tf系列1——框架概览

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#tensorflow #keras #python

于 2021-04-06 10:31:48 首次发布

开发手册

下面4个文档理解了，月薪5w
https://www.w3cschool.cn/tensorflow_python/tensorflow_python-j4ni2u54.html

评估标准 Metrics - Keras 中文文档
https://keras.io/zh/metrics/

(3条消息) 【keras】keras教程（参考官方文档）_miracleoa的博客-优快云博客_keras中文教程
https://blog.youkuaiyun.com/miracleoa/article/details/115051847

Keras 中文文档
https://keras.io/zh/layers/writing-your-own-keras-layers/

Sequential model - Keras中文文档
https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/getting_started/sequential_model/
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【第1章：深度学习概览——1.6 深度学习框架简介与选择建议】
商务合作|问题讨论|交流学习 请联系作者微信，加微信请务必注明来意，博客主页有联系方式
02-14 490
嘿，各位老铁们，今天咱们来一场深度学习框架的深度探索之旅。在这个充满无限可能的深度学习时代，深度学习框架就像是连接理论与实践的桥梁，帮助我们从算法设计走向实际应用。随着技术的飞速发展，深度学习框架的选择变得越来越多样化，每一种框架都有其独特的优势和适用场景。接下来，咱们就来一场从框架介绍到选择建议，再到调优策略的深度剖析。
A (TF-A) 设计概览
最新发布
Linux内核架构师
09-12 916
摘要： 本文详细解析了ARM可信固件架构（TF-A）的核心机制与实现。内容涵盖冷启动流程（BL1-BL33阶段）、动态配置系统（6类配置文件）、异常处理框架及PSCI 1.1规范实现。重点剖析了BL1/BL2/BL31组件的功能分工，包括安全世界初始化、镜像加载和运行时服务（如电源管理）。同时介绍了内存布局策略、性能测量框架和Armv8.x架构扩展支持（如指针认证、MTE）。文中包含关键代码片段展示SMC处理、PSCI状态机等核心逻辑，适用于嵌入式安全系统开发者参考。（149字）
机器翻译——tf框架
10-20
用于机器学习使用的、可以在自己的服务器搭建环境后直接运行即可
tensorflow架构
热门推荐
雨石
06-12 6万+
TensorFlow，以下简称TF，是Google去年发布的机器学习平台，发布以后由于其速度快，扩展性好，推广速度还是蛮快的。江湖上流传着Google的大战略，Android占领了移动端，TF占领神经网络提供AI服务，未来的趋势恰好是语音图像以及AI的时代，而Google IO上发布的Gbot似乎正是这一交叉领域的初步尝试。
tf--框架
evsqiezi
07-06 2020
 使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow: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.T...
TF学习笔记--Tensorflow框架
微风的博客
07-10 431
目标 搭建神经网络，总结搭建八股 基本概念 用张量表示数据，计算图来实现神经网络，会话来执行神经网络，优化线上的权重（参数），来得到模型 张量 简单理解为多维数组 0阶张量：单独的数 1阶张量：一维数组 2阶张量：二维数组，i行j列 举例： t=[ [ [ [ … ] ] ] ]为4阶 数据类型 float32,int32 计算图 搭建计算过程，承载计算节点，只搭建不计算 会话 执行计算图的节...
【TensorFlow】TF框架介绍及代码示例学习
GIS摆渡人
04-15 985
TensorFlow是一个开源的机器学习框架，是由Google开发的，用于构建和训练机器学习模型的工具库。它提供了丰富的功能和易于使用的接口，可用于各种机器学习任务，如图像识别、自然语言处理、推荐系统等。计算图定义了操作的顺序和依赖关系。图像识别：TensorFlow提供了一些预训练好的模型，如Inception、ResNet等，可以用于图像分类、目标检测和图像生成等任务。自然语言处理：TensorFlow提供了一些预训练好的模型，如BERT、GPT等，可以用于文本分类、情感分析和机器翻译等任务。
深度学习框架选型指南——机器学习界热门话题
AI天才研究院
09-15 1318
深度学习(Deep Learning)是一类机器学习方法，其核心是神经网络（Neural Network）。近年来，随着技术的进步，越来越多的公司、组织和研究人员开始研究深度学习。实际上，深度学习已经成为当今最火爆的计算机视觉、自然语言处理等领域的热门研究方向。从某种意义上来说，深度学习就是通过高度抽象的神经网络模型对原始数据进行学习，提取出有用的特征并应用到下游的任务中。不同于传统机器学习方法，深度学习不需要手工设计特征工程和分类规则，而是可以自动构建高维空间中的复杂函数关系。
具身智能中的（VLA）算法与实践——第一讲 基础与概览
u012133341的博客
07-21 1317
本文介绍了视觉-语言-动作(VLA)模型的基础概念及其在AI领域的重要性。VLA模型通过融合多模态数据实现具身智能，使AI系统能感知环境并执行物理动作。文章探讨了大型语言模型(LLMs)和视觉语言模型(VLMs)如何赋能具身智能，包括指令解析、场景理解和动作规划。同时提供了Python、PyTorch/TensorFlow开发环境的详细搭建指南，包含GPU配置建议和测试代码。VLA模型在机器人操作、导航、人机协作等领域具有广泛应用前景，是实现通用人工智能的关键技术。
《ATF(TF-A)专题精讲》目录——146篇，完整覆盖整个ATF的官方文档
Linux内核架构师
09-06 998
本文摘要介绍了Trusted Firmware-A (TF-A)项目的技术文档体系。主要内容包括：项目概述、组件解析（如ARM RAS/RME/CCA等安全技术）、系统设计（启动流程、中断管理、信任链等）、开发指南（构建环境、移植策略）、性能分析、平台支持（涵盖NXP、Marvell、Xilinx等主流芯片厂商）、开发流程规范以及安全通告（CVE漏洞分析）。文档体系全面覆盖了ARM安全固件的技术实现、硬件适配和开发实践，为开发者提供了从理论到实践的完整参考。
TensorFlow框架
逆境清醒的博客
06-30 6553
一、通过代码了解TensorFlow结构1.1、TensorFlow实现一个加法运算代码1.1.1、原生python加法运算1.1.2、TensorFlow实现加法运算1.1.3、TensorFlow实现加法运算1.2、TensorFlow的Hello World二、TensorFlow架构图三、TensorFlow结构分析3.1、张量（Tensor）3.2、节点(Operation)3.3、会话（Session）3.4、数据流图介绍（Graph)
ROS（8） tf 坐标框架
qq_35460250的博客
03-04 817
ROS tf http://wiki.ros.org/navigation/Tutorials/RobotSetup/TF 1.      以两个参考系为例，定义和存储参考系之间的关系。定义两个节点分别对应于base_link和base_laser,首先要确定哪个节点作为母节点，那个作为子节点。子节点通过tf即可自动转化为母节点坐标系下的坐标 2.      代码实现 1. 广播两个参考系
TF编程框架原理笔记
ccy_8491的博客
08-11 694
视频课程来源https://www.bilibili.com/video/BV1UQ4y1N7yz?p=4 1、TF设计原则 （1）高性能 针对TF中的算子，设计过程中对底层硬件进行优化；可以并发运行没有数据依赖的节点；针对生成的计算图，也提供了一系列的优化操作。 （2）易开发 （3）可移植 可工作于各种类型的异构系统；每个算子提供在不同设备上的不同底层实现； 2、计算图机制 （1）自动求导：框架自动推断反向计算图，完成导数计算。 常用求导方法包括手动求解法、数值求导法、符号...
TF学习——Tensorflow框架之基础概念、设计思路、常用方法之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
02-21 5249
TF学习——tensorflow框架之基础概念、设计思路、常用方法之详细攻略 目录 Tensorflow框架基础概念 Tensorflow框架设计思路 Tensorflow框架常用方法 Tensorflow框架基础概念 张量Tensor：张量有多种， 零阶张量：为纯量或标量 (scalar) 也就是一个数值. 比如 [1] ...
TF框架学习笔记
doctorq
06-04 5289
TF：Trade Federation
深度学习框架TF安装
qq_15821487的博客
07-06 587
框架的安装都是一个套路，所谓的框架只是一个库而已 都会有whl安装，docker安装(工业部署)，源码安装（存在依赖不兼容自己生成）装都有其特定的应用场景 TFdocker安装：https://tensorflow.google.cn/install/docker dokcerhub :https://hub.docker.com/r/tensorflow/tensorflow/tags?page=1&name=1.14...
Tensorflow Federated Framework 谷歌联邦学习框架
ZJQ的博客
09-26 1504
因此，编写TFF代码时会遇到非常多“反Python逻辑”的要求，例如：要求提供函数的输入参数的类型、要求使用它规定的几种数据类型、要求确定value的存放位置（S端/C端），原生Python逻辑不会在训练时执行等等。如果我们编写的一些函数使用到了不同端的数据，在真正执行的时候，一个函数甚至会被拆分到不同的机器上执行。在编写模型、训练代码的时候，clients和server应当是看作一个整体（也就是“联邦”的含义），不需要分割开S端和C端的代码，完全可以写入同一个文件里，C端和S端的区分是在代码逻辑层面的。
框架Tensorflow2
weixin_49898946的博客
01-01 1525
Tensorflow(简称tf)是深度学习框架，大大简化了建模的方法和步骤，把Keras Api当作核心，使用非常简单，跨平台，集成各种现成模型，eager mode使得调试起来不那么难受。TensorFlow2的官方文档1.首先得提前安装好Anaconda环境，可以访问官方网站下载最新版。先确定号conda中的python环境是否是Python 3.6–3.9直接的版本。可以使用依次执行以下命令： 执行结果： 2.其次是安装Tensorflow的第三方库。 Tensorflow2的初体验 导包导入Tens
TensorFlow框架 -- 入门详解
m0_63260018的博客
09-15 2999
TensorFlow是一个由Google Brain团队开发的开源机器学习框架。最初是作为Google内部工具而开发的，但随后在2015年被开源，以便更广泛的社群能够利用和贡献于这个框架。TensorFlow支持从研究到生产的全面工作流程，包括模型设计、训练、优化和部署。计算图（Computation Graph）是一种用于描述数学运算和数据流的有向无环图（DAG）。在TensorFlow中，计算图用于表示一系列操作和张量之间的依赖关系。计算图有助于优化程序运行效率，提供自动微分，并且易于进行分布式计算。
百度翻译功能与开发集成概览
该压缩包中唯一的子文件名为“vO06UmjxKeFOPt1RZEP5-master-86a58c5f4d3e1b0cc2b4f76603d6c88a994ff3d7”，这一命名格式符合常见代码托管平台（如GitHub）对克隆仓库快照的命名规范，其中“master”代表主分支，“86...
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