TensorFlow实践_第一个TensorFlow程序

import tensorflow as tf a = tf.constant([1.0, 2.0], name = 'a') b = tf.constant([2.0, 3.0], name = 'b') result = a + b print (a) print (b) print (resu...

从理论到实践,手把手教你如何用 TensorFlow 实现 CNN

  一、CNN的引入 在人工的全连接神经网络中,每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连的。当输入层的特征维度变得很高时,这时全连接网络需要训练的参数就会增大很多,计算速度就会变得很慢,例如一张黑白的 28×28 的手写数字图片,输入层的神经元就有784个,如下图所示:&nbs...

深度学习框架TensorFlow入门

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深度学习实践:如何使用Tensorflow实现快速风格迁移?

一、风格迁移简介 风格迁移(Style Transfer)是深度学习众多应用中非常有趣的一种,如图,我们可以使用这种方法把一张图片的风格“迁移”到另一张图片上: 然而,原始的风格迁移(点击查看论文)的速度是非常慢的。在GPU上,生成一张图片都需要10分钟左右,而如果只使用CPU而不使用GPU运行程序...

如何通过TensorFlow实现深度学习算法并运用到企业实践中

本文根据才云科技首席大数据科学家郑泽宇在QCon2016全球软件开发大会(上海站)上的演讲整理而成,希望大家可以了解如何通过TensorFlow实现深度学习算法,并将深度学习运用到企业实践中。 讲师介绍 郑泽宇,谷歌高级工程师。从 2013 年加入谷歌至今,郑泽宇作为主要技术人员参与并领导了多个大数...

深度学习实践:使用Tensorflow实现快速风格迁移

一、风格迁移简介 风格迁移(Style Transfer)是深度学习众多应用中非常有趣的一种,如图,我们可以使用这种方法把一张图片的风格“迁移”到另一张图片上: 然而,原始的风格迁移(论文地址:[https://arxiv.org/pdf/1508.06576v2.pdf )的速度是非常慢的。在GP...

《面向机器智能的TensorFlow实践》导读

目录 译者序 前言 第一部分 开启TensorFlow之旅 第1章 引言 1.1 无处不在的数据2 1.2 深度学习2 1.3 TensorFlow:一个现代的机器学习库3 1.4 TensorFlow:技术概要3 1.5 何为TensorFlow4 1.5.1 解读来自官网的单句描述4 1.5.2...

《面向机器智能的TensorFlow实践》引言

本节书摘来自华章出版社《面向机器智能的TensorFlow实践》一书中的第1章,第节,作者山姆·亚伯拉罕(Sam Abrahams)丹尼亚尔·哈夫纳(Danijar Hafner)[美] 埃里克·厄威特(Erik Erwitt) 阿里尔·斯卡尔皮内里(Ariel Scarpinelli),更多章节内...

《面向机器智能的TensorFlow实践》一导读

PREFACE 前 言 欢迎 自2015年11月TensorFlow第一个开源版本发布以来,它便迅速跻身于最激动人心的机器学习库的行列,并在科研、产品和教育等领域正在得到日益广泛的应用。这个库也在不断地得到改进、充实和优化。与此同时,TensorFlow社区正以惊人的速度发展壮大。无论你是新手还是有...

《面向机器智能的TensorFlow实践》一3.3 通过名称作用域组织数据流图

本节书摘来自华章出版社《面向机器智能的TensorFlow实践》一书中的第3章,第3.3节,作者 山姆·亚伯拉罕(Sam Abrahams)丹尼亚尔·哈夫纳(Danijar Hafner)[美] 埃里克·厄威特(Erik Erwitt)阿里尔·斯卡尔皮内里(Ariel Scarpinelli),更多...

《面向机器智能的TensorFlow实践》一3.2 在TensorFlow中定义数据流图

本节书摘来自华章出版社《面向机器智能的TensorFlow实践》一书中的第3章,第3.2节,作者 山姆·亚伯拉罕(Sam Abrahams)丹尼亚尔·哈夫纳(Danijar Hafner)[美] 埃里克·厄威特(Erik Erwitt)阿里尔·斯卡尔皮内里(Ariel Scarpinelli),更多...

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