TensorFlow学习笔记（一）-----入门demo学习

TensorFlow入门心得
最新推荐文章于 2025-09-10 17:39:38 发布
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#Tensorflow #深度学习

跟随TensorFlow官方中文网站学习一周后，通过一篇博文深入理解了TensorFlow的使用技巧，特别是代码实践部分让人豁然开朗。

最近，在啃TensorFlow 的官方中文网站的入门教程，跟着学了一个礼拜，总归有点模糊，在网站查TensorFlow的函数用法的时候，无意中看到一篇关于TensorFlow 的文章， 花了一下午的时间认真跑了一下代码，感觉柳暗花明。文章地址如下：

https://blog.youkuaiyun.com/geyunfei_/article/details/7878280

SLAM学习入门--计算机视觉一
实践出真理，接毕设/课设项目开发指导
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计算方法如table 5：从VOC07的绿框、VOC10的白框对比可知，差异主要在recall = 3 / 6下的precision，可以发现VOC07找的top-precision是在该recall区间段内的，但。
机器学习笔记 - 将音频转换为图像进行分类的机器学习模型
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TensorFlow-深度学习笔记
卷心菜的博客
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黑马程序员4天快速入门python深度学习笔记 个人学习笔记，有参考别人的内容，如有侵权，联系删除
Datawhale夏令营2024-分子预测赛学习笔记
Yixuanxia的博客
07-07 1890
在当今科技日新月异的时代，人工智能（AI）技术在化学及药物研发中展现出了巨大潜力。精准预测分子性质有助于高效筛选出具有优异性能的候选药物。以PROTACs为例，它是一种三元复合物由目标蛋白配体、linker、E3连接酶配体组成，靶向降解目标蛋白质。本次大赛聚焦于运用先进的人工智能算法预测其降解效能，旨在激发参赛者创新思维，推动AI技术与化学生物学的深度融合，进一步提升药物研发效率与成功率，为人类健康事业贡献智慧力量。
tensorflow进阶笔记 --- #"4"# deeplearning.ai practice
weixin_34291004的博客
12-04 238
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TensorFlow学习笔记（一）
「谁定义我是我」
10-19 1071
1. 安装2. 试用
深度学习笔记（二）——Tensorflow环境的安装
拨雪寻春，烧灯续昼
01-10 2157
本篇文章只做基本的流程概述，不阐述具体每个软件的详细安装流程，具体的流程网上教程已经非常丰富。主要是给出完整的安装流程，以供参考。
Cog - 机器学习容器化工具
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
04-29 1018
一、关于 Cog 相关链接资源 关键功能特性 二、工作原理 三、开发背景 四、安装要求 五、安装方法 1、macOS（Homebrew） 2、通用安装脚本 3、手动安装 4、源码编译 5、Docker 环境 六、升级方法 七、后续步骤
TensorFlow 学习笔记1 —— 安装
linshuhe1的专栏
04-15 1501
今天大概看一下如何搭建 TensorFlow 的开发环境，当前的工作平台是 Mac OS X 10.13.2 ：资料主要来源于 TensorFlow 官网 。安装方式选择官方提供了一下几种安装方式：Virtualenv （虚拟环境） "native" pip（原生环境使用 pip 工具安装）Docker （使用 docker 容器）installing from sources, which is...
Win10 + 1050Ti 安装 tensorflow-gpu-1.8.0 踩坑笔记
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最近学习python时看到一个GitHub项目，项目运行需要安装tensorflow-gpu。小白入门，研究了两天才把环境装起来，基本踩了所有的坑，故希望点开文章的你能在安装路上少些挫折。
深度强化学习笔记(二)——Q-learning学习与二维寻路demo实现
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深度强化学习笔记(二)——Q-learning学习与二维寻路demo实现 文章目录深度强化学习笔记(二)——Q-learning学习与二维寻路demo实现前言理论什么是Q-Learning算法学习率折扣因子初始条件例子代码基础版走迷宫示意图升级版走迷宫示意图完整代码 前言 这几天稍微闲下来，把原来漏的坑给补上，并做了一个Q-Learning的demo，因为Q-leraning的demo,目前我看到比较多的都是莫烦大佬讲的那个一纬寻路的demo，我觉得看起来没有那么有代表性，于是在此基础上，自己修改做了一个二
机器学习笔记 - Java学习框架Deeplearning4j初体验
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Deeplearning4j 是一套用于在JVM上运行深度学习的工具。它是唯一一个允许您从 java 训练模型，同时通过我们的 cpython 绑定、模型导入支持以及其他运行时（如 tensorflow-java 和 onnxruntime）的互操作的混合执行与 python 生态系统互操作的框架。 用例包括导入和重新训练模型（Pytorch、Tensorflow、Keras）模型以及在 JVM 微服务环境、移动设备、物联网和 Apache Spark 中部署。
TensorFlow入门笔记
皓波的博客
07-23 413
本笔记主要是对知乎专栏的TensorFlow教程的一些笔记Part1 求N元一次方程​ 首先根据TensorFlow官网下载、安装TensorFlow，我安装在服务器上，用来跑一些简单的程序，Mac的空间不是很充足，而且阿里云的镜像下载速度很快。​ 接下来首先计算N元一次方程，其实就是很典型的回归问题，拟合一条直线，一些基本的东西： 通常y=wx+b=[b, w] * [1, x]
[网络入侵AI检测] 纯卷积神经网络（CNN）模型 | CNN处理数据
一个人知道自己为什么而活，他就能够接收任何一种生活
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现在，已经了解了纯卷积神经网络（CNN）模型在网络入侵检测中的基础知识 理解了`Convolution1D`层如何作为模式检测器，`MaxPooling1D`层如何总结这些检测，以及`展平`层如何将这些见解准备好用于传统的`密集`分类层。你还看到了如何使用Keras构建这些模型，并为二分类和多分类入侵检测任务配置它们，这些建立在前面章节的基础知识之上。
基于LSTM-Transformer混合架构的高频Tick数据特征工程
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本文提出的LSTM-Transformer混合模型通过双向门控循环单元捕获局部依赖关系，结合自注意力机制实现跨时段的特征交互。这种层级化设计既保留了RNN对细粒度模式的敏感性，又发挥了Transformer在长程关联建模上的优势。中期解冻注意力层的查询矩阵进行微调；实盘运行数据显示，预测结果与实际成交价的平均绝对误差稳定在0.35%以内，方向判断准确率高达89.7%，完全满足机构投资者的策略执行需求。实验表明，这种设计使模型在捕捉微观市场结构变化时F1分数提升12%，同时保持对宏观趋势的判断准确性。
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qq_34941290的博客
09-09 610
Conv1D 是一种专门用于处理一维数据的卷积层。它通过滑动卷积核（滤波器）在输入序列上进行卷积操作，从而提取局部特征。与二维卷积（Conv2D）不同，Conv1D 只在一个维度上进行卷积，适合处理时间序列数据、音频信号和文本数据。
《深度学习的核心公式》
zheng_ruiguo的专栏
09-10 606
深度学习的核心公式围绕模型构建（前向传播）、损失计算、参数优化（反向传播与优化器）三大核心环节展开，且符号定义需保持统一（如下标`i`表示样本，上标`l`表示网络第`l`层）。以下按模块梳理核心公式，并明确其作用与符号含义。
深度学习调参新思路：Hyperband早停机制提升搜索效率
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Hyperband是机器学习中一个相当实用的超参数调优算法，核心思路是用逐次减半来分配计算资源。说白了就是让一堆配置先跑几轮，表现差的直接踢掉，剩下的继续训练更多轮次。
深度学习基本模块：ConvTranspose1D 一维转置卷积层
最新发布
qq_34941290的博客
09-10 1005
输入层：接收一维输入数据，通常为形状是的张量。转置卷积层：核心计算层，包含多个可学习的卷积核。每个卷积核的大小为，负责执行上采样操作，将低分辨率特征映射转换为高分辨率特征映射。激活层：通常使用 ReLU 激活函数，引入非线性。
TensorFlow入门指南及示例源码
资源中提供的简单式样demo源码，是TensorFlow的一个典型应用实例，通过这个示例，用户可以了解到TensorFlow的基本使用方法，包括如何构建、训练和评估一个简单的深度学习模型。这个示例是学习TensorFlow的一个很好的...
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