TensorFlow学习笔记
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我是管小亮
纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行
包括但不局限于机器学习，深度学习，自然语言处理，计算机视觉，知识图谱，还有Python，C++，TensorFlow，Pytorch，Keras，PaddlePaddle等，不定时分享资源(电子书/项目/工具)，学习路线，思考，面经等！！！
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TensorFlow2.0 学习笔记（一）：TensorFlow 2.0 的安装和环境配置以及上手初体验
文章目录一、TensorFlow 概述二、TensorFlow 特性三、TensorFlow 2.0 安装与环境配置一、TensorFlow 概述人工智能和深度学习的热潮将 TensorFlow 推向了至高的地位，媒体的追捧和业界的宣传也为这一源自 Google 的开源框架增添了传奇的色彩。Google 发布的 TensorFlow 与 Facebook 发布的 Pytorch 基本上是深度...原创 2019-10-13 11:06:08 · 14837 阅读 · 18 评论
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TensorFlow2.0 学习笔记（二）：多层感知机（MLP）
专栏——TensorFlow学习笔记文章目录专栏——TensorFlow学习笔记一、基础知识二、模型和层三、多层感知机（MLP）3.1、数据获取及预处理3.2、模型构建3.3、模型训练3.4、模型评估3.5、完整代码四、总结参考文章一、基础知识使用 TensorFlow 2.0 快速搭建动态模型：模型的构建： tf.keras.Model 和 tf.keras.layers模型的...原创 2019-10-13 17:24:20 · 7396 阅读 · 10 评论 -
TensorFlow2.0 学习笔记（三）：卷积神经网络（CNN）
专栏——TensorFlow学习笔记文章目录专栏——TensorFlow学习笔记一、神经网络的基本单位：神经元二、卷积神经网络（CNN）三、基于 tf2.0 实现CNN四、使用 Keras 中预定义的经典卷积神经网络结构一、神经网络的基本单位：神经元如果把神经网络的基本单位：神经元和真实的神经细胞（神经元）进行比较的话，会发现在结构上是有一些类似的。神经网络的神经元示意图如下：神经细胞...原创 2019-10-15 09:53:27 · 7031 阅读 · 6 评论 -
TensorFlow2.0 学习笔记（四）：迁移学习（MobileNetV2）
专栏——TensorFlow学习笔记文章目录专栏——TensorFlow学习笔记一、数据处理1.1_下载数据集1.2_数据预处理1.3_数据增强1.4_数据可视化二、构建模型2.1_可视化模型2.2_设置训练参数2.3_编译和训练模型2.4_可视化训练指标三、使用预训练的模型3.1_下载预训练模型3.2_添加分类层3.3_训练Mobile模型3.4_微调预训练网络推荐阅读参考文章下面我们准备使...原创 2019-10-16 09:26:54 · 9275 阅读 · 10 评论 -
TensorFlow2.0 学习笔记（五）：循环神经网络（RNN）
专栏——TensorFlow学习笔记文章目录专栏——TensorFlow学习笔记一、什么是RNN二、文本生成1_读取文本2_模型实现3_超参数4_模型训练5_模型预测6_完整代码推荐阅读参考文章一、什么是RNN循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN） 是一种适宜于处理 序列数据 的神经网络，被广泛用于语言模型、文本生成、机器翻译等。基础知识可以看一下这个英文...原创 2019-10-23 15:56:00 · 4811 阅读 · 2 评论 -
TensorFlow2.0 学习笔记（六）：TensorFlow2.0 和 Keras 的纠葛
专栏——TensorFlow学习笔记文章目录专栏——TensorFlow学习笔记一、TensorFlow 2.0 和 Keras 的关系二、Keras Sequential/Functional API 模式建立模型三、使用 Keras Model 方法训练和评估模型参考文章一、TensorFlow 2.0 和 Keras 的关系如果你学过 Keras 的话，就会发现上面的实例中均使用了 S...原创 2019-10-24 09:37:03 · 7517 阅读 · 1 评论 -
TensorFlow2.0 学习笔记（七）：变量的保存与恢复
专栏——TensorFlow学习笔记文章目录专栏——TensorFlow学习笔记一、TensorFlow2.0 的变量保存与恢复1_典型代码框架2_多层感知机（MLP）实例3_删除旧的 Checkpoint 以及自定义文件编号二、TensorFlow1.x 的模型保存与恢复推荐阅读参考文章一、TensorFlow2.0 的变量保存与恢复很多时候，我们需要在模型训练完成后，将训练好的参数（变量...原创 2019-10-24 22:10:30 · 6588 阅读 · 6 评论