import_torch_as_tf

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True) n_inputs = 28 max_time = 28 lstm_size = 100 n_class = ...

TensorBoard是Tensorflow自带的一个强大的可视化工具，也是一个web应用程序套件。tensorboard可以可视化tensorflow的计算图结构以及变量的分布等，使用tensorboard可以让我们了解计算图的计算流程并且有助于我们理解模型参数 下面我们以手写数字识别为例来使用tensorboard可视化计算图 引入模块数据集，设置batch： import tenso...

引入模块 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True)#读入数据集，数据标签采用one_hot编码，也就是一个列向量，除了对应类别位置为1其余都为0 b...

首先，引入要用到的模块 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 生成数据集 x_data = np.linspace(-1,1,200)[:,None]#从-1到1生成200个数据，定义维度为200行一列 noise = np.random.normal(0,0.05,x_data....

1.创建图，启动图 tensorflow的运行规则是先创建一个计算图，然后再会话（session）中来启动图的计算 import tensorflow as tf a = tf.constant([[3,3]])#创建一个一行两列的常量 b = tf.constant([[2],[3]])#创建一个两行一列的常量 product = tf.matmul(a,b)#创建一个矩阵相乘op prin...