TensorFlow实战Google深度学习框架

最新推荐文章于 2025-08-08 08:29:00 发布
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CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 人工智能（TensorFlow） 文章标签： google 框架 tensorflow
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/onlyzhaozhen/article/details/84913233
本书提供实战案例，深入浅出地讲解了如何使用TensorFlow这一Google开源的深度学习框架进行开发。书中包含了大量的示例代码，帮助读者快速上手。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

[url=https://github.com/caicloud/tensorflow-tutorial/tree/master/Deep_Learning_with_TensorFlow]TensorFlow实战Google深度学习框架-书中代码[/url]
Tensorflow 实战 Google 深度学习框架 | 学习笔记（一）
Self Improvement Lab
03-17 2798
Shoot on the moon and if you miss you will still be among the stars. Caicloud Github :tensorflow-tutorialhttps://github.com/caicloud/tensorflow-tutorial 原本 tutorial 使用的 Tensorflow 最新版本是 1.4.0 ，本...
关于《TensorFlow 实战Google深度学习框架》
tianse12的专栏
05-23 7586
这本书是由才云科技Caicloud发行，主要内容是熟悉tensorflow框架的基本结构以及在深度学习领域实际应用。 具体的代码参见： 1.官方： caicloud/tensorflow-tutorial: Example TensorFlow codes and Caicloud TensorFlow as a Service dev environment. https://github
Tensorflow 实战google深度学习框架 02
mtj66的博客，交流WX:SpringBreeze1104
03-10 314
1. 三层简单神经网络 import tensorflow as tf # 1.1 定义变量 w1= tf.Variable(tf.random_normal([2, 3], stddev=1, seed=1)) w2= tf.Variable(tf.random_normal([3, 1], stddev=1, seed=1)) x = tf.constant([[0.7, 0.9]]) ...
【TensorFlow】TensorFlow实战Google深度学习框架第2版参考代码（03-TensorFlow入门）
长相忆兮长相忆的专栏
11-18 261
郑泽宇&梁博文&顾思宇著《TensorFlow实战Google深度学习框架（第2版）》第3章TensorFlow入门部分样例代码。
【TensorFlow】TensorFlow实战Google深度学习框架第2版参考代码（08-循环神经网络）
长相忆兮长相忆的专栏
11-18 233
郑泽宇&梁博文&顾思宇著《TensorFlow实战Google深度学习框架（第2版）》第8章循环神经网络部分样例代码。
tensorflow实战Google深度学习框架
求知
02-21 709
TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架，目前已得到广泛应用。《TensorFlow：实战Google深度学习框架（第2版）》为TensorFlow入门参考书，旨在帮助读者以快速、有效的方式上手TensorFlow和深度学习。书中省略了烦琐的数学模型推导，从实际应用问题出发，通过具体的TensorFlow示例介绍如何使用深度学习解决实际问题。书中包含深度学习的入门知识和大量实践经验，是走进这个前沿、热门的人工智能领域的优选参考书。 第2版将书中所有示例代码从TensorFlow 0.9.0
TensorFlow 实战谷歌深度学习框架
weixin_42061012的博客
09-29 411
TensorFlow 实战谷歌深度学习框架 实战谷歌深度学习框架5.2.1 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data INPUT_NODE=784 OUT_NODE=10 LAYER1_NODE=500 BATCH_SIZE=100 LEARNING_RATE_BASE=...
《Tensorflow 实战google深度学习框架》第二版
zzg_1990的专栏
10-17 939
<<Tensorflow 实战google深度学习框架--第二版>> 源代码链接： 书中代码存放地址:Github  代码要用到的数据链接： 每章所需的数据集下载地址 Pdf 高清下载 https://download.youkuaiyun.com/download/zzg_1990/10725796...
Tensorflow 实战Google深度学习框架
mtj66的博客，交流WX:SpringBreeze1104
03-05 296
三层简单神经网络 In [1]: import tensorflow as tf 1.1 定义变量 In [2]: w1= tf.Variable(tf.random_normal([2, 3], stddev=1, seed=1)) w2= tf.Variable(tf.random_normal([3, 1], stddev=1, seed=1)) x = tf.consta...
Tensorflow实战Google深度学习框架
02-25
本文于网络,文章讲解了使用TensorFlow如何来构建神经网络及图像识别与卷积神经网络的详细描述。tensor:张量，是tensorflow的数据模型。在tensorflow中可以简单理解为多位数组，表示计算节点，是tensorflow管理数据的...
TensorFlow实战Google深度学习框架.zip_tensorflow_tensorflow 实战_tensorflow
07-15
在"TensorFlow实战Google深度学习框架"这份资源中，你将深入了解到如何利用TensorFlow进行高效的深度学习模型构建和训练。 一、TensorFlow基本概念 1. **张量(Tensors)**：TensorFlow的核心就是张量，它是多维数组...
源自《Tensorflow 实战 Google 深度学习框架》的 TensorFlow 学习笔记
08-10
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/b8400f461389 源自《Tensorflow 实战 Google 深度学习框架》的 TensorFlow 学习笔记（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
TensorFlow深度学习实战（29）——自监督学习（Self-Supervised Learning）
盼小辉丶的博客
08-08 841
在本节中，我们讨论了利用数据学习数据分布的各种自监督策略，获得数据的嵌入空间，用于解决下游任务。介绍了自预测、对比学习和代理任务作为自监督学习 (Self-Supervised Learning) 的具体方法。
利用遗传算法优化列车自动运行系统运行引导曲线.zip
08-11
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
永磁同步电机无传感器控制：基于二阶滑模超螺旋与模糊控制的新模型
08-11
内容概要：本文介绍了一种新的永磁同步电机（PMSM）无位置（速度）传感器控制模型。该模型引入了二阶滑模超螺旋控制率和模糊控制器，旨在解决传统滑模控制中存在的抖振问题并提高控制精度。文中详细对比了传统滑模控制与新型二阶滑模超螺旋控制率的特点，强调后者具有更快的响应速度和更高的精度。模糊控制器通过输出变滑模增益，能动态调整滑模增益，进一步提升系统的稳定性和抗干扰能力。最后，文章提供了详细的滑模搭建文档、仿真模型及相关参考资料，便于读者理解和应用。 适合人群：从事电机控制系统研究与开发的技术人员，尤其是对永磁同步电机无传感器控制感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标：适用于需要高精度、快速响应的电机控制系统设计，如工业自动化、电动汽车等领域。目标是通过引入先进的控制算法，提升系统的稳定性和控制精度。 阅读建议：读者可以通过提供的仿真模型和相关资料深入理解新型控制方法的工作原理及其优势，结合实际应用场景进行实验验证。
jenkins3.508的插件压缩包
08-11
jenkins3.508的插件压缩包，把常用的一些插件包都下载打包了，方便那些服务器环境不能联网的小伙伴们
电子系统设计基本知识(ADD).pdf
最新发布
08-11
电子系统设计基本知识(ADD).pdf
TensorFlow实战：深度学习框架解析与应用
"Tensorflow实战Google深度学习框架" TensorFlow是一个由Google开发的开源深度学习框架，它以其强大的计算能力和灵活性在AI领域广泛应用。本文深入探讨了如何使用TensorFlow构建神经网络，特别是涉及图像识别和卷积...
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