weixin_43865034的博客

本系列为tensorflow官方教程与文档学习笔记，结合个人理解提取其中的关键内容，便于日后复习。1. Keras、层与模型1.1 建立一个简单的模型1.1.1 序贯模型tf.keras.Sequential支持方便地搭建序贯式模型：import tensorflow as tffrom tensorflow.keras import layersmodel = tf.keras.Sequential()model.add(layers.Dense(64, activation = 're

本系列为tensorflow官方教程与文档学习笔记，结合个人理解提取其中的关键内容，便于日后复习。张量张量和高维数组是等价的，tensorflow有丰富的API用以生产和消费张量数据。与Numpy类型的数组不同的是，Tensors具备两个特点：Tensors可以通过GPU和TPU进行计算加速Tensors是不可变的（immutable）1.1 张量的生成1.1.1 通过numpy和list生成通过tf.convert_to_tensor()实现：tf.convert_to_tensor

本系列为tensorflow官方教程与文档学习笔记，结合个人理解提取其中的关键内容，便于日后复习。数据处理与管道The tf.data API enables you to build complex input pipelines from simple, reusable pieces.API的用途举例：从分布式文件系统中聚合数据对图片做随机扰动在批处理时进行随机选取1.1 Dataset对象1.1.1 基础用法为了创建并使用输入管道，首先要有一个Dataset对象，可以通过 tf

本系列为tensorflow官方教程与文档学习笔记，结合个人理解提取其中的关键内容，便于日后复习。1. 数据加载1.1 通过tf.data加载CSV数据通过tf.data.experimental.make_csv_dataset将CSV文件读入dataset对象。几个重要的参数：batch_size：指定单个batch下的数据记录数目；column_names：指定数据的列名，若未给定此参数，默认从数据文件首行获取；label_name：指定作为label的数据列列名；na_value：将

tensorflow2.0 Keras自定义层与网络   使用keras通常的写法都是先调Sequential类（仅用于层的线性堆叠），如：nn = Sequential([layers.Dense(128,activation='relu), layers.Dense(64,activation='relu), layers.Dens...