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最新推荐文章于 2024-06-27 16:04:06 发布

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本文提供了一个优快云博客的链接示例，尽管具体内容未给出，但通常这类博客会包含编程技术、开发经验分享等方面的内容。

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tensorflow图片数据增强

Learning by doing

11-01

1704

在对图像进行深度学习时，有时可能图片的数量不足，或者希望网络进行更多的学习，这时可以对现有的图片数据进行处理使其变成一张新的图片，在此基础上进行学习，从而提高网络识别的准确率。 1、图像解码显示利用matplot库可以方便简洁地在jupyter内对图片进行绘制与输出，首先通过tf.gfile打开图片文件，并利用函数tf.image.decode_jpeg将jpeg图片解码为三位矩阵，之后便可以...

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人工智能实践：Tensorflow2.0笔记北京大学MOOC（2-1）

qq_44001283的博客

08-20

1438

系列内容整理自中国大学MOOC “北京大学-人工智能实践:Tensorflow笔记” 课程。本讲目标：学会神经网络优化过程，使用正则化减少过拟合，使用优化器更新网络参数。本节内容：本节将在上一讲的基础上进一步讨论神经网络复杂度、学习率策略、激活函数、损失函数等概念。

Tensorflow学习总结

MARY197011111的博客

03-30

705

一、tensorflow简介 1.TensorFlow是Google开发的一款神经网络的Python外部的结构包, 也是一个采用数据流图来进行数值计算的开源软件库. 2.安装:利用anaconda安装 3.原理：通过不断学习进行曲线拟合，由图1到图2。TensorFlow是采用数据流图来计算, 所以首先我们得创建一个数据流流图, 然后再将我们的数据（数据以张量(tensor)的形式存在）放在...

tensorflow总结

qq_32110859的博客

09-13

334

最近的工作主要围绕tensorflow分布式（ps-worker，horovod）的改造，连最基本的模型搭建以及损失函数等都忘记了。出了问题都不知道该从何查起，做如下总结。一、目前遇到的问题： imagenet 数据集训练alexnet模型，模型loss输出一直固定在6.9左右。已经查过以下问题。模型的参数随着训练过程在变化将模型输入设置为全白图片，检查模型输出l...

Tensorflow总结

lynn_001的博客

01-02

237

1、查看device信息 import os import tensorflow as tf # os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3' a = tf.constant([1., 2., 3.], shape=[3], name='a') b = tf.constant([1., 2., 3.], shape=[3], name='b') c = a...

Tensorflow 总结

joe_8086的博客

09-20

495

TF中还有一个概念是kernel，kernel是operation在某种设备上的具体实现。TF的库通过注册机制来定义op和kernel，所以可以通过链接一个其他的库来进行kernel和op的扩展。

TensorFlow总结（2020版）

YBAdiam的博客

09-13

496

前言 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(张量)意味着N维数组，Flow(流)意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。 TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域，对2011年开发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改进...

基于Python和TensorFlow实现BERT模型应用

最新发布

kfashfasf的博客

06-27

810

BERT基于Transformer架构。Transformer由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成，但BERT只使用编码器部分。编码器的主要组件包括：多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）：计算序列中每个位置对其他位置的注意力分数。前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）：对每个位置的表示进行独立的非线性变换。

TensorFlow进阶教程

苏冉旭的专栏

02-17

1091

目标读者：假设读者是已经熟悉python，并且已经看了一些tensorflow示例程序，希望能了解tensorflow的内在编码规则、特点和高效的编码方式。如果是这样，本文会适合你。本文切入点是介绍tensorflow与python/numpy的不同以及语法习惯/编程思路的转换，然后介绍TF语言的重要特征和推荐的编程习惯及方法；如果读者还不熟悉numpy或python，请先学习相应教程。如...

tensorflow安装全解(全解萌新向/CPU/下载快/自选新旧版本/GPU安装简述/报错解决)

baidu_39157459的博客

03-03

2525

tensorflow安装详解一、安装过程总述二、安装过程分述2.1 一些建议和说明2.2 创立环境2.3 激活环境2.4 pip安装（※）2.5 GPU安装简述三、后述（如何尝试解决报错）一、安装过程总述笔者结合自己两次安装tensorflow的经历为初学者写下这份说明，已尽可能地写的较为清楚明白，以下安装按CPU安装过程来说明，GPU安装稍些复杂，但也是只多几个步骤，只做了简要概述，详见...

TensorFlow语法小结

06-11

里面总结了TensorFlow常用的语法与几个常用的cmd命令，希望能帮助大家更好地学习

tensorflow总结帖

zeroQiaoba的博客

04-24

606

变量定义：#随机产生100个数，类型为float32 x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) y_data = x_data*0.1 + 0.3x_data = np.linspace(-1,1,300)[:, np.newaxis] noise = np.random.normal(0, 0.05, x_data.shape) y_data

TensorFlow基础知识点总结(常用知识点)

石头的博客

01-03

550

TensorFlow基础知识点总结(常用知识点)

tensorflow问题总结

m0_37712157的博客

02-12

3319

目录 1、tensorflow python framework erros invalidArgmentError:connot batch tensors with different shapes in componet 0. First element had shape [227,227,3] and element 19 had shape [227,227,4] 2、incomp...

tensorflow的用法总结

fangju2013的博客

08-14

623

tensorflow的用法总结：1. Tensor的用法：tensor是张量，一般可以认为tensor就是指的矩阵，例如： import tensorflow as tf a = tf.zeros(shape=[1,5]) 表示一个1*5的矩阵，且是一种数据的抽象概念，没有实际赋值，也没有分配空间。2. Variable的用法：variable是变量的意思，一般用来表示各种计算参数，包括矩阵、

tensorflow学习总结（一）

weixin_45187794的博客

07-24

286

学了了tensorflow 中关于函数以及Variable函数的使用，以下是相关代码以及注释。 import tensorflow as tf state=tf.Variable(0,name='variable1')#给定变量的初始值以及名字 print(state.name)#打印变量名 con=tf.constant(1,name='constant1')#常量值为1 new_value=tf.add(state,con) newstate=tf.assign(state,new_value)#ass

Tensorflow学习总结一

qiang0556的博客

08-11

1053

Tensorflow学习总结记录学习Tensorflow的所有内容，学习资料来源于Tensorflow官网。 1 张量的阶、形状、数据类型 1.1 阶在TensorFlow系统中，张量的维数来被描述为阶.但是张量的阶和矩阵的阶并不是同一个概念.张量的阶（有时是关于如顺序或度数或者是n维）是张量维数的一个数量描述.比如，下面的张量（使用Python中list定义的）就是2阶. ...

TensorFlow常用总结

一只小包子的博客

09-15

699

文章目录1.计算图节点与Tensor 1.计算图节点与Tensor TensorFlow计算图中每一个节点都定义了一个计算，而计算的结果都通过Tensor 来保存，因此Tensor和计算图中节点对应的计算结果所对应，同时Tensor具有3个重要属性，name，dtype，shape，通过name可以唯一确定计算图上的一个Tensor，而Tensor通过dtype和shape相当于确定了一个sche...

Tensorflow小结

magicchu的博客

07-14

230

Tensorflow通常构建步骤

TensorFlow基础入门中文教程精要

1. **TensorFlow 基础概念**：解释TensorFlow的工作原理，包括张量（tensor）、计算图（computation graph）和会话（session）等核心概念。张量是TensorFlow中表示所有数据的最基本数据结构，计算图描述了张量如何...