TensorFlow 云计算背景
深度学习:Tensorflow变量op和可视化TensorBoard 变量op变量也是一种op,是一种特殊的张量能够进行存储持久化,它的值就是张量,默认被训练变量op特点:1、变量op能够持久化保存,普通张量op是不行的2、当定义一个变量op的时候,一定要在会话中去运行初始化3、name参数,在tensorboard显示名字,区分相同op变量的创建tf.......
TF之LSTM:基于tensorflow框架自定义LSTM算法实现股票历史(1990~2015数据集,6112预测后100+单变量最高)行情回归预测
TF之LSTM:基于tensorflow框架自定义LSTM算法实现股票历史(1990~2015数据集,6112预测后100+单变量最高)行情回归预测  目录输出结果LSTM代码   输出结果数据集   LSTM代码1. def LSTM(batch): 2. w_in=weights['in'] 3. b_in=biases['in'] 4. input_rnn=tf.matm...
Tensorflow |(3)变量的的创建、初始化、保存和加载 Tensorflow |(1)初识TensorflowTensorflow |(2)张量的阶和数据类型及张量操作Tensorflow |(3)变量的的创建、初始化、保存和加载变量的的创建、初始化、保存和加载其实变量的作用在语言中相当,都有存储一些临时值的作用或者长久存储。在Tensorflow中当训...
TF之LSTM:基于tensorflow框架自定义LSTM算法实现股票历史(1990~2015数据集,6112预测后100+单变量最高)行情回归预测
TF之LSTM:基于tensorflow框架自定义LSTM算法实现股票历史(1990~2015数据集,6112预测后100+单变量最高)行情回归预测 输出结果数据集LSTM代码def LSTM(batch):          w_in=weights['in']    b_in=biases['in']    input_rnn=tf.matmul(inp...
TensorFlow 变量共享: get_variable 上次说到了 TensorFlow 从文件读取数据,这次我们来谈一谈变量共享的问题。 为什么要共享变量?我举个简单的例子:例如,当我们研究生成对抗网络GAN的时候,判别器的任务是,如果接收到的是生成器生成的图像,判别器就尝试优化自己的网络结构来使自己输出0,如果接收到的是来自真实数据的图像,那么就尝试...
TensorFlow教程之进阶指南 3.2 变量:创建、初始化、保存和加载 本文档为TensorFlow参考文档,本转载已得到TensorFlow中文社区授权。 当训练模型时,用变量来存储和更新参数。变量包含张量 (Tensor)存放于内存的缓存区。建模时它们需要被明确地初始化,模型训练后它们必须被存储到磁盘。这些变量的值可在之后模型训练和分析是被加载。 本文档描述以下两个...
TensorFlow 基本变量定义,基本操作,矩阵基本操作 使用 TensorFlow 进行基本操作的实例,这个实例主要是使用 TensorFlow 进行了加法运算。 包括使用 constant 常量进行加法运算和使用 placeholder 进行变量加法运算,以及扩展到矩阵的加法运算。 TensorFlow 变量定义,加法运算。 # -*- coding:...
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