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基于GRU实现评论文本情感细粒度分析

官网：Mediapipe 是2012年起开始公司内部使用，2019年google的一个，可以提供开源的、跨平台的常用机器学习(machine learning)方案。Mediapipe实际上是一个集成的机器学习视觉算法的工具库，包含了人脸检测、人脸关键点、手势识别、头像分割和姿态识别等各种模型。

激活函数是考虑非线性因素，因为线性模型的表达能力不够。引入非线性激活函数，可使深层神经网络的表达能力更加强大优秀的激活函数应满足：

TensorFlow Serving是google开源的一个适用于部署机器学习模型，具有灵活、高性能、可用于生产环境的模型框架。它支持模型版本控制和回滚、支持并发、支持多模型部署、支持模型热更新等，由于这些特性，使得我们不需要为部署线上服务而操心，只需要训练好线下模型即可。同时，TensorFlow Serving还提供gRPC和REST API两种接口访问形式，其中gRPC接口对应的端口号为8500，而REST API对应的端口号为8501。基于TensorFlow Serving的持续集成框..

一、pip安装CPU版本pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflowGPU版本

需求：假设有100个点，点的分布满足y=1.5*x+2.3，实现该模型。步骤分析：1.准备数据集：满足y=1.5x+2.3的100个样本2.建立线性模型：随机初始化w和b y=w·x+b，目标：求出权重w和偏置b 确定损失函数（预测值与真实值之间的误差）--均差误差 梯度下降优化损失：需要指定学习率（超参数）3.实现import tensorflow as tf"""实现线性回归y=1.5x+2.3"""#1）准备数据集with tf.variable_s.

一、安装本人一直是Java爱好者，第一次接触python，周围做爬虫或者信息AI开发的小伙伴都说Python语言简单，所以多学一点是没有坏处的，接下来是一个完全不懂Python的小白对安装和使用Python等一系列工作的记录，让您体验Python的“Hello World”1.1下载官网：https://www.python.org，下载对应环境的版本。目前，Python有两个版本[2.x和3.x]，这两个版本是不兼容的，目前，3.x版本越来越普及。1.2安装【报错】：.

一、认识BP神经网络 BP网络（Back-ProPagationNetwork）又称反向传播神经网络，分为两个过程：（1）工作信号正向传递子过程；（2）误差信号反向传递子过程。 通过样本数据的训练，不断修正网络权值和阈值使误差函数沿负梯度方向下降，逼近期望输出。它是一种应用较为广泛的神经网络模型，多用于函数逼近、模型识别分类、数据压缩和时间序列预测等。其实，BP神经网络就是一个“万能的模型+误差修正函数”，每次根据训练得到的结果与预想结果进行误差分析，进而修改权值和阈值，一步步得到输出...