日进一步

这里写自定义目录标题环境信息安装目的安装过程安装验证环境信息Window 10Anaconda3（64-bit）安装目的安装Keras，并使用Tensorflow作为其后端。也就是说执行完安装后，Keras和Tensorflow都是可以使用的安装过程以管理员身份运行Anaconda Prompt。在默认的base环境中执行安装命令： conda install the...

概要：在Jupyer中学习TF生成并查看数据的方法。代码：import tensorflow as tfimport numpy as np# 生成0和1矩阵 x = tf.zeros([2, 2])y = tf.ones([2, 2])#填充单值矩阵z = tf.fill([2, 2], 3)#常量矩阵c1 = tf.constant([1,2,3,4])

# Tensorflow处理图像时，将图像视为矩阵，然而图像在存储时并不直接记录这些矩阵中的数字，而是记录经过压缩编码后的结果。# 所以要将一张图片还原成一个三维矩阵，需要解码的过程。TF提供了对jpeg和png格式图像的编码/解码函数。# 在读入图像时，要使用解码函数才能得到三维矩阵；在保存图像时，需要使用编码函数才能将三维矩阵转换为需要的编码格式。    import matplotlib.p

一般来说，网络上获取的图像大小不固定，但神经网络输入节点的个数是固定的，所以在将图像的像素作为输入提供给神经网络之前，需要先将图像的大小统一。import matplotlib.pyplot as pltimport tensorflow as tf#读入图像的原始数据image_raw_data = tf.gfile.FastGFile("F:/input.jpeg", 'rb').r

背景信息：https://github.com/tensorflow/tfx/tree/master/examples/chicago_taxi在执行上述tensorflow项目时报错，缺少GLIBC_2.18，参数如下内容得到解决：curl -O http://ftp.gnu.org/gnu/glibc/glibc-2.18.tar.gztar zxf glibc-2.18.ta...