tensorflow实战google深度学习框架 文档及源码GIT

最新推荐文章于 2021-03-15 16:19:21 发布
转载 最新推荐文章于 2021-03-15 16:19:21 发布 · 298 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：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%257D&request_id=158497936519724847058848&biz_id=0&utm_sou

本文详细解析了如何从优快云博客中获取文章详情，包括标题、标签和内容的抓取方法，为开发者提供了实用的技术指导。
Tensorflow实战Google深度学习框架
偏执的眸
07-04 872
博主好久没有更新了，以后继续坚持吧第四章说到，深层神经网络，理解了一些基本概念，在第三章书中提到的模型是由线性的模型来实现的，被称为线性模型，因为当模型的输入只有一个的时候，输出的x和y为坐标系上的一条直线，类似的，当模型有n个输入的时候，也是在n维空间内的平面在前面的介绍中的为：                a = xW(1),  y=aW(2),其中x为输入，W为参数，也就相当于y = aW...
TensorFlow实战Google深度学习框架
hushaoqiqimingxing的博客
02-25 3720
TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架。科技届的聚光灯已经从“互联网+”转到了“AI+”； 掌握深度学习需要较强的理论功底，用好TensorFlow又需要足够的实践和解析。TensorFlow的库非常的丰富。 TensorFlow不同版本的示例程序代码库： http://github.com/caicloud/tensorflow-tutorial TensorFlow...
Tensorflow实战Google深度学习框架源码1.x-第三章
tomly_csdn
05-20 331
注：TensorFlow1.6.01、图，张量及会话1.1 定义两个不同的图# -*- coding: UTF-8 -* import tensorflow as tf g1 = tf.Graph() with g1.as_default(): v = tf.get_variable("v", [1], initializer=tf.zeros_initializer()) # 设置...
《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 8075
<<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》第二版源代码
Bowen Wang的博客
12-05 975
<<Tensorflow 实战google深度学习框架–第二版>> 完整资料github地址： https://github.com/caicloud/tensorflow-tutorial 源代码链接： https://github.com/caicloud/tensorflow-tutorial/tree/master/Deep_Learning_with_Tensor...
Python与TensorFlow深度学习项目实战
因此，可以推断这是一份围绕Python编程语言与TensorFlow深度学习框架整合使用的教学或实战项目资料集合。 从标题中的“Python-Tensorflow”可以看出，核心知识点聚焦在使用Python语言进行TensorFlow框架的应用开发...
深入学习TensorFlow：《deep learning with tensorflow》完整源码解析
综上所述，《Deep Learning with TensorFlow》随书源码为深度学习的学习者提供了一个宝贵的实战机会，通过研究和运行源码，学习者可以更加直观地理解TensorFlow框架的使用和深度学习模型的设计，进而提高自身的机器...
Python深度学习与人工智能实战项目合集
TensorFlow是由Google开发的开源机器学习框架，1.9版本正处于从早期版本向TensorFlow 2.x过渡的关键阶段，保留了静态计算图的设计思想，同时增强了对Keras的原生集成，为开发者提供了灵活且高效的建模能力。...
Win10环境下TensorFlow编译实战教程
在深入探讨如何在Windows 10上编译TensorFlow之前，需要明确TensorFlow是一个由Google开发的开源机器学习框架，广泛应用于数据流图的数值计算。而Windows 10作为一个操作系统的存在，其对TensorFlow的支持相较于...
TensorFlow实战Google深度学习框架(一)
zhujianing的博客
04-03 4682
第一章  深度学习简介 1.    人工有时候无法很好的抽取实体中的特征，那么是否有自动的方式？是的，深度学习解决的核心问题之一就是自动的将简单的特征合成更加复杂的特征，使用这些组合特征解决问题。 2.    深度学习是机器学习的一个分支，它除了可以学习特征和任务之间的关联以外，还能自动从简单特征中提取更加复杂的特征。 3.    深度学习领域主要关注如何搭建智能的计算机系统，解决人工智能中
python tensorflow 深度学习 学习示例程序
05-22
变量 线性回归 手写字体 逻辑回归 多层感知机 多层网络 卷积神经网络 tensorboard 显示优化记录 自编码 原理与PCA相似 长短时记忆 lstm 单词转词向量 中英文 保存和载入网络模型
tensorflow实战google深度学习框架_TensorFlow深度学习框架搭建
weixin_39849054的博客
11-24 361
与keras类似，tensorflow是一个很流行的机器学习、深度学习算法框架，开发者只需要专注于模型的设计，大大的提高了开发效率，tensorflow内置的模型丰富可以直接用于实践应用；加上自带有WEBUI监控，我们可以实时观测模型的运行状态。1 安装与测试安装环境：联网环境下win7+python3.x安装：声明：win7环境下的Tensorflow只能运行在Python 3.X...
tensorflow14《TensorFlow实战Google深度学习框架》笔记-06-03 迁移学习 code
一朵花开的时间
04-10 4667
# 《TensorFlow实战Google深度学习框架》06 图像识别与卷积神经网络 # win10 Tensorflow1.0.1 python3.5.3 # CUDA v8.0 cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1 # filename:ts06.03.py # 迁移学习# 以下实验需要如下资源 # 源码及资源位置：git clone https://github.com/c
《TensorFlow实战Google深度学习框架》读书笔记
程序人生的博客
06-27 5875
点击上方“程序人生”，选择“置顶公众号”第一时间关注程序猿（媛）身边的故事图片源自unsplash作者Jack Yang如需转载，请联系原作者授权。本文大致脉络：读书笔记...
《TensorFlow实战》—读书笔记
weixin_30546189的博客
06-02 422
　 　　我主要用pytorch，但是导师和师兄都用TensorFlow，并且许多论文也是用TensorFlow来复现，出于交流和学习需要看了《TensorFlow实战》的部分章节，以对TensorFlow有基础的认识，记录于此。 目录： 　　1 TensorFlow基础 　　　　1.1 TensorFlow概要 　　　　1.2 TensorFlow编程模型简介 　　2 Ten...
深度学习（基于Tensorflow2.0）学习笔记——实战Tensorflow分类器
qq_43632917的博客
02-18 883
引言 经过一番折腾，我们终于配置好了Tensorflow2.0的环境，接下来通过Tensorflow来一起揭开深度学习的神秘面纱吧。 实战Tensorflow分类器 首先我们打开我们昨天的Hello TF工程，进入编辑界面之后，依次点击Kernel -> Restart & Clear Output，这样就可以把上一次的编译结果清除了。为了避免产生一些不必要的错误，我们尽量在每次重新...
OneFlow深度学习框架介绍
GitCode
03-15 1671
独创的核心理念和技术路线: 分布式性能（高效性）是深度学习框架的核心技术难点，OneFlow围绕性能提升和异构分布式扩展，秉持静态编译和流式 并行的核心理念和架构，解决了集群层面的内存墙挑战，技术水平世界领先 性能效率极致提升 OneFlow计算集群内部的通信和调度消耗，提高硬件利用率，加快模型训练速度，训练成本时间大幅缩减。官方权威评测， OneFlow在常用模型场景下全面领先国内外竞品 自动支持模型并行与流水并行 仅靠数据并行无法支持大模型的应用场景，通常需要对开源深度学习框架进行深度定制化开发。O
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值