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TensorFlow Lite开发系列之C++接口解析(二)

编译1.下载tensorflow源码2.保证系统已经安装g++， gcc， make， cmake3.加压刚才下载好的 tensorflow 源码, 进入tensorflow-master/tensorflow/lite/tools/make/目录下4.首先执行download_dependenci...

深度学习框架TensorFlow入门

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TensorFlow Lite开发系列之python接口解析(一)

API解析常用的就这4个类，常用方法介绍：# model_path：TF-Lite Flatbuffer文件的路径 # model_content：模型的内容 tf.lite.Interpreter( model_path=None, model_content=None, experimental...

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tens...

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...

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 ...

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 s...

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：Ⅰimpo....