阿里云文档 2024-09-10

部署NGC容器环境(基于TensorFlow)构建深度学习开发环境

NGC(NVIDIA GPU CLOUD)是NVIDIA开发的一套深度学习生态系统,方便您免费访问深度学习软件堆栈,建立适合深度学习的开发环境。本文以搭建TensorFlow深度学习框架为例,为您介绍如何在GPU实例上部署NGC环境以实现深度学习开发环境的预安装。

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.....

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

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

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

学习笔记 | 深度学习开发—TensorFlow实践(基本运算)
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.....

学习笔记 | 深度学习开发—TensorFlow实践(基础概念)

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