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文章 2022-06-13 来自：开发者社区

学习笔记 | 深度学习开发—TensorFlow实践(线性回归问题TensorFlow实战)

核心步骤1.准备数据2.构建数据3.训练模型4.进行预测线性方程单变量的线性方程可以表示为：y=w*x+b本例通过生成人工数据集。随机生成一个近似采样随机分布，使得w=2.0, b=1, 并加入一个噪声，噪声的最大振幅为0.4人工数据集生成import tensorflow as tf#载入tensorflow import numpy as np#载入numpy import matplot.....

文章 2022-06-13 来自：开发者社区

学习笔记 | 深度学习开发—TensorFlow实践(线性回归 tensorflow实战)

监督式机器学习1.简单的线性回归案例确定y=w*x+b这样的方程，其中w和b的值2.术语：标签和特征标签：是我们要预测的真实事物：y,线性回归中的y变量特征：是指用于描述数据的输入变量：xi线性回归中的{x1,x2,x3,……,xn}变量3.样本和模型样本是指数据的特定实例：x有标签样本具有{特征，标签}：{x，y}：用于训练模型无标签样本具有{特征，？}：{x,?}:用于对新数据做出预测模型可....

文章 2022-06-13 来自：开发者社区

学习笔记 | 深度学习开发—TensorFlow实践(TensorBoard可视化工具)

TensorBoard是TensorFlow的可视化工具通过TensorFlow程序运行过程中输出的日志文件可视化TensorFlow程序的运行状态。TensorBoard和TensorFlow程序在不同的进程中案例：代码import tensorflow as tf#导入tensorflow模型 tf.reset_default_graph()#TensorBoard清楚默认图和不断增加的节.....

文章 2022-06-13 来自：开发者社区

学习笔记 | 深度学习开发—TensorFlow实践(基本运算)

1. TensorFlow运行模型—会话Session会话拥有并管理TensorFlow程序运行时的所有资源，当所有计算完成之后需要关闭会话帮助系统回收资源。1. 会话模式1sess=tf.Session()#创建会话 sess.run()#启动会话 sess.close()#关闭会话，释放资源 sess=tf.Session() try: sess.run() except: Print(“E....

文章 2022-06-13 来自：开发者社区

学习笔记 | 深度学习开发—TensorFlow实践(基础概念)

TensorFlow计算模型—计算图1，概念①TensorFlow=Tensor + FlowTensor 张量Tensorflow中，所有的数据都通过张量的形式来表示张量没有真正保存数字，二十保存的是计算过程数据结构：多维数组Flow 流计算模型：张量之间通过计算而转换的过程基础代码：Ⅰimport tensorflow as tf#导入tensorflow模型 hello=tf.const.....

文章 2022-02-17 来自：开发者社区

学习笔记CB014:TensorFlow seq2seq模型步步进阶

神经网络。《Make Your Own Neural Network》，用非常通俗易懂描述讲解人工神经网络原理用代码实现，试验效果非常好。循环神经网络和LSTM。Christopher Olah http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 。 seq2seq模型基于循环神经网络序列到序列模型，语言翻译、自动问答等序列到序列....

文章 2022-02-17 来自：开发者社区

学习笔记CB013: TensorFlow、TensorBoard、seq2seq

tensorflow基于图结构深度学习框架，内部通过session实现图和计算内核交互。 tensorflow基本数学运算用法。 import tensorflow as tf sess = tf.Session() a = tf.placeholder("float") b = tf.placeholder("float") c = tf.constant(6.0) d = tf.mul(a,....

文章 2022-02-16 来自：开发者社区

学习笔记TF066:TensorFlow移动端应用，iOS、Android系统实践

TensorFlow对Android、iOS、树莓派都提供移动端支持。移动端应用原理。移动端、嵌入式设备应用深度学习方式，一模型运行在云端服务器，向服务器发送请求，接收服务器响应；二在本地运行模型，PC训练模型，放到移动端预测。向服务端请求数据可行性差，移动端资源稀缺。本地运行实时性更好。加速计算，内存空间和速度优化。精简模型，节省内存空间，加快计算速度。加快框架执行速度，优化模型复杂度和每步....

文章 2022-02-16 来自：开发者社区

学习笔记TF063:TensorFlow Debugger

TensorFlow Debugger(tfdbg)，TensorFlow专用调试器。用断点、计算机图形化展现实时数据流，可视化运行TensorFlow图形内部结构、状态。有助训练推理调试模型错误。https://www.tensorflow.org/programmers_guide/debugger 。常见错误类型，非数字(nan)、无限值(inf)。tfdbg命令行界面(command ....

文章 2022-02-16 来自：开发者社区

学习笔记TF062:TensorFlow线性代数编译框架XLA

XLA(Accelerated Linear Algebra)，线性代数领域专用编译器(demain-specific compiler)，优化TensorFlow计算。即时(just-in-time,JIT)编译或提前(ahead-of-time,AOT)编译实现XLA，有助于硬件加速。XLA还在试验阶段。https://www.tensorflow.org/versions/master/e....

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更新时间 2024-05-16 14:02:04

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