本文精选了关于TensorFlow变量与命名空间、卷积与池化操作、输出机制，以及Numpy科学计算库的基础教程，适合深度学习与科学计算初学者。详细介绍了tf.variable_scope、tf.name_scope的使用，tf.nn.conv2d、tf.nn.max_pool的操作方法，以及Numpy的入门指南。
记录下白天查阅的较好的，有代表性的博文，供自己晚上复习使用。
2019.6.26
Numpy官方文档，理解Numpy
https://www.numpy.org.cn/article/basics/an_introduction_to_scientific_python_numpy.html
2019.6.27
tf.variable_scope和tf.name_scope使用方式
https://blog.youkuaiyun.com/u012609509/article/details/80045529
tf.nn.conv2d和tf.nn.max_pool使用方式
https://www.cnblogs.com/qggg/p/6832342.html
https://www.cnblogs.com/qggg/p/6832705.html
2019.7.2
tf的输出机制理解，主要了解 原始输出向量->向量归一化->输出为分类向量
https://blog.youkuaiyun.com/ZJRN1027/article/details/80199248
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
