tensorflow2.0实战

最新推荐文章于 2023-01-04 11:38:26 发布
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日月光华tensorflow2.0实战教程全部课件
12-19
1.日月光华tensorflow2.0实战教程全部课件 2.仅供交流学习
TensorFlow 2.0实战
MyArrow的专栏
10-16 1127
1. 常用激活函数 2. tf.keras 2.1 网络构建方式 2.1.1 Sequential (顺序模型) 由多个网络层线性堆叠 2.1.2 Functional (函数模型) 允许构建任意的神经网络图 2.2 网络层 2.2.1 tf.keras.layers.Flatten ...
TensorFlow2.0实战：Cats vs Dogs
小鹏AI
01-04 1190
这意味着在训练过程中，我们只会训练新添加到顶部的网络层，而在网络底部的权重值不会发生变化。一旦我们执行了数据划分，我们就开始计算训练样本数量，然后调用辅助函数来为训练准备数据。我们一旦创建了这些模型，我们就需要修改这些模型顶部的网络层，使之适用于我们的具体问题。由于我们只训练了顶部的几层网络，而不是整个网络，所以训练这三个模型只用了几个小时。在我们开始整个训练过程之前，让我们思考一下，这些模型的大部头其实已经被训练过了。在这之后，我们需要做的仅仅是实例化这个类的对象，然后载入数据即可。
TensorFlow 2.0 入门实战笔记（九）卷积神经网络
Joke
05-09 430
目录九、卷积神经网络9.1 什么是卷积9.2 卷积神经网络9.3 池化与采样 九、卷积神经网络 9.1 什么是卷积 卷积的定义公式： 卷积也可以理解为一种线性运算，图像处理中常见的mask运算都是卷积，广泛应用于图像滤波。 卷积关系最重要的一种情况，就是在信号与线性系统或数字信号处理中的卷积定理。 在神经网络中卷积就是卷积核在输入数据上“滑动”求积再求和 具体详细解释参考： 别怕，"卷积"其实很简单 如何通俗易懂地解释卷积？ 9.2 卷积神经网络 输入数据为多层（通道）的时候，卷积核的层数自
深度学习之TensorFlow实战2
leva的博客
08-05 599
TensorFlow基本概念 图（Graph）：图描述了计算的过程，TensorFlow使用图来表示计算任务。 张量（Tensor）：TensorFlow使用tensor表示数据。每个Tensor是一个类型化的多维数组。 操作（op）：图中的节点被称为op（opearation的缩写），一个op获得0个或多个Tensor，执行计算，产生0个或多个Tensor。 会话（Session）：图必须在称之为“会话”的上下文中执行。会话将图的op分发到诸如CPU或GPU之类的设备上执行。 变量（Variable）：运
基于OpenCV TensorFlow2.0实战CNN人脸识别锁定与解锁Win10屏幕
07-25
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一款开源的计算机视觉库，专门为图像和视频处理任务设计，广泛应用于学术研究、工业应用以及个人项目中。 OpenCV于1999年由英特尔公司发起，旨在促进计算机视觉...
基于 TensorFlow 2.0 的机器学习实践应用指南 基于 TensorFlow 2.0 的机器学习实战教程 运用 TensorFlow 2.0 进行机器学习的实践探索 TensorFlow 2
最新发布
08-17
基于 TensorFlow 2.0 的机器学习实践应用指南 基于 TensorFlow 2.0 的机器学习实战教程 运用 TensorFlow 2.0 进行机器学习的实践探索 TensorFlow 2.0 框架下的机器学习实践教程 基于 TensorFlow 2.0 平台的机器学习...
TensorFlow 2.0深度学习算法实战1
08-03
**TensorFlow 2.0 深度学习算法实战** 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...
Google老师亲授TensorFlow2.0入门到进阶（教学视频、笔记）
05-05
Google老师亲授TensorFlow2.0入门到进阶（教学视频、笔记） 第1章 Tensorflow简介与环境搭建 第2章 Tensorflow keras实战 第3章 Tensorflow基础API使用 第4章 Tensorflow dataset使用 第5章 Tensorflow Estimator...
2 创建张量--神经网络与深度学习——TensorFlow2.0实战
weixin_42122125的博客
06-15 363
张量(tensor) :多维数组(列表) 阶:张量的维数 可以高速运行于GPU和TPU之上 支持CPU.嵌入式、单机多卡和多机多卡等多种计算环境 高速的实现神经网络和深度学习中的复杂算法 Python中的列表list 元素可以使用不同的数据类型，可以嵌套 在内存中不连续存放，是一个动态的指针数组 读写效率低，占用内存空间大 不适合做数值计算 NumPy中的数组对象ndarray 元素数据类型相同 每个元素在内存中占用的空间相同, 存储在一个连续的内存区域中 存储空间小，读取和写入速度快 在CPU中运算，.
简单粗暴 TensorFlow 2.0
10-12
简单粗暴 TensorFlow 2.0
tensorflow-tutorial-samples：TensorFlow2教程TensorFlow 2.0教程入门教程实战案例
02-06
TensorFlow 2.0教程入门教程实战案例 用最白话的语言，讲解机器学习，神经网络与深度学习样本基于TensorFlow 1.4和TensorFlow 2.0实现 相关链接 ， ， ， OpenAI体育馆 介绍了策略梯度算法（策略梯度）来玩CartPole-v0 介绍了DQN（深度Q学习）来玩MountainCar-v0游戏 Q-Table用神经网络来代替。 介绍了使用Q-Learning（创建Q-Table）来玩MountainCar-v0游戏 将连续的状态离散化。 介绍了使用纯监督学习（神经网络）来玩CartPole-v0游戏 使用TensorFlow 2.0 mnist 介
简单粗暴Tensorflow2.0.pdf
04-09
本手册是一篇精简的 TensorFlow 入门指导，基于 TensorFlow 的 Eager Execution（动态图）模式，力图让 具备一定机器学习及 Python 基础的开发者们快速上手 TensorFlow
TensorFlow 2.0 三大项目实战
06-16
TensorFlow是由Google开发的深度学习框架，被广泛应用于各类机器学习算法的编程实现，无论你是专家还是初学者，它都可以帮助你轻松构建和部署机器学习模型。作为当下最为热门的机器学习框架，TensorFlow具有非常完整的生态系统，可以帮助你使用机器学习解决各种棘手的现实问题，并随时随地进行可靠的机器学习生产，英特尔、AIRBUS、中国移动、小米等一大批知名企业都在使用TensorFlow进行开发。【超实用课程内容】 本课程将从实战的角度出发，手把手教你使用TensorFlow实现各类深度学习算法——图像分类、语义分割、姿态估算等，全面提升学员的深度学习开发水平，帮助你在人工智能的浪潮之中创造属于自己的新天地 【课程如何观看？】 PC端：https://edu.csdn.net/course/detail/26956 移动端：优快云 学院APP（注意不是优快云 APP哦） 本课程为录播课，课程永久有效观看时长，但是大家可以抓紧时间学习哦~
Tensorflow2.0.pdf
11-10
Josh Gordon 为我们介绍了TensorFlow2.0 的一些新的特征与使用技巧。附件为63页ppt
TensorFlow2-回归问题实战(2)
清风冷吟
08-18 365
import numpy as np # y = wx + b def compute_error_for_line_given_points(b, w, points): totalError = 0 for i in range(0, len(points)): x = points[i, 0] y = points[i, 1] # computer mean-squared-error totalError += (y
TensorFlow 2.0深度学习算法实战 第三章 分类问题
猫敷雪
08-30 2250
第三章 分类问题3.1 手写数字图片数据集3.2 模型构建3.3 误差计算3.4 真的解决了吗3.5 非线性模型3.6 表达能力3.7 优化方法3.8 手写数字图片识别体验3.9 小结参考文献 在人工智能上花一年时间，这足以让人相信上帝的存在。−艾伦·佩利 前面已经介绍了用于连续值预测的线性回归模型，现在我们来挑战分类问题。分类问题的一个典型应用就是教会机器如何去自动识别图片中物体的种类。考虑图片分类中最简单的任务之一：0~9 数字图片识别，它相对简单，而且也具有非常广泛的应用价值，比如邮政编码、快递单
TensorFlow进阶项目实战（二）
xingzhe1993的博客
07-18 2492
（一）csv文件读取 运行代码之前，先手动创建文件，流程如下图： # csv文件读取示例 import tensorflow as tf import os def csv_read(filelist): # 2. 构建文件队列 file_queue = tf.train.string_input_producer(filelist) # 3. 构建csv reader，读取队列内容（一行） reader = tf.TextLineReader() k, v =
9大项目实战！带你掌握TensorFlow2.0模型搭建及工业化部署！
python爬虫人工智能大数据
11-20 625
如果你是工程师，TensorFlow2是你的必备。因为在工业界最重要的是模型落地，目前国内的大部分互联网企业只支持TensorFlow模型的在线部署，不支持Pytorch。并且工业界更加...
TensorFlow 2.0实战教程：入门与案例分析
资源摘要信息:"TensorFlow2教程 TensorFlow 2.0 Tutorial 入门教程实战案例" TensorFlow 是一个开源的机器学习和深度学习框架，由Google的研究团队开发。自从2015年首次发布以来，TensorFlow 在全球范围内受到了...
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