tensorflow 学习

最新推荐文章于 2020-09-26 08:31:41 发布
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CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 人工智能 python
原文链接：http://www.cnblogs.com/shaohef/p/9175326.html
本文介绍了TensorFlow的基础使用方法，包括构建图的过程以及源op的创建方式，并推荐了快速理解深度学习概念的资源，适合初学者入门。

tensorflow 入门教程

www.tensorflow123

分布式example

TensorBoard——Tensor与Graph可视化

tensorflow中文社区

 

构建图

构建图的第一步, 是创建源 op (source op). 源 op 不需要任何输入, 例如 常量 (Constant). 源 op 的输出被传递给其它 op 做运算.

Python 库中, op 构造器的返回值代表被构造出的 op 的输出, 这些返回值可以传递给其它 op 构造器作为输入.

TensorFlow Python 库有一个默认图 (default graph), op 构造器可以为其增加节点. 这个默认图对 许多程序来说已经足够用了. 阅读 Graph 类 文档 来了解如何管理多个图.

 

一天搞懂深度学习

快300页的ppt，台湾李宏毅教授写的，非常棒。不夸张地说，是我看过最系统，也最通俗易懂的，关于深度学习的文章。

读后总结

softmax 函数

wikipedia

知乎

斯坦福视频（28分钟开始）

转载于:https://www.cnblogs.com/shaohef/p/9175326.html

tensorflow2之数学运算
allen的博客
05-20 2255
官方API 大部分数学运算：tf.math 随机数：tf.random 矩阵运算：tf.linalg 乘法：tf.matmul（实际上是tf.linalg.matmul），等同于@ 转置：tf.transpose() 生成对角阵：tf.linalg.diag：可定制对角线上一行/下一行等信息 获取对角阵元素：tf.linalg.diag_part 逆：tf.linalg.inv() 求迹：tf.linalg.trace() 范数：tf.linalg.norm() 行列式：tf.linalg.det()
Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南——第七章总结
yanying1113的博客
01-12 801
Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南——第七章总结投票分类Bagging 和 Pasting在 sklearn 中的 Bagging 和 PastingOut-of-Bag 评价随机森林特征重要度提升（boosting）Adaboost梯度提升Stacking习题 本章主要讲解了几种集成方法，包括 bagging, boosting, stacking，和其他一些算法。参考地...
TensorFlow简单的音频识别，官方文档
rainhurt的专栏
04-08 5120
本教程将向您展示如何构建可以识别 10 个不同字词的基本语音识别网络。需要注意的是，真正的语音和音频识别系统要复杂得多，但就像用于识别图像的 MNIST，这个基本语音识别网络能够帮助您基本了解所涉及的技术。学完本教程后，您将获得一个模型，该模型会尝试将时长为 1 秒的音频片段归类为无声、未知字词、“yes”、“no”、“up”、“down”、“left”、“right”、“on”、“off”、“s...
『TensorFlow』SSD源码学习_其一：论文及开源项目文档介绍
weixin_34292924的博客
06-30 245
一、论文介绍 读论文系列：Object Detection ECCV2016 SSD 一句话概括：SSD就是关于类别的多尺度RPN网络 基本思路： 基础网络后接多层feature map 多层feature map分别对应不同尺度的固定anchor 回归所有anchor对应的class和bounding box 网络结构简介 输入：300x300 经过...
深度神经网络中的对抗样本与学习
xiangzhihong8的专栏
04-17 8461
概述最近 大半年，人工智能领域成为科技领域提到的最多的名词之一。在kdnuggets此前发布的文章(Deep Learning’s Deep Flaws)’s Deep Flaws中，深度学习大神Yoshua Bengio和他的博士生、Google科学家Ian Goodfellow在评论中与作者就深度学习对抗样本（Adversarial Examples）展开了热烈的讨论，kdnuggets编辑邀请
Tensorflow2.0 实现 YOLOv3（三）：yolov3.py
cocofisher的博客
05-07 3624
文章目录文章说明传入参数YOLOv3decode 文章说明 本系列文章旨在对 Github 上 malin9402 提供的代码进行说明，在这篇文章中，我们会对 YOLOv3 项目中的 yolov3.py 文件进行说明。 如果只是想运行 Github 上的代码，可以参考对 YOLOv3 代码的说明一文。 传入参数 import numpy as np import tensorflow as tf ...
源自《Tensorflow 实战 Google 深度学习框架》的 TensorFlow 学习笔记
最新发布
08-10
在深度学习领域，TensorFlow已经成为一个十分流行的开源框架。由Google Brain团队主导开发，TensorFlow被广泛应用于...读者只需通过该链接便可下载到这份包含完整内容的学习笔记，从而开始自己的TensorFlow学习之旅。
北大tensorflow学习笔记
11-09
在"北大tensorflow学习笔记"中，我们可以深入探索这个广泛应用于学术研究和工业实践的平台。 一、TensorFlow基础知识 1.1 **张量（Tensor）**：TensorFlow的核心概念，是多维数据数组，可以是标量、向量、矩阵甚至...
Tensorflow学习资料
07-14
这个压缩包文件“Tensorflow学习资料”包含了多种资源，帮助学习者深入理解和应用TensorFlow。其中，"Learning.TensorFlow.2017.8"可能是一份2017年8月更新的学习教程，提供了当时TensorFlow的基础知识和实践案例。...
机器学习框架之TensorFlow学习
12-21
机器学习框架之TensorFlow学习 TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发，主要应用于深度学习和机器学习领域。下面将对TensorFlow的安装、基本使用和一些高级应用进行详细介绍。 一、安装TensorFlow 要...
TensorFlow学习笔记
05-01
TensorFlow学习笔记TensorFlow学习笔记TensorFlow学习笔记
TensorFlow知识点备忘1
u014798590的博客
08-04 395
PS：本人初学，技术菜的抠脚，本博客仅对学习过程中遇到的知识点进行总结，如有错误，还望指出，谢谢。 1、Softmax层 功能： 实现对神经网络输出结果进行归一化处理，将各结果概率限制在（0-1）,并且概率和为1，同时对结果的置信度，转换为正值（使用以e为底的指数函数实现）。归一化公式见下图1 实现 1： out1 = tf.random.normal([1,3]) out2 = tf.nn.softmax(out1, axis=1) # 通过 softmax 函数转换为概率值 print('out1
TensorFlow教程之完整教程 2.6 卷积神经网络
weixin_33907511的博客
08-22 603
本文档为TensorFlow参考文档，本转载已得到TensorFlow中文社区授权。 卷积神经网络 注意:本教程适用于对Tensorflow有丰富经验的用户，并假定用户有机器学习相关领域的专业知识和经验。 概述 对CIFAR-10 数据集的分类是机器学习中一个公开的基准测试问题，其任务是对一组32x32RGB的图像进行分类，这些图像涵盖了10...
3、tensorflow2.0 实现MTCNN、训练O_net网络，并进行测试图片
weixin_41668848的博客
07-16 1019
训练O_net网络，并测试图片 上一篇，我们已经知道如何生成O_net训练集，这次我们开始训练Onet网络。 训练完成后，保存权重，我们随机抽取一张照片，测试一下效果。 代码: train_Onet.py import tensorflow as tf import tensorflow.keras as keras from tensorflow.keras import metrics from red_tf import * from MTCNN_ import Onet,cls_ohem,ca
TensorFlow学习笔记(七) 使用训练好的inception_v3模型预测分类图片
weixin_42029738的博客
04-20 1780
下载需要练习的inception模型并看起流程import tensorflow as tf  import os  import tarfile  import requests    #inception_v3模型下载  inception_pretrain_model_url = 'http://download.tensorflow.org/models/image/imagenet/in...
Tensorflow-(2)使用tensorflow 2.0进行创建模型、训练、验证、测试、保存模型
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05-06 1596
安装并导入Tensorflow和依赖项： from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals import os import tensorflow as tf from tensorflow import keras print(tf.version.VERSION) ...
基于tensorflow的语音唤醒实践
非专业人士的博客
09-26 3132
语音唤醒简单的来说就是一个分类任务，将样本分为唤醒词与非唤醒词，这次实践所完成的任务是对给出的n段音频，通过训练的模型给出其分类。中间通过数据预处理，模型搭建与训练，后处理三个步骤。文中代码均是在python3.7环境下
TensorFlow之tf.keras的基础分类
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小小码农
09-18 1万+
这段时间在学习TensorFlow，这些都是一些官网上的例子，在这里和大家分享记录一下。 出自：https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_classification 本指南训练神经网络模型，对运动鞋和衬衫等服装图像进行分类。如果您不了解所有细节，这是可以的，这是一个完整的TensorFlow程序的快节奏概述，详细解释了我们的细节。 本指...
训练您的第一个神经网络：基本分类Fashion MNIST(tensorflow2.0官方教程翻译)
马上学人工智能
06-04 1020
最全tensorflow2.0学习路线 https://www.mashangxue123.com 最新版本：https://www.mashangxue123.com/tensorflow/tf2-tutorials-keras-basic_classification.html 英文版本：https://tensorflow.google.cn/alpha/tutorials/keras/b...
tensorflow学习
05-05
如果你想学习 TensorFlow，以下是一些建议： 1. 学习 Python 编程语言，因为 TensorFlow 是用 Python 编写的。 2. 学习机器学习和深度学习的基础知识，例如线性代数、微积分、概率统计、神经网络等。 3. 学习 ...
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