tensorflow学习笔记

最新推荐文章于 2025-08-08 10:55:37 发布
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分类专栏： tensorflow 文章标签： tensorflow
本文提供了关于TensorFlow的多个资源链接，包括由aymericdamien在GitHub上发布的运行案例，官方API文档，中文社区链接及MNIST数据集下载地址。详细介绍了MNIST数据集的参数，如训练数据55000条，验证数据5000条，测试数据10000条。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.github上aymericdamien发布的相关tensorflow运行案例链接

2.tensorflow官网链接，包括api说明文档

3.tensorflow中文社区链接

4.mnist数据集下载

 

在tensorflow中查看mnist数据参数

  • mnist.train.num_examples                  训练数据，输出结果为55000
  • mnist.validation.num_examples         验证数据，输出结果为5000
  • mnist.test.num_examples                   测试数据，输出结果为10000
  • mnist.train.images[0]
  • mnist.train.labelss[0]

 

北大曹健tensorflow学习笔记
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TensorFlow学习笔记一
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07-23 363
张量（Tensor）：TensorFlow的核心数据结构是张量，它是一个多维数组，可以表示各种数据类型（例如整数、浮点数、字符串等）。机器学习：TensorFlow提供了丰富的机器学习算法和模型库，可以用于各种任务，如图像分类、语音识别、自然语言处理等。自然语言处理：TensorFlow提供了一些特殊的模型和工具，用于处理文本数据，如词向量表示、文本分类、机器翻译等。总之，TensorFlow是一个功能强大的机器学习框架，可用于各种学习任务和场景，具有丰富的功能和灵活的扩展性。
TensorFlow 学习笔记 ---常用数据集
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12-01 691
最近在学习TensorFlow 官方给的教程，里面用到一些数据集，就顺便总结一下 TensorFlow 里常用到的数据集。
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学习自北京大学曹建老师课程
TensorFlow学习笔记(2.1)：BasicModels章linear_regression篇
way_adventurer的博客
04-06 2152
本文是 TensorFlow 学习笔记系列的实操第二篇，主要介绍 TensorFlow 的线性回归。通过实际代码示例，帮助初学者快速入门 TensorFlow 2.x。
tensorflow学习笔记——summary
wxsy024680的博客
03-09 5638
神经网络像一个黑盒，我们无法解释清楚单个权重或偏置对输出的影响，但如果我们可以得到权重和偏置在训练过程中的变化趋势，对它们有一个宏观认识，也是不错的。运用summary就可以实现上述目的，具体如下： 1、定义summary，如 mean=tf.reduce_mean(w1) stddev=tf.sqrt(tf.reduce_mean(tf.square(w1-mean))) tf.summary.scalar(‘mean’,mean) tf.summary.scalar(‘stddev’,stddev) t
北大tensorflow学习笔记
11-09
在"北大tensorflow学习笔记"中，我们可以深入探索这个广泛应用于学术研究和工业实践的平台。 一、TensorFlow基础知识 1.1 **张量（Tensor）**：TensorFlow的核心概念，是多维数据数组，可以是标量、向量、矩阵甚至...
深度学习tensorflow学习笔记.zip
05-08
这个"深度学习tensorflow学习笔记.zip"压缩包很可能是包含一系列关于TensorFlow的学习资料，旨在帮助用户理解和掌握这一工具。 首先，我们来探讨一下深度学习的基础概念。深度学习是机器学习的一个分支，其核心在于...
TensorFlow深度学习实战（28）——扩散模型（Diffusion Model）
盼小辉丶的博客
08-05 1770
本节中，我们介绍了最先进的生成模型之一，扩散模型 (Diffusion Model)。介绍了去噪扩散概率模型 (Denoising Diffusion Probabilistic Model, DDPM)，并利用去噪扩散隐式模型 (Denoising Diffusion Implicit Model, DDIM) 的思想，使生成过程具备完全的确定性。扩散模型由前向扩散过程和逆扩散过程组成，前向扩散过程通过一系列小步骤向训练数据添加噪声，而逆扩散过程中模型的目标是预测添加的噪声。
深度学习环境部署踩坑实录：TensorFlow、Keras、protobuf 报错解决大全
weixin_50563385的博客
08-06 846
本文记录了在Linux/NFS远程服务器上安装TensorFlow时遇到的常见问题及解决方案。主要包含两类问题：1) protobuf版本冲突或文件锁定（表现为.nfs文件占用），需终止相关进程并重装protobuf 3.20.3；2) Keras与TensorFlow版本不兼容，建议安装TensorFlow 2.4.1并使用tf.keras接口。文章提供了整合修复脚本，并附上在Jupyter中使用自定义虚拟环境的方法。适用于深度学习开发者在共享服务器环境下的依赖管理参考。
深度学习圈常见的 TensorFlow、PyTorch、Transformer、transformers，到底有什么区别？
yuanmomoya的博客
08-08 838
本文梳理了深度学习领域的四个关键概念：TensorFlow和PyTorch是底层框架，分别由Google和Meta开发，前者侧重工业部署，后者更适合科研；Transformer是一种基于注意力机制的神经网络架构；Hugging Face的transformers库则是基于Transformer的高层预训练模型库。四者关系可概括为：框架提供基础工具，Transformer定义架构，transformers库封装现成模型。当前PyTorch在科研界占主导，TensorFlow在工业部署中仍有优势，但PyTorc
直流微电网系统模型的优化设计与控制策略分析：双端口、改进下垂控制及Simulink仿真 完整版
最新发布
08-09
内容概要：本文详细探讨了直流微电网系统模型的优化设计与控制策略。首先介绍了双端口直流微电网系统的基本架构，其中一个端口连接分布式电源，如太阳能光伏板和风力发电机，另一端口连接恒功率负载。接着重点讨论了外环改进下垂控制和内环双PI环控制策略，这两种控制方式分别用于维持系统功率平衡和快速调节电压电流，确保系统输出的稳定性。此外，还涉及了电压鲁棒控制器、小信号模型、根轨迹分析和粒子群寻优权函数等关键技术，这些技术进一步增强了系统的稳定性和性能。最后，所有控制策略和模型分析均在Simulink环境下进行了搭建和验证。 适合人群：从事电力系统研究的专业人士、高校相关专业师生、对直流微电网感兴趣的科研人员。 使用场景及目标：适用于需要深入了解直流微电网系统模型及其控制策略的研究人员和技术人员，旨在提高系统的稳定性和效率，特别是在数据中心等对供电稳定性要求较高的应用场景。 其他说明：文中提供的Simulink仿真环境便于研究人员进行实验和验证，帮助更好地理解和优化直流微电网系统。
KUKA机器人码垛程序备份详解：操作流程、关键步骤与注意事项
08-09
KUKA机器人码垛程序的备份方法及其重要性。首先解释了码垛程序的基本结构，重点在于初始化设置、HOME点设定以及信号检测循环。接着阐述了具体的备份操作，如通过长按示教器【菜单】键进入存档管理器并选择带系统变量进行备份。文中还提到使用KUKA.ProjectBackup工具进行完整的备份，避免丢失重要的.dat文件。此外，建议将程序目录同步到私有Git仓库，以便于版本管理和快速回滚。最后强调了备份时需要注意的事项，如包含所有相关参数和配置文件，以确保在产线搬迁或控制器更换时能够顺利恢复。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是负责KUKA机器人维护和操作的专业人士。 使用场景及目标：帮助工程师掌握正确的备份方法，确保在设备更新或故障恢复时能够迅速有效地还原码垛程序，保障生产线正常运行。 阅读建议：在实际操作过程中，务必严格按照文中提供的步骤进行备份，同时关注细节，如系统变量的选择和文件命名规范，以提高备份的成功率和完整性。
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