tensorflow 知识点总结

最新推荐文章于 2023-01-03 18:46:12 发布
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分类专栏： python 基础学习
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tensorflow 快速下载网址
pip --default-timeout=1000 install --index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple tensorflow-cpu==1.15.0

TensorFlow总结
qq_42304949的博客
12-19 248
TensorFlow2.0 scope_name 切片 升级单个文件 tf_upgrade_v2 --infile "1.x的代码文件" --outfile "2.x的代码文件" 升级目录中所有py文件 tf_upgrade_v2 --intree foo/ --outtree foo-upgraded/ Tensorflow 2.0 实现MNIST数据集深度学习¶(5) 简单例子...
深度学习知识点全面总结
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01-05 33万+
本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........
TensorFlow（1）-基础知识点总结
weixin_30439067的博客
07-25 347
1、 tensorflow简介 Tensorflow 是 google 开源的机器学习工具，在2015年11月其实现正式开源，开源协议Apache 2.0。 Tensorflow采用数据流图（data　flow　graphs）来计算, 所以首先我们得创建一个数据流流图,然后再将我们的数据（数据以张量(tensor)的形式存在）放在数据流图中计算. 节点（Nodes）在图中表示数学操作,图中的边（e...
TensorFlow知识点总结
鱼之天空的博客
05-23 378
1 iter和next 原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43544406/article/details/103091988 2
Tensorflow知识点总结（一）
jiugeshao的专栏
01-16 553
整理下零碎的知识点，方便以后查阅。大部分内容整理自《Tensorflow实战Google深度学习框架》 数据集介绍 1. MNIST是NIST数据集的一个子集，6万张训练数据，1万张测试数据，每一张代表了0~9的数字，图片大小28*28，其来自美国国家标准与技术研究所。http://yann.lecun.com/exdb/mnist/。 2. Cifar-10和Cifar-100是图像...
Tensorflow 知识点总结(持续更新)
zuyuhuo6777的博客
02-24 350
1、Tensor的维度的改变 https://blog.youkuaiyun.com/qq_31780525/article/details/72280284
tensorflow莫凡知识点总结
04-23
本文档将总结TensorFlow的基础知识点，内容包含安装教程、基础概念、模型构建、训练过程以及优化方法等，旨在帮助初学者快速理解和运用TensorFlow。 首先，关于TensorFlow的安装，文档提到了多种安装途径，包括Pip...
人工智能开发入门教程知识点总结与必备知识.docx
04-07
基础知识：具备扎实的数学基础，包括概率论与数理统计、线性代数、微积分等。 机器学习原理：掌握监督学习、非监督学习、强化学习的基本概念、算法及其应用场景。 深度学习：深入理解卷积神经网络（CNN）、循环...
tensorflow学习总结.pdf
08-22
TensorFlow是谷歌开发的开源机器学习库，专门用于设计、训练和部署深度学习模型。它的学习曲线对于初学者来...掌握上述知识点是理解和应用TensorFlow的第一步，对于进一步深入学习TensorFlow和深度学习有着重要的意义。
tensorflow学习2----tensorflow2基础知识介绍
weixin_43776305的博客
11-08 595
文章目录基础概念介绍数据类型张量的生成常用函数张量的计算特征标签组合将输出转换为符合每个类别的概率分布梯度的计算总结 基础概念介绍 人工智能：简单理解就是让机器具有人的思维和意识 人工智能三学派： 行为主义：基于控制论构建感知–控制体系 符号主义：基于算数逻辑表达式，求解问题先把问题描述为表达式，再求解表达式 连接主义：仿生学，模仿神经元连接关系 数据类型 tensorflow基本的数据类型：int8/16/32/64, float16/32/64, bool, string 张量的生成 张量：与num
Tensorflow知识点
hhhhhyyyyy8的博客
10-31 251
一、tensorflow中tf.app.flag.FLAGS问题： 参考https://blog.youkuaiyun.com/m0_37041325/article/details/77448971 tf.app.flags.FLAGS中存储了命令行参数，tf.app.flags.DEFINE_...定义了命令行参数，flag_float：参数类型，0.01：默认值，'input a float'：提示...
tensorflow知识点
knight的博客
11-28 347
expand_dims(tensor, dim=2) # 扩展纬度
Tensorflow知识点总结索引
光英的记忆博客
05-12 302
（声明：以下所有内容及其链接内容来自于网络，仅供自己方便学习和复习，不做任何商业用途，所有链接内容继承本声明） 深度学习之tensorflow入门，原理与进阶实战 10.自编码网络，去噪自编码，栈式自编码，变分自编码，条件变分自编码 11.深度神经网络，VGG模型,GoogLeNet模型,ResNet模型，Incetion-Resnet-v2,残差网络， 12.对抗神经网络gan ...
TensorFlow 基础知识点
xdy1120的博客
07-12 254
• 使用图 (graph) 来表示计算任务. • 在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图. • 使用 tensor 表示数据. • 通过 变量 (Variable) 维护状态. • 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据. TensorFlow 是一个编程系统, 使用图来表示计算任务....
python(一): Tensorflow知识点归纳
weixin_44987694的博客
03-14 689
Tensorflow知识点归纳（1）——Session声明与1.0的区别Session()中的类型 声明 这是基于tensorflow2.0的代码 与1.0的区别 2.0没有session函数，可以用以下代码： tf.compat.v1.disable_eager_execution() with tf.compat.v1.Session() as sess: result=sess.run(xxx) sess.run() print(result) 或者： tf.compat.v
TensorFlow基础知识点总结(常用知识点)
石头的博客
01-03 522
TensorFlow基础知识点总结(常用知识点)
Tensorflow 知识点
上后谈感情的博客
02-15 193
== 感觉TensorFlow知识 很薄弱，每天花点时间对基础的TensorFlow 知识进行了解, 同时知道每个函数的作用和其中转换的数据 == 参考 TensorFlow 2.0：https://github.com/czy36mengfei/tensorflow2_tutorials_chinese 现阶段 项目还在使用TensorFlow 1.5 的工程，现在学习tensorflow 1...
【深度学习】TensorFlow基础知识点总结
桺柒郞的小小屋
03-05 6138
TensorFlow基础 ​ 其是一个面向于深度学习算法的科学计算库，内部数据保存在张量（Tensor）对象上，所有操作也都是基于张量对象进行。 1.数据类型 数值型 ——其是TensorFlow的主要数据载体 字符串型 布尔型 1.1数值类型 ​ 数值类型的张量是TensorFlow的主要数据载体，分为： 标量（Scalar） 单个的实数，维度数（D...
Tensorflow知识点总结（二）
jiugeshao的专栏
01-19 319
大部分内容整理自《Tensorflow实战Google深度学习框架》 Tensorflow的配置见前面的博文https://blog.youkuaiyun.com/jiugeshao/article/details/76370137 这里Tensorflow的版本为tensorflow-gpu1.2.0 计算图 ...
tensorflow的基本知识点
最新发布
03-29
<think>好的，我需要帮助用户了解TensorFlow的基本知识点。首先，根据用户提供的引用资料，我需要整理出核心概念和入门知识。 用户提到了引用[1]，里面提到TensorFlow是深度学习的重要框架，所以应该从基本概念开始。比如计算图、张量这些基础元素，对吧？引用[3]也提到了层（layer）作为基本运算单元，特别是Dense层，这可能属于模型构建部分。 接下来，用户可能想了解工作流程。引用[1]提到工作流程和使用方法，应该包括数据准备、模型构建、训练、评估这几个步骤。需要分步骤解释每个环节的作用，比如数据预处理的重要性，模型构建时层的堆叠，编译模型时的损失函数和优化器选择，以及训练循环的概念。 然后，用户可能需要一些简单的代码示例来辅助理解。比如构建一个线性回归模型，使用Dense层，用均方误差作为损失函数，选择随机梯度下降作为优化器。这里要注意代码的正确性，比如使用Sequential模型，添加层，编译模型，然后训练。根据引用[3]和引用[5]，优化器的作用是更新参数，所以需要提到优化器的选择。 另外，用户提供的引用中有提到TensorFlow的发展，比如TF 2.0的改进，如Eager Execution和Keras集成，这些属于新特性，应该作为优势部分介绍。还有TF Lite和TF.js的应用场景，可以放在应用扩展里说明。 用户的问题还可能涉及如何入门，所以需要给出学习建议，比如从官方文档和实际项目开始。同时，根据引用[4]，TensorFlow Lite推荐使用签名方法，但作为入门可能暂时不需要深入，可以简单提及。 现在需要检查是否有遗漏的点。例如，计算图在TF2中的变化，动态计算图和静态图的区别，可能对用户理解执行模式有帮助。还要确保所有的术语都有解释，比如张量是多维数组，计算图是数据流图等。 最后，生成相关问题时要围绕基本概念、工作流程、新特性、应用场景和学习资源，确保问题覆盖用户可能感兴趣的方面。比如优化器的作用，张量的概念，TF Lite的用途等。 总结一下，回答结构应该是：核心概念、工作流程、代码示例、新特性、应用扩展和学习建议，然后附上相关问题。需要确保每个部分都引用正确的资料，例如引用[3]提到层，引用[5]提到优化器等。</think>### TensorFlow基本概念和入门知识 #### 一、核心概念 1. **张量（Tensor）** TensorFlow 的核心数据单位是**张量**，即多维数组。例如： - 标量：零维张量（如 $5$） - 向量：一维张量（如 $[1,2,3]$） - 矩阵：二维张量（如 $\begin{bmatrix}1 & 2\\3 & 4\end{bmatrix}$） 2. **计算图（Computational Graph）** TensorFlow 1.x 使用静态计算图定义模型，而 TensorFlow 2.x 默认启用**动态计算图**（Eager Execution），支持即时运算和调试[^2]。 3. **层（Layer）** 层是模型的基本构建单元。例如，`Dense` 层（全连接层）实现线性变换：$$y = \sigma(Wx + b)$$ 其中 $W$ 是权重矩阵，$b$ 是偏置向量，$\sigma$ 是激活函数[^3]。 --- #### 二、工作流程 1. **数据准备** - 数据加载（如 `tf.data.Dataset`） - 预处理（归一化、标准化等） 2. **模型构建** ```python model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'), # 全连接层 tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') # 输出层 ]) ``` 3. **模型编译** ```python model.compile( optimizer='sgd', # 优化器（如随机梯度下降）[^5] loss='mse', # 损失函数（如均方误差） metrics=['accuracy'] # 评估指标 ) ``` 4. **训练与评估** ```python model.fit(X_train, y_train, epochs=10) # 训练 model.evaluate(X_test, y_test) # 评估 ``` --- #### 三、新特性与优势（TensorFlow 2.x） 1. **动态计算图**：直接执行操作，无需预先定义静态图[^2]。 2. **Keras 集成**：高阶API简化模型构建。 3. **扩展工具**： - **TensorFlow Lite**：部署模型到移动设备[^4]。 - **TensorFlow.js**：在浏览器中运行模型。 --- #### 四、应用场景 - **图像分类**：使用卷积神经网络（CNN）。 - **自然语言处理**：循环神经网络（RNN）或Transformer。 - **端侧部署**：通过 TensorFlow Lite 在手机或嵌入式设备运行模型[^4]。 --- #### 五、学习建议 1. 从官方文档和教程入门（如[TensorFlow官网](https://www.tensorflow.org/)）。 2. 实践项目：从线性回归、MNIST手写数字识别开始。 ---
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