目录1、placeholder2、add_n3、add_to_collection4、tf.argmax()5、cast6、tf.equal7、tf.reduce_sum8、tf.nn.dropout函数 1、placeholderplaceholder，中文意思是占位符，在tensorflow中类似于函数参数，运行时必须传入值。import tensorflow as tf
impor
前言是的，除了水报错文，我也来写点其他的。本文主要介绍Keras中以下三个函数的用法：fit()fit_generator()train_on_batch()当然，与上述三个函数相似的evaluate、predict、test_on_batch、predict_on_batch、evaluate_generator和predict_generator等就不详细说了，举一反三嘛。环境本文的代码是在以
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2024-06-27 05:07:33
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文章目录Tensorflow常用函数1. 基础2. 数据处理3. 网络搭建4.使用Keras5. 自制数据（预处理），打包 Tensorflow常用函数1. 基础tf.int
tf.float32
tf.float64tf.constant(张量内容，dtype=数据类型) # 创建张量
tf.convert_to_tensor(数据名，dtype=?) # numpy转tensor
tf.ze
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2024-04-07 14:41:15
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zip（）函数zip语法zip([iterable, ...])
a=[1,2,3]
b=[4,5,6]
c=[4,5,6,7,8]zip() 函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同，利用 * 号操作符，可以将元组解压为列表zipp=zip(a,b)
#result
[(1,4
小白学TensorFlow（一）tensorflow安装在安装之前，您必须选择以下类型的TensorFlow之一来安装：TensorFlow仅支持CPU支持。如果您的系统没有NVIDIA®GPU，则必须安装此版本。请注意，此版本的TensorFlow通常会更容易安装（通常在5或10分钟内），因此即使您有NVIDIA GPU，建议先安装此版本。TensorFlow支持GPU。TensorFlow程序
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2024-05-26 17:40:50
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# Python的fit模型训练函数详解
在现代数据科学和机器学习的应用中，模型训练是一个非常核心的概念。训练模型的过程通常是利用`fit`函数进行的。在这篇文章中，我们将探讨Python中`fit`函数的工作原理及其在机器学习中的应用。
## 什么是`fit`函数？
`fit`函数是许多机器学习库（如`scikit-learn`、`TensorFlow`、`Keras`等）中用来训练模型的
TFLite系列的前几篇文章中，我们介绍了TFLite和创建模型的过程。在这篇文章中，我们将更深入地研究模型优化。我们将探索TensorFlow模型优化工具包(TF MOT)支持的不同模型优化技术。最后对优化后的模型进行了详细的性能比较。1. TensorFlow模型优化工具包TensorFlow Model Optimization Toolkit是一套用于优化ML模型的工具，用于部署和执行。在
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2024-04-20 18:35:00
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安装tensorflow与pytorch前提： 已安装完Anaconda 这⾥主要使⽤ Windows 中的Anaconda Prompt 进⾏安装，因为在Linux、Mac通⽤也是⼤同⼩异的第一步：打开Anaconda Prompt配置镜像源打开后，可以看到现在是base环境，就是安装完anaconda之后的自带环境（⾸先进⾏镜像源的配置，因为咱们⼤部分⼩伙伴在国内，但是tensorflow和p
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2024-10-28 09:54:23
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第一部分神经网络设计过程与TensorFlow1差不多。只是函数不同。代码p13.张量（Tensor）讲解了创建Tensor的方法：tf.constan（张量内容，dtype=数据类型（可选））方法即可创建。将numpy数据类型转换为Tensor数据类型：tf.convenrt_to_tensor（数据名，dtype=数据类型（可选））生成正态分布的随机数：默认均值为0，标准差为1tf.rando
fit( x, y, batch_size=32, epochs=10, verbose=1, callbacks=None,
validation_split=0.0, validation_data=None, shuffle=True,
class_weight=None, sample_weight=None, initial_epoch=0)
x：输入数据。如果模型只有一个输入，那么
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2024-08-13 12:36:47
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最近学习了sklearn中数据的标准化其实出了fit_transform函数概述1. fit()
fit函数主要用来计算一组数据的特征值，例如平均值，方差，中位数等等固定属性。2.transform
transform这个函数主要是就是进行标椎化，降维，归一化等操作3.fit_transform
fit_transform这个函数主要就是将上述fit函数和transform函数结合起来一步操作，例
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2023-06-02 13:04:17
647阅读
本篇是因为写的好所以转载。感谢原作者啊噗不是阿婆主写在前面 fit和transform没有任何关系，仅仅是数据处理的两个不同环节，之所以出来fit_transform这个函数名，仅仅是为了写代码方便，会高效一点。 sklearn里的封装好的各种算法使用前都要fit，fit相对于整个代码而言，为后续API服务。fit之后，然后调
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2024-08-26 15:44:34
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PyTorch在前面使用纯手工做了线性回归，线性回归的问题其实就是求解损失函数最小的情况下的w值。在PyTorch里面很多的函数都进行了封装，我们直接用就可以。损失函数手写损失函数def loss(y, y_pred):
"""损失函数"""
# (真实值 - 预测值)^2 的平均值
return ((y_pred - y)**2).mean()PyTorch封装的损失函数损失函数就是
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2023-12-10 02:34:48
177阅读
def build_model():
...
m = Model(...)
....
return m
model = build_model()
...
model.fit(...) fit(x=None, y=None, batch_size=None, epochs=1, verbose=1, callbacks=N
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2024-04-03 16:25:35
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model.fit_generator()函数参数fit_generator(self, generator, steps_per_epoch, epochs=1, verbose=1, callbacks=None, validation_data=None, validation_steps=None, class_weight=None, max_q_size=10, workers=1, pickle_safe=False, initial_epoch=0)利用Python的生成器，逐个生
原创
2021-07-12 11:45:02
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了解 scikit-learn 及其用法是很重要的，但还有其他一些库也可以改善你的编程体验。 scikit-learn 是基于 NumPy 和 SciPy 科学计算库的。此外，我们还会用到 pandas 和 matplotlib。NumPy NumPy 是 Python 科学计算的基础包之一。它的功能包括多维数组、高级数学函数（比如 线性代数运算和傅里叶变换），以及伪随机数生成器。 在 sciki
引言文本使用 tensorflow 2.8, CUDA 11.2 以及 cuDNN 8.1.1 训练了 cifar10 数据集. 代码没有那么重要, 主要是完成了环境的安装以及各种问题排查, 最后用一个简单的网络结构跑了一下训练. 如果本文对你有用, 麻烦不吝点个赞; 如果有啥问题, 请不要犹豫, 赶紧联系我.下载数据集和查看数据import tensorflow as tf
from keras
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2024-07-23 15:12:15
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到目前为止，我们已经只使用了 TensorFlow 的高级 API tf.keras，但它已经让我们走得很远：我们使用各种技术构建了各种神经网络架构，包括回归和分类网络、Wide & Deep 网络和自归一化网络，例如批量标准化、辍学和学习率计划。事实上，你将遇到的 95% 的用例除了 tf.keras（和 tf.data；参见第 13 章）之外不需要任何东西。但现在是时候深入了解 Ten
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2024-04-01 11:01:23
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看过 TensorFlow-slim 训练 CNN 分类模型（续） 及其相关系列文章的读者应该已经感受到了 tf.contrib.slim 在训练卷积神经网络方面的极其方便之处，特别是它让构建模型变得非常直观。但不可忽视的是，它还存在一在很大的缺点，就是它在训练模
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2024-05-09 15:18:30
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对于数据量较小而言，可能一般选择直接将数据加载进内存，然后再分batch输入网络进行训练。但是，如果数据量较大，这样的方法就不适用了，因为太耗内存。在这儿我介绍一种比较通用，高效的读取方法，即使用tensorflow内定标准格式——TFRecord.TFRecords其实是一种二进制文件，虽然它不如其他格式好理解，但是它能更好的利用内存，更方便复制和移动，并且不需要单独的标签文件。TFRecord
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2024-04-08 10:27:53
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