TF精品文章

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  tf.function和Autograph使用指南-Part 1

  AutoGraph是TF提供的一個(gè)非常具有前景的工具, 它能夠?qū)⒁徊糠謕ython語(yǔ)法的代碼轉(zhuǎn)譯成高效的圖表示代碼. 由于從TF 2.0開(kāi)始,?TF將會(huì)默認(rèn)使用動(dòng)態(tài)圖(eager execution), 因此利用AutoGraph,?在理想情況下, 能讓我們實(shí)現(xiàn)用動(dòng)態(tài)圖寫(xiě)(方便, 靈...

  Steven 2019-06-26 18:59 評(píng)論0 收藏0
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  Tensorflow Python API 翻譯（math_ops）（第一部分）

  ...操作，你可以使用基本的算術(shù)運(yùn)算符添加到你的圖表。 tf.add(x, y, name = None) 解釋：這個(gè)函數(shù)返回x與y逐元素相加的結(jié)果。 注意：tf.add操作支持廣播形式，但是tf.add_n操作不支持廣播形式。 使用例子： #!/usr/bin/env python # -*- coding: u...

  cnTomato 2019-07-30 15:25 評(píng)論0 收藏0
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  tensorboard簡(jiǎn)介（含代碼）

  ...分布) 一.基礎(chǔ)知識(shí) Tensorflow的計(jì)算表現(xiàn)為數(shù)據(jù)流圖，因此tf.Graph類(lèi)中包含了一系列表示計(jì)算的操作對(duì)象（tf.Operation）,以及操作之間的流動(dòng)的數(shù)據(jù)(tf.Tensor)。tf.Operation代表圖中的一個(gè)節(jié)點(diǎn)，用于計(jì)算張量數(shù)據(jù)可以由節(jié)點(diǎn)構(gòu)造器（tf.ad...

  JayChen 2019-07-31 11:01 評(píng)論0 收藏0
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  tensorflow學(xué)習(xí)筆記3——MNIST應(yīng)用篇

  ... 使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)訓(xùn)練MNIST數(shù)據(jù)集 import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets(MNIST_data, one_hot=True...

  baishancloud 2019-07-30 15:33 評(píng)論0 收藏0
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  Tensorflow Python API 翻譯（array_ops）

  ...，你能將數(shù)據(jù)類(lèi)型投射到一個(gè)你想要的數(shù)據(jù)類(lèi)型上去。 tf.string_to_number(string_tensor, out_type = None, name = None) 解釋：這個(gè)函數(shù)是將一個(gè)string的Tensor轉(zhuǎn)換成一個(gè)數(shù)字類(lèi)型的Tensor。但是要注意一點(diǎn)，如果你想轉(zhuǎn)換的數(shù)字類(lèi)型是tf.float32，...

  xiaoqibTn 2019-07-30 15:25 評(píng)論0 收藏0
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  Stacked Autoencoder

  ...如下圖： 實(shí)驗(yàn)代碼如下： #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np import input_data N_INPUT = 28*28 N_HIDDEN_1 = 1000 N_OUTPUT_1 = N_INPUT N_HIDDEN_2 = 1500...

  張率功 2019-07-30 15:15 評(píng)論0 收藏0
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  tensorflow1轉(zhuǎn)tensorflow2

  ...我們可能會(huì)定義一個(gè)張量和一個(gè)變量： import tensorflow as tf # Define a tensor x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784]) # Define a variable W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10])) 在TensorFlow 2.0中，我們可以使用變...

  mzlogin 2023-04-26 02:16 評(píng)論0 收藏420
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  Sparse Autoencoder

  ...特征表示。 實(shí)驗(yàn)代碼如下： #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np N_INPUT = 4 N_HIDDEN = 100 N_OUTPUT = N_INPUT BETA = tf.constant(3.0) LAMBDA = tf.constan...

  harryhappy 2019-07-30 15:18 評(píng)論0 收藏0
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  利用 tf.gradients 在 TensorFlow 中實(shí)現(xiàn)梯度下降

  ...函數(shù)的梯度。我們只需要設(shè)計(jì)我們的函數(shù)，然后去調(diào)用 tf.gradients 函數(shù)就可以了。是不是非常簡(jiǎn)單。 接下來(lái)讓我們來(lái)舉個(gè)例子，具體說(shuō)明一下。 使用 TensorFlow 內(nèi)置的優(yōu)化器對(duì) MNIST 數(shù)據(jù)集進(jìn)行 softmax 回歸 在使用 tf.gradients 實(shí)現(xiàn)梯...

  ckllj 2019-07-30 15:10 評(píng)論0 收藏0
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  第1話 TensorFlow基礎(chǔ)概念 （計(jì)算圖、張量、會(huì)話、常量、變量、占位符）

  ...ensorFlow程序中，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)維護(hù)一個(gè)默認(rèn)的計(jì)算圖，通過(guò)tf.get_default_graph()函數(shù)可以獲取這個(gè)默認(rèn)的計(jì)算圖。 import tensorflow as tf a = tf.constant([1.0, 2.0], name=a) b = tf.constant([1.0, 2.0], name=b) result = a + b #通過(guò)a.graph屬性可以...

  makeFoxPlay 2019-07-31 11:27 評(píng)論0 收藏0
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  TensorFlow學(xué)習(xí)筆記（8）：基于MNIST數(shù)據(jù)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN

  ...關(guān)于RNN/LSTM的理論知識(shí)，可以參考這篇文章 代碼 # coding: utf-8 # @author: 陳水平 # @date：2017-02-14 # # In[1]: import tensorflow as tf import numpy as np # In[2]: sess = tf.InteractiveSession() # In[3]: from te...

  venmos 2019-07-25 11:29 評(píng)論0 收藏0
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  tensorflow

  ...的計(jì)算圖來(lái)執(zhí)行兩個(gè)數(shù)字的加法操作： import tensorflow as tf a = tf.constant(5) b = tf.constant(3) c = tf.add(a, b) with tf.Session() as sess: result = sess.run(c) print(result) 在這個(gè)例子中，我們首先定義了兩個(gè)常量節(jié)點(diǎn) a 和...

  cyqian 2023-04-26 02:26 評(píng)論0 收藏618
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  Tensorflow快餐教程(1) - 30行代碼搞定手寫(xiě)識(shí)別

  ...flow。 我們迅速來(lái)個(gè)例子試下好不好用： import tensorflow as tf a = tf.constant(1) b = tf.constant(2) c = a * b sess = tf.Session() print(sess.run(c)) 輸出結(jié)果為2. Tensorflow顧名思義，是一些Tensor張量的流組成的運(yùn)算。運(yùn)算需要一個(gè)Session來(lái)運(yùn)行。如果...

  April 2019-07-30 16:17 評(píng)論0 收藏0