学习TensorFlow2.0

最新推荐文章于 2025-12-12 15:16:08 发布
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TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

数据集是 seq 文件的处理办法
a1424262219的博客
03-17 2378
数据集是 seq 文件的处理办法 2017-03-17 最近下了一个数据集，是 seq 格式的，第一次处理这种数据。使用了官方提供的 matlab 工具包：https://pdollar.github.io/toolbox/index.html 先下载咯： 然后，添加工具包的路径： 1 Simply unzip, then add all di...
【Tensorflow 2.0】—— 跟着官方demo学习Tensorflow 2.0框架基本API和用法
qq_44886213的博客
03-24 3937
前言 同样的，对于新框架的学习直接看官网！！ TensorFlow Core不论您是机器学习新手还是专家，都可使用完整的端到端示例了解如何使用 TensorFlow。请试用 Google Colab 中的教程 - 无需进行任何初始设置。https://tensorflow.google.cn/tutorials?hl=zh_cn官网提供的是Jupyter 笔记本格式的教程，能够一段一段的边看边运行，可惜Jupyter服务器在国外，所以国内没法运行。那就直接看好了。 一、针对新手的damo 初学者的
目标检测算法SSD用于行人检测（一）：数据集格式转换
sunshine_zkf的博客
01-11 5129
将Caltech行人数据集转换成基于Caffe-SSD能够训练的格式（Pascal VOC数据集格式） 一、Caltech Pedestrian Dateset Caltech数据集地址：http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/CaltechPedestrians/ 该数据库是目前规模较大的行人数据库，采用车载摄像头拍摄，约10个小时左右，视...
开发知识点-人工智能-深度学习Tensorflow2.0
aming小老弟
11-09 3470
算法 实现项目 怎么构建 模型深度学习 ----神经网络 架构重点 核心机器视觉 卷积神经网络自然语言处理 递归神经网络真实数据集展开 建模 分析数学基础 和 开发 能力 不是很强 可以利用 框架框架 提供了 各种API 可调用我们要做 设计 网络模型跟 求解 相关 （反向传播 求梯度） 交给框架框架选取更新程度15年 出 Google的论文 算法 开源很实用可以学习 多个框架 取长补短。
python 深度学习TensorFlow2.0开发API
迪之的博客
12-19 580
它在前一版本的基础上进行了一系列的改进，包括对Eager Execution的默认支持、Keras API的整合和简化、模型部署的改进等。使用Estimator API构建模型也非常简单，只需要定义模型的特征列、模型函数和优化器，然后调用train函数进行模型的训练。在定义模型的过程中，需要选择合适的层和激活函数，并设置模型的损失函数和优化器。模型评估 模型训练完成后，可以使用验证集对模型进行评估，计算模型在验证集上的性能指标，例如准确率、精确率和召回率等。可以使用模型的predict函数进行模型的预测。
深度学习TensorFlow2.0开发训练
迪之的博客
12-19 551
例如，可以使用Keras API构建神经网络模型，使用各种层和激活函数来定义模型的结构。然后，可以使用训练数据对模型进行训练，并使用测试数据评估模型的性能和准确度。在TensorFlow 2.0中，官方推出了一些重要的改进和新功能，使得使用TensorFlow更加简单和直观。通过这些步骤，可以使用Python和TensorFlow 2.0进行深度学习开发，并构建和训练各种类型的神经网络模型，如全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。这些模型可以用于图像分类、对象检测、自然语言处理等各种应用。
tensorflow2.0学习笔记
qiudefeixingriji的博客
10-31 664
摘要：本文介绍了使用TensorFlow的Keras API构建神经网络的基础方法。首先回顾了线性回归的实现，展示了Sequential模型和Dense层的使用方式。接着讲解了神经网络架构搭建，包括输入层、隐藏层（使用ReLU激活函数）和输出层的配置。针对二分类问题，演示了逻辑回归模型，输出层采用sigmoid激活函数。最后介绍了多分类问题的softmax实现，涉及独热编码转换、Flatten层处理输入数据等关键步骤。文中提供了完整的代码示例，涵盖模型构建、编译、训练和评估全过程。
人工智能深度学习框架：TensorFlow 2.0 vs PyTorch 2.0
2503_92848840的博客
07-24 906
在模型构建方面，TensorFlow 2.0 提供了 Keras 作为高层 API，Keras 具有简洁易懂的接口，开发者可以通过少量代码快速搭建各种神经网络模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。PyTorch 2.0 在动态计算图的基础上，引入了 TorchDynamo、AOTAutograd 等技术，进一步优化了计算性能，实现了动态计算图的高效执行。PyTorch 2.0 的模型构建同样简洁直观，它采用面向对象的方式，开发者可以通过定义类来构建模型，各层的连接和操作清晰明了。
简明 TensorFlow2.0 学习手册
gitblog_06735的博客
04-26 950
简明 TensorFlow2.0 学习手册 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 简介 《简单粗暴Tensorflow2.0》是一篇面向有一定机器学习和 Python 基础的开发者的入门指导。本手册基于 TensorFlow 2.0 的 Eager Execution（动态图）模式，以简洁、明了的方式，帮助读者快速掌握 TensorFlow 的核心概念和使用方法。 内容...
Tensorflow2.0全套学习（持续更新中）
qq_53682472的博客
07-22 1532
1.学习目标两大核心模块：深度学习经典算法与Tensorflow项目实战从零开始，详细的网络模型架构与框架实现方法2.tensorflow：核心开源库，深度学习框架，帮助开发和训练机器学习模型3.版本2比1有哪些优势4.深度学习入门和进阶最好的方法多练习，多试验看论文复现代码和调试的过程-->提升最快的途径。
该部分为自己在学习tensorflow2.0中实现的各种模型还有算法，供大家参考
08-23
本资源集合详尽地记录了用户在学习tensorflow2.0过程中亲自实现的多种模型和算法。这些模型和算法的实现代码不仅展示了tensorflow2.0的基本使用方法，还覆盖了从基础到高级的各种应用实例。例如，用户可能实现了基于...
Tensorflow：使用Python学习Tensorflow 2.0
02-14
在Jupyter Notebook环境中学习TensorFlow 2.0，我们可以充分利用其交互性，逐步探索和展示每个概念。Jupyter Notebook允许我们编写可执行的代码块，并实时查看结果，这对于理解和实验不同模型非常有帮助。 在...
TensorFlow2.0入门学习笔记(2)——Matplotlib数据可视化
12-20
在学习TensorFlow2.0的过程中，Matplotlib可以帮助我们理解模型的输入输出，观察训练过程中的损失函数变化，甚至检查模型预测结果的分布。例如，我们可以绘制训练集和验证集的损失曲线来监控模型的收敛情况，或者...
简单粗暴 TensorFlow 2.0 | A Concise Handbook of TensorFlow 2.0-python
06-18
TensorFlow 2.0是该框架的重要升级版本，它带来了许多改进和新特性，使得学习和使用变得更加直观和高效。本文将深入探讨TensorFlow 2.0的关键知识点，帮助您掌握这一强大的机器学习平台。 1. **Eager Execution** -...
tensorflow 零基础吃透：RaggedTensor 在 Keras 和 tf.Example 中的实战用法 (补充)
servepeople的博客
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为什么原代码报错？LSTM层不支持直接处理RaggedTensor的内部不规则维度，仅Input/Embedding层原生支持RaggedTensor；修正逻辑：RaggedTensor → 补0密集张量 + Mask（通过让LSTM忽略补0），既适配LSTM输入要求，又保留“只处理有效元素”的核心逻辑；关键API：：RaggedTensor转补0密集张量；：生成有效元素Mask；：自动传递Mask给后续序列层（LSTM/GRU等）。
tensorflow 如何使用 tf.RaggedTensorSpec 来创建 RaggedTensor
servepeople的博客
12-12 541
文章摘要：tf.RaggedTensorSpec 并非直接创建 RaggedTensor 的工具，而是用于描述其规格（形状、数据类型、不规则维度数量）。创建 RaggedTensor 需使用 tf.ragged.constant 或 tf.RaggedTensor.from_tensor 等构造器，并确保符合 Spec 定义的约束。主要步骤包括：1）定义目标规格；2）按规格创建 RaggedTensor；3）验证匹配性；4）在 tf.function 等场景中应用 Spec 约束。注意避免混淆规格描述与张量
85【CSS选择器简介】
vbnetcx的博客
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本文介绍了HTML中三种CSS选择器的使用方法：1）标签选择器（如h1{color:red}）会作用于所有指定标签；2）类选择器（.css1）通过class属性应用样式，可重复使用；3）ID选择器（#css1）通过唯一id属性应用样式。文章通过示例代码展示了每种选择器的具体实现方式，并强调ID选择器应保持唯一性，而类选择器可以重复使用。同时解释了标题标签（h1/h2）自带换行属性的特性。
Python 机器学习TensorFlow 2.x 入门实战：CNN/RNN/Transformer
这里是数字化与人工智能的 “实验场” 与 “瞭望台”
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本文介绍了深度学习三大核心模型CNN、RNN和Transformer的原理与TensorFlow实现。CNN通过卷积核提取图像空间特征，适用于图像分类等任务；RNN利用隐藏状态处理时序依赖，LSTM改进后能有效缓解梯度消失；Transformer凭借自注意力机制打破时序限制，成为大模型基础架构。文章从环境配置、核心概念到代码实现逐步展开，通过MNIST手写识别、IMDB评论分类等实例演示模型搭建过程，并分析各模型适用场景与边界条件，帮助读者快速掌握深度学习必备技能。
tensorflow 零基础吃透：tf.function 与 RaggedTensor 的结合使用
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servepeople的博客
12-12 581
摘要：本文介绍了TensorFlow中tf.function与RaggedTensor的结合使用方法。tf.function能将Python函数编译为计算图，提升执行效率，而RaggedTensor可以透明兼容tf.function，无需修改函数逻辑。文章通过三个场景演示：1) tf.function对RaggedTensor的透明支持；2) 使用tf.RaggedTensorSpec指定输入签名；3) 具体函数(Concrete Function)与RaggedTensor的高效结合。关键点包括：TF自动
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