tensorflow实战google深度学习框架在线阅读

最新推荐文章于 2021-02-21 15:50:05 发布
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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
Big Data
12-13 8346
深度学习介绍 传统机器学习算法： 输入—>人工特征提取—>权重学习—>预测结果 深度学习算法 输入—>基础特征提取—>多层复杂特征提取—>权重学习—>预测结果 Tensorflow的安装,个人认为比较好的安装教程: http://www.jianshu.com/p/fd27a586f8c2 tensorflow安装成功的测试样例 import tensorflow as
Tensorflow框架--Tensorflow实战google深度学习框架
无人机飞啊飞啊飞
03-26 490
一、Tensorflow框架 Tensorflow框架的基本组成：数据模型（Tensor）,计算模型（计算图），运行模型（Session） 1. 计算图： Tensorflow中的每一个计算都是计算图上的一个节点，而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系。系统会自动维护一个默认的计算图，通过tf.get_default_graph（）可以获得默认的计算图。可以通过a.graph istf...
tensorflow：实战google深度学习框架
qq_36792525的博客
07-26 355
第一章 1.  简介 第二章 1.  安装 安装方法在我的博客有，包括cpu版，gpu版。   第三章 TensorFlow入门 1.  计算图 constant是TensorFlow的常量节点，通过constant方法创建，其是计算图（Computational Graph）中的起始节点，是传入数据。 cons = tf.constant(value=[1,2],dtype=...
《Tensorflow实战实战Google深度学习框架》源代码~自我实践
最新发布
08-12
《Tensorflow实战Google深度学习框架》是一本专门介绍如何使用TensorFlow框架进行深度学习项目实践的书籍。TensorFlow是由谷歌开发的开源机器学习库，广泛应用于语音识别、图像识别、自然语言处理等人工智能领域的...
源自《Tensorflow 实战 Google 深度学习框架》的 TensorFlow 学习笔记
08-10
对于希望掌握Google深度学习框架的开发者而言，本书还提供了关于如何构建和部署生产级别的TensorFlow模型的指导。这包括模型的优化、性能监控、跨平台部署等方面的实用知识。 学习笔记的内容包括但不限于以下几点：...
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...
TensorFlow 实战谷歌深度学习框架
weixin_42061012的博客
09-29 430
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=...
深度学习免费服务器 Google Colab使用教程
01-20
对于入门深度学习的同学开说，笔记本GPU性能太弱是一件非常让人头疼的事，而租用的gpu服务器又太贵，最近刚发现google提供的免费云平台，可供我们做训练网络服务器用，GPU型号为Tesla T4 ，性能也是不俗。 首先，登陆Google Driver 然后，在空白处右击，查看是否有Google Colaboratory，没有的话，点击关联更多应用，搜索安装即可 新建一个文件夹，这里是yolo_v1 将你的工程文件导入 接下来新建一个Colaboratory，并且命名为yolo_train 很熟悉的jupyter notebook界面，操作很相似… 然后点击左上角“修改”–>>”笔
tensorflow实战Google深度学习框架
求知
02-21 723
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
TensorFlow：实战Google深度学习框架（七）循环神经网络
woshigzp的博客
08-01 985
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（五）图像识别与卷积神经网络
呆呆的猫的博客
02-08 3713
第6章 图像识别与卷积神经网络 6.1 图像识别问题简介及经典数据集 6.2 卷积神经网络简介 6.3 卷积神经网络常用结构 6.3.1 卷积层 6.3.2 池化层 6.4 经典卷积神经网络模型 6.4.1 LeNet-5模型 6.4.2 Inception模型 6.5 卷积神经网络实现迁移学习 6.5.1 迁移学习的介绍 第6章 图像识别与卷积神经网络 本章通...
【TensorFlow实战Google深度学习框架】学习笔记（图像识别与卷积神经网络）
Watson的博客
03-04 829
1、图像识别经典数据集Cifar cifar是32x32x3的彩色图片集 2、卷积神经网络简介 3、卷积神经网络常用的结构 3.1卷积层 Filter的深度就是Filter的个数 3.2池化层 4、经典卷积神经网络模型 卷积神经网络结构的问题 卷积层和池化层的参数配置问题 5、卷积网络的迁移学习 迁移学习可以总结为在别人成功的模型（网络结构和训练好的参数）的基础上修改、增减自...
TensorFlow：实战Google深度学习框架（四）图像数据的处理
woshigzp的博客
07-19 442
TFRecord格式：数据是以tf.train.Example的格式存储的，存储时以Key-Vaule键值对的形式进行存储，不改变原始数据的大小（不对数据进行编码或者解码，图像以图像原始的形式的二进制形式存储），读取时使用相同的feature_map即可使用tf.parse_single_example函数进行解析。   硬盘本地的图片数据集存成一个tfrecord文件 ...
tensorflow实战Google深度学习框架---TFRecord
sinat_38998284的博客
08-12 265
 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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