一、想要让Log4net日志(以下称日志)按每月自动归类为一个文件夹，为此，学习和修改了log4net.config文件。查了资料，重点是以下这些参数:<param name="File" value="Log/log.config" />
<param name="AppendToFile" value="true" />
<param name="RollingS
经验证本文的程序兼容TensorFlow 1.11.0版本 tensorflow profiler 主要特性使用tensorflow profiler举例高级功能Advisor TensorFlow profiler 主要特性从r1.3版本开始， tensorflow 提供profiler模块为方便描述，下面将tf中运行的神经网络模型简称为graph，其中的节点称为node.profiler的最大
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2024-03-13 20:03:10
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目录一、tensorflow 1.x版本1.1 手写交叉熵损失1.1.1 非喂数据的 python 代码1.1.2 喂数据版的 python 代码二、tensorflow 2.x版本2.1 手写交叉熵损失2.2 利用 tf 的交叉熵损失接口一、tensorflow 1.x版本1.1 手写交叉熵损失1.1.1 非喂数据的 python 代码#LR not fe
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2024-04-06 19:23:41
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TensorFlow 官方文档中文版你正在阅读的项目可能会比 Android 系统更加深远地影响着世界！缘起2015年11月9日，Google发布人工智能系统TensorFlow并宣布开源，同日，极客学院组织在线TensorFlow中文文档翻译。机器学习作为人工智能的一种类型，可以让软件根据大量的数据来对未来的情况进行阐述或预判。如今，领先的科技巨头无不在机器学习下予以极大投入。Facebook、
Linux是一种开源操作系统，大家都知道它在计算机领域有着广泛的应用。而TensorFlow则是一个功能强大的机器学习工具，被广泛用于深度学习领域。今天我们要讨论的是红帽（Red Hat）与Linux以及TensorFlow之间的路径关系。
首先，红帽是一家总部位于美国的软件公司，主要提供企业级的开源软件解决方案。其旗下的操作系统Red Hat Enterprise Linux（RHEL）是业内
原创
2024-05-17 12:12:26
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在进行深度学习开发之前，我们都必须面对的是数据加载问题。如何加载我们自己的数据，是我们不得不面对的一个问题，本篇以数据加载作为我们tensorflow实战的开始，教你手把手实现自己的模型训练。目录一、tensorflow常见的数据集格式二、内存数据2.1、数据集说明2.2、生成样本数据三、TFRecord数据四、Dataset数据集4.1、生成Dataset对象4.2、在Session中使用Dat
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2024-04-27 23:19:11
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想要使用Tensorflow必须先要安装上这个，我用的是win10系统，之前也装了python环境所以我就直接使用pip install tensorflow命令安装上就可以使用了。 想要使用tensorflow，就必须明白tensorflow：1、使用图（graph）来表示计算任务。2、在被称之为为会话（session）的上下文（context）中执行图。3、使用tensor表示数据。
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2024-04-23 11:57:41
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TensorFlow学习笔记02:使用tf.data读取和保存数据文件使用`tf.data`读取和写入数据文件读取和写入csv文件写入csv文件读取csv文件读取和保存TFRecord文件TFRecord基础API`Example`对象的创建和序列化TFRecord文件的读写写入TFRecord文件读取TFRecord文件 使用tf.data读取和写入数据文件准备加州房价数据集并将其标准化:fr
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2024-04-13 12:52:39
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前言我的TensorFlow环境： 用Anaconda3-5.0.1搭建的: windows7 + python3.6.3 + tensorflow1.8.0以下笔记中出现的程序代码均经过调试并运行成功的。很可能由于版本变更等原因，对部分代码进行过修改河调整。简介目的：了解TensorFlow 一个简单示例：import tensorflow as tf
import numpy as np
#
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2024-06-23 06:16:14
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安装配置Syslog一、配置安装环境linux centOS 7.4配置网络，具体见https://www.jianshu.com/p/cb8d0e6758ab二、安装配置rsyslog1）安装rsyslog[root@localhost ~]#yum -y install rsyslog2）更新下系统的其他包[root@localhost ~]#yum update（说明：配置文件/etc/rs
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2023-11-29 11:18:08
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一．自定义网络（CustomNetwork）通过自定义的网络我们可以将一些现有的网络和我们自己的网络串联起来，从而实现各种高效的网络。Keras.Sequential：可以将现有的层跟我们自己的层串联在一起，也可以很方便的组织层的参数；不过我们要使用Sequential需要准守一些协议： 1.我们自定义的层必须继承自Keras.layers.Layer； 2.我们自己的模型需要继承自Keras.M
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2024-04-15 15:02:34
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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。在此基础上，我们才可以在不同的平台上使用相对应的部署工具来部署模型文件。TensorFlow 提供了统一模型导出格式 SavedModel，使得我们训练好的模型可以以这一格式为中介，在多种不同平台上部署，这是我们在 TensorFlo
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2024-03-07 10:08:32
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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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# Android加载指定路径Tensorflow模型
## 介绍
在本篇文章中，我将向你介绍如何在Android应用程序中加载指定路径的TensorFlow模型。我们将按照以下步骤进行操作：
```mermaid
gantt
title 加载TensorFlow模型步骤
dateFormat YYYY-MM-DD
section 准备工作
下载TensorF
原创
2023-10-12 09:37:03
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【机器学习】径向基（RBF）神经网络的tensorflow实现一、tensorflow简介1.1、基础概念1.1.1计算图1.1.2 Session会话1.2、应用流程二、RBF神经网络的tensorflow实现2.1、需要介绍的tensorflow函数2.2、RBF神经网络的tensorflow实现。参考资料 一、tensorflow简介1.1、基础概念1.1.1计算图Tensorflow是一
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2024-03-08 23:33:19
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tf2.0 自定义模型层
一，内置模型层一些常用的内置模型层简单介绍如下。基础层Dense：密集连接层。参数个数 = 输入层特征数× 输出层特征数(weight)＋ 输出层特征数(bias)Activation：激活函数层。一般放在Dense层后面，等价于在Dense层中指定activation。Dropout：随机置零层。训练期间以一定几率将输入置0，
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2024-02-09 12:28:53
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TensorFlow - 张量
https://tensorflow.google.cn/guide/tensorsTensorFlow 指南 - TensorFlow 工作原理https://tensorflow.google.cn/guide正如名称所示，TensorFlow 这一框架定义和运行涉及张量的计算。张量是对矢量和矩阵向潜在的更高维度的泛化。TensorFlow 在
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2024-05-02 21:01:54
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TensorFlow基本概念之张量张量:Tensor1.打印hello world2.张量支持的数据类型3.创建张量4.计算张量5.稀疏张量 SparseTensor 张量:Tensor在TensorFlow中，张量是数据流图上的数据载体，tensorflow中的tensor就是张量的意思，使用张量统一表示所有数据。张量可以看做是0阶标量，1阶向量和2阶矩阵在高维空间的推广。 张量与常见数据实体
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2024-06-16 20:39:42
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如何使用VAE模型进行手写数字图片的创建其实主要依赖于两个发生器，一个是编码，一个是解码实现步骤如下：将数字手写的图片库传入到VAE中经过编码器（卷积神经网络）得到一个语义值（包括手写数字识别的特征，这里我们设置4个维度，分别代表：粗细，弯曲程度等）将获得的四个值进行平均数和标准差的求解，（目的是为了符合正态分布，为什么使用正态分布做随机数，因为正态分布形成的随机数比较精准）使用随机分布发生器进行
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2024-03-29 14:50:46
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