tensorflow2.0中的Tensor对象使用举例

最新推荐文章于 2024-01-26 22:20:33 发布
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本文介绍了One-hot编码的基础知识及其应用场景，并探讨了Meta-learning的概念与工作原理。通过分解任务来提升学习效率，适合希望深入了解机器学习核心技术的读者。

 

 

One_hot:编码

Keras.losses.mse:

Reduce_mean:

B：句子数

5：一个句子有5个单词

5：每个单词有5个维度

25000：25000个影评

80：一个影评有80个单词

100：一个单词有100个维度

B：图片数量

H：高度

W：宽度

C：rgb 颜色通道数

 

Meta-learning：把一个任务分割成多个任务。

Tensorflow 2.0 使用指南 (图文并茂，入门实战)
AI天才研究院
08-29 1122
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介 TensorFlow是一个开源的机器学习框架，它目前被广泛应用于各个领域，比如图像处理、自然语言处理、推荐系统等。近年来，TensorFlow的2.0版本在性能和可用性上都取得了显著的进步。本文将从一个TensorFlow新手的视角出发，带领大家熟悉TensorF
使用TensorFlow 2.0构建强化学习环境
AI天才研究院
08-14 397
强化学习（Reinforcement Learning，RL）近年来取得了令人瞩目的成就，AlphaGo、AlphaStar等人工智能的成功应用更是将其推向了新的高度。强化学习的核心在于智能体（Agent）通过与环境（Environment）交互，不断试错学习，最终找到最优策略来最大化累积奖励。构建一个高效、灵活的强化学习环境对于算法研究和实际应用都至关重要。TensorFlow 2.0作为目前最流行的深度学习框架之一，提供了丰富的工具和资源，为构建强化学习环境提供了强大的支持。
TensorFlow之Tensor对象
大脸猫的博客
01-26 1179
Tensor翻译成中文是指张量，tf.Tensor对象是数据对象的句柄。数据对象包括输入的常量和变量，以及计算节点的输出数据对象。所有Python语言中的常见类型的数据需要转为TensorFlow中的Tensor对象后，才能使用TensorFlow框架中的计算节点。 Tensor翻译成中文是指张量，零维度张量表示的是标量，一维张量表示的是向量，二维张量表示的是矩阵。TensorFlow中，训练卷...
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知行_那片天
05-13 9182
TensorFlow2.0教程-张量极其操作 完整tensorflow2.0教程代码请看tensorflow2.0：中文教程tensorflow2_tutorials_chinese(欢迎star) 更多TensorFlow2.0 入门教程请持续关注本博客：https://blog.csdn.net/qq_31456593/article/details/88606284 作者：Doit_ 来源：...
TensorFlow介绍-TensorFlow2.0基础操作
weixin_46414576的博客
03-20 367
数据类型： 常见的数据类型载体 • List：list设计非常的灵活，可以随意的插入添加和编辑，内存的管理不是很连续。对于高维度数据的读取和写入效率也会很低。 • np.array专门用来解决同类型数据运算的一个载体，可以很方便的将图片数据进行吞吐和转置等计算操作。弊端：在深度学习之前就已设计和广泛应用的科学计算库，没有很好的GPU计算支持，也不能支持自动求导。因此tensorflow 就应运而生...
tensorflow2.0---笔记1 tensor基本操作
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tensorflow中的tensor基本操作
Tensorflow2.0笔记 - tensor排序操作
vivo01的专栏
01-26 659
本笔记主要记录sort,argsort,以及top_k操作，加上一个求Top K准确度的例子。
TensorFlow2.0学习笔记2-tf2.0两种方式搭建神经网络
03-13 6164
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深度学习3-tensorflow2.0模型训练-自定义模型训练
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前言：Tensorflow2.0是2019年10月份正式发布的，本人在2019年寒假开始接触Tensorflow2.0，直至近日，对它的学习断断续续，不能很好地坚持下去，为此在学生生涯的最后一个月，将对他进行重新回顾，尤其是其中的基础知识，需要仔细揣摩与理解，最后背诵！ 张量（Tensor） Tensor表示的是多维数组，是多维列表，用阶表示张量的维数。 维数 阶 名字 例子 0-D 0 标量 scalar s=1 2 3 1-D 1 向量 vector v=[1,2,3] 2-
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做东西，最重要的就是动手了，所以这篇文章主要教大家动手跑了一个fcn32s和fcn8s的例子，这个例子的数据集选用自动驾驶相关竞赛的kitti数据集。这篇文章适合入门级选手。 文章的结构如下： 数据下载与分析 数据预处理（重点在label的预处理） 模型加载 模型微调 模型训练 测试集测试 2.数据预处理（重点在label的预处理） tensorflow模型的输入维度为[batcn, h, w...
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由于下面这个protobuf包是安装tensorflow2.4时默认安装的依赖包，所以python版本选择3.7不同的python版本为虚拟环境安装的依赖包和版本不会相同，以下是安装的依赖包。
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