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博客分享了AI领域的学习内容，包括解决TensorFlow使用时CPU编译不支持警告、对比不同session使用体验、解析相关函数等。还介绍了交叉熵在机器学习中的应用，Markdown页内跳转方法，以及Python模块编写与发布等知识，同时推荐了一些专注不同领域的博主。

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解决Tensorflow 使用时cpu编译不支持警告 – 2019.05.04

tf.InteractiveSession()与tf.Session() – 2019.05.04

目前在pycahrm使用这两个session的不同体验分别是：

如果使用常规Session，不放在with块内，则不能使用：x.initializer.run() 这类初始化语句
只能使用 sess.run(x.initializer) 进行初始化
# 异常显示找不到合适的session

如果使用 InteractiveSession，
则可以不放在with语句块内，同样使用 x.initializer.run()
-- 方便在Jupyter Notebook中的IPython环境使用吧

TensorFlow学习笔记1：graph、session和op – 2019.05.04

reduce_sum()中的reduction_indices --2019.05.08

tf.argmax()解析 --2019.05.08

import tensorflow as tf
import numpy as np
test = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4], [5, 4, 3], [8, 7, 2]])
t = tf.argmax(test, axis=1)

with tf.Session() as sess:
    """
    张量调用方式 eval
    操作节点调用方式 run
    """
    print(t.eval())  # [2 2 0 0]
    
    """
    tf.argmax接收的参数是ndarray，不是tensoeflow的张量
    """