《Tensorflow 实战google深度学习框架》第二版源代码

最新推荐文章于 2024-09-09 16:31:48 发布
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#《Tensorflow 实战google深度学习框架》第二版 #源代码

本教程提供TensorFlow实战指南，涵盖第二版的详细内容。资源包括完整资料、源代码及数据集，适用于深度学习与TensorFlow的学习者。

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【TensorFlow】TensorFlow实战Google深度学习框架第2版参考代码（04-深层神经网络）
长相忆兮长相忆的专栏
11-18 306
郑泽宇&梁博文&顾思宇著《TensorFlow实战Google深度学习框架（第2版）》第4章深层神经网络部分样例代码。
【TensorFlow】TensorFlow实战Google深度学习框架第2版参考代码（09-自然语言处理）
长相忆兮长相忆的专栏
11-18 372
郑泽宇&梁博文&顾思宇著《TensorFlow实战Google深度学习框架（第2版）》第9章自然语言处理部分样例代码。
《Tensorflow 实战google深度学习框架》第二版 的 程序源代码存放地址
一滴水，一缕光
04-23 8065
<<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 
Tensorflow 实战 Google 深度学习框架（第2版）---- 10.3.2节 P280 代码
wzg2016的博客
08-10 472
#-*-coding:utf-8-*- import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO) def lenet(x,is_training): x =...
《TensorFlow实战》与《TensorFlow实战Google深度学习框架》对比认识
热门推荐
张月鹏的博客
05-05 2万+
研究生的毕业论文提交以后，有了一定的闲暇时间就读了最近刚出版的两本介绍 TensorFlow 的书籍《TensorFlow实战》和《TensorFlow实战Google深度学习框架》。以下是我对两本书的对比认识，希望对打算买书的人有所参考。
Tensorflow 实战 Google 深度学习框架（第2版）---- 10.2.1节 P270 代码
wzg2016的博客
08-10 313
#-*-coding:utf-8-*- from keras.preprocessing import sequence from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense,Embedding from keras.layers import LSTM from keras.datasets import imd...
TensorFlow 2.0深度学习算法实战1
08-03
TensorFlow 2.0 是 Google 推出的深度学习框架的最新版本，它为开发者带来了更友好的接口和更高的灵活性。相较于之前的版本，TensorFlow 2.0 强调了易用性和直观性，使得学习和开发深度学习模型变得更加简便。本书...
人工智能开发实战TensorFlow机器学习框架解析
sinat_30844883的博客
08-28 1614
‌‌TensorFlow是由‌Google开发的用于‌机器学习和人工智能的开源软件库，特别适用于‌深度神经网络的训练和推理。‌ 它是一个基于‌数据流图的符号数学系统，设计用于解决复杂的数学问题，并广泛应用于机器学习、深度学习等领域。
深度学习框架 人工智能操作系统 训练&前向推理 PyTorch Tensorflow MindSpore caffe 张量加速引擎TBE 深度学习编译器 多面体 polyhedral AI集群框架
万有文的博客
04-03 1358
深度学习框架发展到今天，目前在架构上大体已经基本上成熟并且逐渐趋同。无论是国外的Tensorflow、PyTorch，亦或是国内最近开源的MegEngine、MindSpore，目前基本上都是支持EagerMode和GraphMode两种模式。
tensorflow实战google深度学习框架 文档及源码GIT
studyvcmfc的专栏
03-24 284
https://blog.youkuaiyun.com/qq_41011336/article/details/84836097?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522158497936519724847058848%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130056874..%2522%25...
TensorFlow：实战Google深度学习框架（七）循环神经网络
woshigzp的博客
08-01 955
基本的循环神经网络   循环神经网络的结构 循环神经网络的发明时间已经很早了，最开始被广泛应用是在语言模型中，因为语言模型是有时间序列关系的   循环神经网络的主要用途是处理和预测序列数据。从结构上来看，循环神经网络的隐藏层节点之间是有连接的，隐藏层的输入不仅仅包括输入层的输出，还包括上一时刻隐藏层的输出。因此在当前时刻的输出，不仅仅包括当前时...
Tensorflow 实战google深度学习框架--第二版
qq_41674647的博客
11-07 353
<<Tensorflow 实战google深度学习框架--第二版>> 源代码链接： https://github.com/caicloud/tensorflow-tutorial/tree/master/Deep_Learning_with_TensorFlow/1.4.0 代码要用到的数据链接： https://github.com/caicloud/tensorf...
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]]) ...
豆瓣评分9.7 这本书真是太优秀了! TensorFlow全面实战 附电子版！！
嘴巴吃糖了
08-09 264
TensorFlow 乃是由 Google Brain 团队所开发的开源机器学习框架。其被广泛应用于各类机器学习与深度学习的领域，像是神经网络、自然语言处理以及图像识别等等。《TensorFlow 实战：Google 深度学习框架》全方位涵盖了 TensorFlow 的核心概念与技术，从基础的知识到高级的应用均有详尽的阐释，不但介绍了 TensorFlow 的基本操作，还包含了如何凭借 TensorFlow 来进行图像分类、自然语言处理等实际任务的实战例子。
tensorflow实战Google深度学习框架---TFRecord
sinat_38998284的博客
08-12 256
 将输入数据转化为TFRecord格式 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import numpy as np #生成整数类型的属性 def _int64_feature(value): return tf.train.Feature(int64_lis...
【TensorFlow】TensorFlow从浅入深系列之五 -- 教你详解滑动平均模型
中科院AI算法工程师的博客
11-17 716
本文是《TensorFlow从浅入深》系列之第5篇 TensorFlow从浅入深系列之一 -- 教你如何设置学习率（指数衰减法） TensorFlow从浅入深系列之二 -- 教你通过思维导图深度理解深层神经网络 TensorFlow从浅入深系列之三 -- 教你如何对MNIST手写识别 TensorFlow从浅入深系列之四 -- 教你深入理解过拟合问题（正则化） 目录 滑动平均模型： ...
实战google深度学习框架（第四章学习笔记）
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03-05 233
1.激活函数常用的三个： tf.nn.relu tf.sigmoid tf.tanh 2.异或问题 3.监督学习的两大种类： 分类问题和回归问题 分类问题使用的损失函数为交叉熵 softmax的作用是：将神经网络前向传播得到的结果变成一个概率分布 4. v=tf.constant([1.0,2.0,3.0]) print(tf.log(v)).eval()) 对每个元素取对数的命令 5.回归问题...
TensorFlow的实战（详细代码）
2301_81887304的博客
12-27 3647
TensorFlow中的计算可表示为一个有向图(计算图)，其中每个运算操作为一个节点，每个节点可有任意多个输入和输出；在计算图的边中流动(flow)的数据被称为张量(tensor)，tensor在计算图中flow，故命名为TensorFlow；Session是用户使用TensorFlow的交互式接口，可通过Session的Extend方法添加新的节点和边；反复执行计算图时一般的tensor不会被持续保留，Variable中的数据tensor会被保存。自编码器，即可以使用自身的高阶特征编码自己。
TensorFlow框架详解及深度学习应用实战
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weixin_35189483的博客
09-09 1296
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：TensorFlow是由Google Brain团队开发的开源深度学习框架，广泛应用于学术和工业领域。它以高效、灵活和可扩展性著称。开源项目"tensorflow-tensorflow.zip"提供了TensorFlow项目的源代码，涵盖核心库、API、示例和文档。本文将深入讲解TensorFlow的核心概念和主要功能，如数据流图、会...
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