tensorflow初认识

最新推荐文章于 2025-12-01 17:27:18 发布
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本文介绍了TensorFlow在多个领域的实际应用案例，包括辅助天文学研究、智能银行服务、计算机视觉任务如行人与人脸检测、医疗健康监测及OCR技术在发票自动化审核中的作用。此外还涵盖了如何在不同环境下部署和使用TensorFlow。
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帮助天文学家识别出和地球更加相似的星球

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行人检测

人脸检测

行为识别（幼儿园对孩子发生不好的行为）

发票报销时（OCR+自动化审核）

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文章目录深度学习介绍 深度学习介绍 （1）介绍： 深度学习，如深度神经网络、卷积神经网络和递归神经网络已被应用 计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域 并获取了极好的效果。 （2）深度学习框架 （3）认识Tensorflow （4）Tensorflow特点 真正的可移植性 引入各种计算设备的支持包括CPU/GPU/TPU，以及能够很好地运行在移动端， 如安卓设备、ios、树莓派等等 多语言支持 Tensorflow 有一个合理的c++使用界面，也有一个易用的python使用界面
初始tensorflow
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很早之前就听闻tensorflow大名，作为深度学习框架的明星产品tensorflow从诞生之初，就备受关注。作为入门小白，以后也会逐步学起，更新tensorflow认识和技能。 TensorFlow是Google开源的一款人工智能学习系统。为什么叫这个名字呢？Tensor的意思是张量，代表N维数组；Flow的意思是流，代表基于数据流图的计算。把N维数字从流图的一端流动到另一端的过程，就是人工智...
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tensorflow tf.function 的两种执行模式（计算图执行 vs Eager 执行）的关键差异
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本文解析了TensorFlow中tf.function的两种执行模式差异：默认的计算图执行会"跟踪"函数并构建计算图（Python原生语句如print仅执行一次），而Eager模式则每次调用都完整执行所有代码。关键点在于：1) 图执行会捕获TensorFlow运算到计算图中，忽略Python原生语句；2) 使用tf.print替代print可确保每次执行都输出。实践建议区分Python代码和TensorFlow运算，理解跟踪阶段与执行阶段的差异，避免常见陷阱。
tensorflow中的计算图是什么
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本文介绍了TensorFlow中的计算图概念及其核心价值。计算图是将运算流程预先定义为节点和边的结构，类似做菜的步骤流程，能显著提升执行效率并支持跨平台部署。通过tf.function可将普通Python函数转换为基于计算图执行的TensorFlow Function，保持相同计算逻辑但获得性能优化。关键点包括：1）首次调用会编译计算图（稍慢），后续调用复用图（极快）；2）自动处理嵌套函数中的运算；3）相比TensorFlow 1.x简化了使用流程，无需手动定义占位符和会话。这种机制让开发者既能保持Pyth
【动物识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
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