大部分内容翻译自斯坦福大学CS20课程，有兴趣的童鞋可以阅读：http://web.stanford.edu/class/cs20si/syllabus.html TensorFlow是由Google公司开发的用于实现机器学习的一种架构。在TensorFlow的官网上写着如下的一段话："TensorFlow™ is an open source sof
/基本使用使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow:使用图 (graph) 来表示计算任务. 在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图. 使用 tensor 表示数据. 通过 变量 (Variable) 维护状态. 使用 fee...
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2019-03-26 08:38:46
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TensorFlow安装 TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（
原创
2024-06-04 11:09:20
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TensorFlow:• 使用图 (graph) 来表示计算任务.• 在被称之为会话 (Session) 的上下文 (context) 中执
原创
2023-06-25 10:04:10
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0.charRNN基础介绍charRNN 是N vs N的循环神经网络，要求输入序列长度等于输出序列长度。原理：用已经输入的字母去预测下一个字母的概率。一个句子是hello!,例如输入序列是hello,则输出序列是ello!预测时：首先选择一个x1当作起始的字符，然后用训练好的模型得到下一个字符出现的概率。根据这个概率选择一个字符输出，然后将此字符当作下一步的x2输入到模型中。依次递推，得...
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2021-07-30 11:04:22
297阅读
本文主要介绍tf.argmax，tf.reduce_mean(),tf.reduce_sum()，tf.equal()的使用1 tf.argmax(
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2023-05-17 15:25:42
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当前市场上对程序员的基本需求之一就是能够使用服务器进行开发。在绝大多
原创
2023-01-24 13:12:41
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TensorFlow 是一种开源的机器学习框架，由 Google 开发并维护。它提供了一种高度灵活的方式来构建和训练各种深度学习模型，包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络和自编码器等。
原创
2023-10-24 16:00:09
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TensorFlow 是一个开源的人工智能框架，由 Google 开发。它被设计成一个分布式系统，用于训练和执行大规模机器学习
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2024-03-27 16:19:26
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深度学习：TensorFlow支持深度神经网络的构建和训练，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和变换器（Transforme
原创
2024-03-06 15:50:20
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数据流图由节点和边组成，节点表示计算单元，边表示数据流。TensorFlow使用符号式编程的方式，可以在构建图时定义计算的各个步骤和操作。
TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发并维护。它被广泛应用于各种机器学习和深度学习任务，包括图像识别、自然语言处理、语音识别等。TensorFlow的基本概念包括以下几个方面：张量（Tensor）：TensorFlow中的基本数据单位是张量，可以看作是多维数组。可以是标量（零维）、向量（一维）、矩阵（二维）或更高维度的数组。图（Graph）：TensorFlow使用数据流
在TensorFlow中，计算流图由一系列的节点（操作）和边（张量）组成。通过构建计算流图，可以将复杂的机器学习模型抽象成一系列的简单
原创
2024-04-03 13:19:09
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TensorFlow是一个开源的人工智能库，最初由Google开发并于2015年发布。它是一个用于构建机器学习和深度学习模型以符号方式定义数学计算...
原创
2024-03-12 10:09:55
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TensorFlow运行模型-会话 会话（session） 会话拥有并管理TensorFlow程序运行时的所有资源 当所有计算完成之后需要关闭会话帮助系统回收资源 import tensorflow as tf ''' TensorFlow运行模型-会话 会话（session） 会话拥有并管理Ten
原创
2021-07-19 10:50:05
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TensorFlow是由Google开发的开源机器学习框架，用于深度学习和其他数值计算。其核心优势在于高度灵活性，支持多
```python # tensorflow里引入一个新的数据类型-张量(tensor)，与numpy的ndarray类似，是一个多维数组。和numpy的区别在于：numpy的ndarray只支持CPU计算，而张量支持GPU，可以通过GPU加速，提高速度，同时张量还支持自动微分计算，更适合深度学习
原创
2023-08-08 00:17:34
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1-1#tensorflow1.0之后的版本实现[tf1对应python3.5版本，尝试可用]#tf1版本的好处，网上有大量的资料；tf1在一些公司的使用还是比较多的；tf1是目前深度学习框架最难的#基于以上3点，所以推荐tf1版本#warnings用来屏蔽警告，因为tf1会出现很多警告，这些警告和代码运行时无关的importwarningswarnings.filterwarnings("ign
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2021-05-28 11:41:00
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