Kola_Abner

将jupyter notebook 配置为默认启动 chrome浏览器

https://blog.youkuaiyun.com/Fwuyi/article/details/123213437深度学习模型在喂数据进行训练前常会用到compile函数进行训练时所使用优化器、损失函数等的配置 。1.model.compile() 作用设置优化器、损失函数和准确率评测标准。2.model.compile() 语法形式1：model.compile(optimizer = tf.keras.optimizers.优化器(参数)，loss = tf.keras.losses.损失函数.

EarlyStopping：https://keras.io/api/callbacks/early_stopping/https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44048809/article/details/105702314

KOLA.TF

NVIDIA DIGITS 学习笔记

TensorFlow 是一个开源软件库，用于使用数据流图进行数值计算。换句话说，即是构建深度学习模型的最佳方式。本文整理了一些优秀的有关 TensorFlow 的教程和项目列表。一、教程 TensorFlow Tutorial 1 — 从基础到更有趣的 TensorFlow 应用 TensorFlow Tutorial 2 — 基于 Google TensorFlow 框架的深度学习简介，这些教

tensorflow+入门笔记︱基本张量tensor理解与tensorflow运行结构 原创 2017年01月22日 11:57:34 <ul class="article_t

声明：安装系统为Ubuntu kylin 16.04 LST一．什么是Anaconda?Anaconda是python的一个科学计算发行包，也是一个python的科学计算环境，它自带了很多科学计算相关的包，如jupyter notebook/numpy/matplotlib/scipy等一系列包（如果在原始的python上要使用这些包，好多包需要自己安装），所以Anaconda用起来很方便．它自带的

一．spyder介绍Anaconda中自带的集成开发环境用于科学计算还是蛮好的．它和其他的Python开发环境相比，它最大的优点就是模仿MATLAB的“工作空间”的功能，可以很方便地观察和修改数组的值．二．spyder导入tensorflow包在终端输入spyder,启动spyder.Tools -> Python interpreter -> Use the following Pyhton

声明：本人所用操作系统为Ubuntu kylin16.04LST，编辑器为Vim，Tensorflow版本为0.8，python版本为2.7。一.读取数据数据 数据文件： np_x1.txt np_y1.txt 链接: https://pan.baidu.com/s/1c1M1PQC 密码: ysg9读数据#!/usr/bin/python# coding=utf-8imp

python读取.txt文件数据和将数据写入文件.txt一.读取.txt文件中的数据到张量中说明：将data_x.txt和data_y.txt中的数据分别读取到x_data张量中#!/usr/bin/python# coding=utf-8import numpy as np# input datafile= open('data_x.txt')x_data= np.loadtxt(file,