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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
# TensorFlow Java 使用教程 TensorFlow 是一个开源的机器学习框架,最初由 Google 开发,用于构建和训练各种深度学习模型。虽然 TensorFlow 主要用于 Python 编程语言,但它也提供了 Java API 供 Java 开发者使用。在本教程中,我们将介绍如何在 Java 中使用 TensorFlow,以及如何构建一个简单的神经网络模型。 ## Tens
原创 2024-04-18 04:05:26
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历时两天,踩过很多坑,终于语气词装好了。说一下我的情况:tensorflowGPU-1.14.0,CUDA-10.0,cuDNN-v7.6.5,Anaconda3-2019.10,python-3.6,1650显卡。2020年3月2日 好了下面是步骤!大致的步骤为一、安装CUDA和cuDNN。二、安装Anaconda三、安装tensorflowGPU 下面一一介绍:一、安装CU
转载 2024-05-27 10:01:45
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Tensorflow教程笔记基础TensorFlow 基础TensorFlow 模型建立与训练基础示例:多层感知机(MLP)卷积神经网络(CNN)循环神经网络(RNN)深度强化学习(DRL)Keras Pipeline自定义层、损失函数和评估指标常用模块 tf.train.Checkpoint :
原创 2021-07-16 17:34:46
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本文主要介绍tf.argmax,tf.reduce_mean(),tf.reduce_sum(),tf.equal()的使用1 tf.argmax(
原创 2023-05-17 15:25:42
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Tensorflow Keraskeras 其实是tensorflow、mxnet、theano的再封装,接口标准化
原创 2021-08-02 15:23:01
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其实内容有一定难度,不适合入门资料,同样的内容可以讲的很简单,需要一定的知识储备。使用 TensorFlow 的基本步骤学习目标:学习基本的 TensorFlow 概念在 TensorFlow使用 LinearRegressor 类并基于单个输入特征预测各城市街区的房屋价值中位数使用均方根误差 (RMSE) 评估模型预测的准确率通过调整模型的超参数提高模型准确率设置在此第一个单元格中,我们将加
目录一,这次分享如何使用微信小程序,制作出自己想要的页面,首先介绍常用的内置组件:1,在页面的模板xxx.wxml里写入内容,首先是文本标签,介绍两个最常用的2,按钮3,文本标签4,图片标签 5,开关选择器6,日期选择器 7,图标8,元素水平滚动9,垂直滚动,只是把scroll-view的scroll-x变成scroll-y=true即可 10,幻灯片组件二,基础语法
原来链接 -> link声明:参考自Python TensorFlow Tutorial – Build a Neural Network,本文简化了文字部分 文中有很多到官方文档的链接,毕竟有些官方文档是中文的,而且写的很好。Tensorflow入门资源:付费tensorflow教程Tensorflow graphsTensorflow是基于graph的并行计算模型...
原创 2021-05-29 07:40:53
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Tensorflow教程笔记TensorFlow 基础目录Tensorflow教程笔记计算图纸Tensor 张量意义自动求导机制基础示例:线性回归NumPy 下的线性回归TensorFlow 下的线性回归计算图纸Tensorflow 首先要定义神经网络的结构, 然后再把数据放入结构当中去运算和 training.因为TensorFlow是采用 数据流图(data flow graphs) 来计算, 所以首先我们得创建一个数据流图, 然后再将我们的数据(数据以张量(tensor)的形式存在)放在
原创 2021-07-09 14:52:04
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原来链接 -> link声明:参考自Python TensorFlow Tutorial – Build a Neural Network,本文简化了文字部分 文中有
原创 2022-03-18 14:37:41
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Tensorflow教程笔记基础TensorFlow 基础TensorFlow 模型建立与训练基础示例:多层感知机(MLP)卷积神经网络(CNN)循环神经网络(RNN)深度强化学习(DRL)Keras Pipeline自定义层、损失函数和评估指标常用模块 tf.train.Checkpoint :变量的保存与恢复常用模块 TensorBoard:训练过程可视化常用模块 tf.data :数据集的构建与预处理常用模块 TFRecord :TensorFlow 数据集存储格式常用
原创 2021-07-09 14:24:09
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Tensorflow教程笔记基础TensorFlow 基础TensorFlow 模型建立与训练基础示例:多层感知机(MLP)卷积神经网络(CNN)循环神经网络(RNN)深度强化学习(DRL)Keras Pipeline自定义层、损失函数和评估指标常用模块 tf.train.Checkpoint :
原创 2021-07-16 17:34:55
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TensorFlow DeepLab教程初稿-tensorflow gpu安装教程 Summary: DeepLab需要1.10以上版本。 本日志详细记录在两台不同笔记本电脑安装/更新 TensorFlow-GPU的具体过程 这是本人第3次,4次安装tf,这两次是gpu版。 第一次是安装cpu版,第二次是在python2.7 arcpy环境下安装32位 tf,但不能运行。第三次安装成功,但电脑
转载 2019-07-24 19:41:00
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开篇作为用tensorflow1.4一值没更新的人来讲,本来决定换pytorch,但是看了下tensorflow2的一些简单操作后,决定再次投入到tensorflow的怀抱。基础操作首先看一些基础操作import tensorflow as tf import numpy as np tf.__version__ #'2.2.0' x = [[1.]] m = tf.matmul(x, x) p
TensorFlow学习笔记(二):TensorFlow入门 TensorFlow学习笔记二TensorFlow入门TensorTensorFlow教程importing TensorFlow计算图tfTrain API完整代码tfcontriblearnBasic usage自定义模型 在安装完TensorFlow后,如果要将TensorFlow用好,我们需要有如下的知识:如何使用Python编
转载 2024-10-16 07:48:01
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TensorFlow R发现它很有用...
翻译 2023-07-14 18:31:53
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1.import 2.train test指定训练集测试集 3.在sequential()中搭建网络结构,逐层描述每层网络(相当于走了一遍前向传播) 4.在compile()中配置训练方法,告知训练器选择哪种优化器,选择哪个损失函数,以及选择哪种评测指标 5.在fit()中执行训练过程,告知训练集和测试集的输入特征和标签,告知每个batch是多少,告知要迭代多少次数据集 6.用summar()打印
目录结构:深度学习简介Tensorflow系统介绍Hello TensorFlowCNN 看懂 世界RNN 能说会道CNN+LSTM看图说话损失函数与优化算法这本书很适合有一定机器学习基础的人阅读, 书中首先第一章会介绍深度学习是什么、发展趋势如何,第二章介绍了Tensorflow是如何通过 “图” 来简单方便地构建一个神经网络,第三章简单介绍了安装以及相关的python库,然后使用kaggle
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