《基于Tensorflow高阶API构建大规模分布式深度学习模型系列: 开篇》 Estimator类是机器学习模型的抽象，其设计灵感来自于典典大名的Python机器学习库Scikit-learn。Estimator允许开发者自定义任意的模型结构、损失函数、优化方法以及如何对这个模型进行训练、评估和导出等内容，同时屏蔽了与底层硬件设备、分布式网络数据传输等相关的细节。 
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2024-04-24 18:45:45
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要想使用Tensorflow API，首先要知道它能干什么。Tensorflow具有Python、C++、Java、Go等多种语言API，其中Python的API是最简单和好用的。 Tensor Transformations：Tensor：数据类型转换、形状转换、切片(slice)和连接(join)。  
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2024-03-03 21:21:34
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tf.kerastf.keras 是 tensorflow2 引入的高封装度的框架，可以用于快速搭建神经网络模型，keras 为支持快速实验而生，能够把想法迅速转换为结果，是深度学习框架之中最终易上手的一个，它提供了一致而简洁的 API，能够极大地减少一般应用下的工作量，提高代码地封装程度和复用性。 Keras 官方文档： https://tensorflow.google.cn/api_docs
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2024-03-31 20:17:58
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REFERENCE: https://mp.weixin.qq.com/s/I4Q1Bv7yecqYXUra49o7twNCHW 和NHWC非常好理解
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2021-07-22 13:57:01
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该章介绍有关常量张量，序列操作，随机数张量的API常量张量Tensorflow提供了很多的操作，去帮助你构建常量。tf.zeros(shape, dtype = tf.float32, name = None)解释：这个函数返回一个全是零的张量，数据维度是 shape，数据类型是 dtype。使用例子：#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
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2024-08-09 19:10:17
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1.将数据集打散并依旧保留对应标签：idx = tf.range(10)
idx = tf.random.shuffle(idx)
a = tf.gather(a, axis= , idx)
b = tf.gather(b, axis= , idx)2.通过转置来改变tensor的content：a = tf.random.normal([4, 28, 28, 3]) # [b, w, h, c]
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2024-04-03 15:19:51
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## 如何安装TensorFlow的Java API
### 1. 整体流程
下面是安装TensorFlow的Java API的整体流程：
```mermaid
flowchart TD
A(下载TensorFlow JAR文件) --> B(导入JAR文件到项目)
B --> C(配置项目依赖)
C --> D(使用TensorFlow API)
```
###
原创
2024-05-11 07:05:49
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在使用 TensorFlow 进行开发时，查阅 TensorFlow API 文档是非常重要的一步。TensorFlow API 文档提供了详细的函数和类的说明，以及如何正确使用它们的示例代码。下面将详细介绍如何查阅 TensorFlow API 文档，并通过代码示例演示如何使用这些 API。
### TensorFlow API 文档查阅流程
在使用 TensorFlow 进行开发时，遵循以
原创
2024-05-29 10:49:00
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目录一.引言二.Java / Tensorflow 代码配置1.代码配置2.Maven 配置三.环境检测1.显卡检测2.显卡监控四.推理踩坑1.异常现象2.异常日志五.安装 cuda-10.01.下载 cuda 安装包2.安装 cuda2.1 preface 前言2.2 安装配置2.3 安装完成2.4 可能遇到的问题六.安装 cuDNN1.安装 cuDNN2.解压 tgz 文件3.查看 cuDNN
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2023-08-23 09:36:29
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TensorFlow是Google开发的第二代分布式机器学习系统。于2015年11月在Github上开源，并于2017年1月发布了1.0版本的预览，API接口趋于稳定。目前TensorFlow正处于快速迭代中。有大量的新功能及性能优化在持续研发中。 TensorFlow设计之初是加速机器学习的研究，并快速的将研究原型转化为产品。除了TensorFlow，Google也开源过大量成功的项目，包括大
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2024-05-05 17:36:01
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在采用TensorFlow是，尽量采用TensorFlow自带的api进行数据处理，可以减少采用训练好的模型进行推理阶段的预处理或后处理步骤。 一、Tensor 之间的运算规则相同大小 Tensor 之间的任何算术运算都会将运算应用到元素级不同大小 Tensor(要求dimension 0 必须相同) 之间的运算叫做广播(broadc
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2024-03-25 21:15:09
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tensorflow-nn网络Tensorflow介绍TensorFlow版本TensorFlow结构TensorFlow流程Tensor介绍Tensor种类激活函数（activation function）参考文献最后 Tensorflow介绍 Tensorflow是Google公司在2015年开发维护的一套实现机器学习的框架，目前最新版本是2.0版本比1.0版本优化了很多api接口。同
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2024-04-01 13:54:58
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本文出自 掘金翻译计划 正在组织翻译的 TensorFlow 官方文档。如果您有兴趣，欢迎 申请成为译者，学习完译者教程后，参与到文章和文档的翻译和及对当中。我们也正在招募 TensorFlow 译者，欢迎积极参加。TensorFlow 为 Java 程序提供了 API 。这些 API 是在 Java 应用中专门用来加载和执行 Python 创建的模型的。这个教程解释了如何安装并在应用中使用 Te
Dataset API是TensorFlow 1.3版本中引入的一个新的模块，主要服务于数据读取，构建输入数据的pipeline。此前，在TensorFlow中读取数据一般有两种方法：使用placeholder读内存中的数据使用queue读硬盘中的数据(关于这种方式，可以参考我之前的一篇文章：十图详解tensorflow数据读取机制)相Dataset API同时支持从内存和硬盘的读取，相比之前的两
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2024-05-29 11:31:40
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一、常见的参数学习算法TensorFLow 中的优化器子类都是基于其父类 tf.train.Optimizer() 的，常用的子类有以下画红框的三种：
• tf.train.GradientDescentOptimizer()
• tf.train.MomentumOptimizer()
• tf.train.AdamOptimizer()参数(权重和偏置)更新步骤：
计算所有可训练参数的
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2024-04-23 16:06:21
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优化网络方法：梯度优化：优化一个函数的最终取值，假设w是函数的输入参数，j(w)是需要优化的函数，那么基于梯度的优化指的是改变w以得到最小化或最大化的j(w)。梯度下降算法：沿着函数下坡方向（导数增大的反方向）移动w而获得更小的j(w)的技术在深度学习领域被称为梯度下降。w泛指神经网络中的参数，j(w)表示训练数据集上的损失函数。随机梯度下降：大规模数据训练大型线性模型必须要用到的方。在实际应用中
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2024-03-16 13:56:05
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近年来，机器学习和深度学习不断被炒热，tensorflow 作为谷歌发布的数值计算和神经网络的新框架也获得了诸多关注，spark和tensorflow深度学习框架的结合，使得tensorflow在现有的spark集群上就可以进行深度学习，而不需要为深度学习设置单独的集群，为了深入了解spark遇上tensorflow分布式深度学习框架的原理和实践，飞马网于4月10日晚，邀请到先后就职于百度、腾讯，
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2023-09-07 17:46:09
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Tensorflow函数式API的使用 一、总结 一句话总结： I、在我们使用tensorflo
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2020-07-29 06:07:00
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会话一个运行Tensorflow operation的类，会话开启的两种方式：tf.Session():用于完整的程序中tf.InteractiveSession():用于交互上下文中的Tensorflow，例如：shellinit(target='',graph=None,config=None):初始化会话graph：默认情况下，session绑定默认图target：访问远程设备，指定grpc
原创
2022-06-27 20:17:08
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计划现将 tensorflow 中的 Python API 做一个学习，这样方便以后的学习。该章介绍有关张量转换的API数据类型投射Tensorflow提供了很多的数据类型投射操作，你能将数据类型投射到一个你想要的数据类型上去。tf.string_to_number(string_tensor, out_type = None, name = None)解释：这个函数是将一个string的Tens
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2024-10-05 16:56:46
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