoder）自动编码器是一种数据的压缩算法，其中数据的压缩和解压缩函数是数据相关的、有损的、从样本中自动学习的。在大部分提到自动编码器的场合，压缩和解压缩的函数是通过神经网络实现的。这种算法的大致思想是：将神经网络的隐含层看成是一个编码器和解码器，输入数据经过隐含层的编码和解码，到达输出层时，确保输出的结果尽量与输入数
TensorFlow lite 开发手册（6）——TensorFlow Lite模型使用通用流程（以CPM算法为例）（一）流程示意（二）主要函数说明（三） 操作流程3.1 CPM算法介绍3.2 加载模型3.3 加载所有tensor3.4 获取输入输出信息3.5 构建输入3.6 调用模型3.7 取出输出结果3.8 输出结果后处理3.8 标记结果3.9 完整程序 （一）流程示意
Creat
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2024-04-09 15:11:13
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TensorFlow提供了优化器，可以缓慢地更改每个变量，以便最小化损失函数。最简单的优化器是梯度下降。它根据相对于该变量的损失导数的大小修改每个变量。通常，手动计算符号导数是冗长乏味且容易出错的。因此，TensorFlow可以使用函数tf.gradients自动生成仅给出模型描述的导数。为了简单起见，优化器通常为您做这个。例如optimizer = tf.train.GradientDescen
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2024-03-29 10:02:06
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引言
基于Anaconda的tensorflow安装
1 下载linux版本的Anaconda安装包2 安装Anaconda利用anaconda安装tensorflow 1 建立一个 conda 计算环境2 激活环境使用 conda 安装 TensorFlow3 安装tensorflow4 如何在jupyter中使用tensorflow总结 利用Doc
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2024-05-23 14:01:47
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