文章 2024-06-18 来自:开发者社区

TensorFlow 的基本原理和使用方法

TensorFlow 是一个由 Google 开发的开源深度学习框架,广泛应用于机器学习和人工智能领域。它提供了丰富的工具和库,支持构建和训练各种深度学习模型。本教程将介绍 TensorFlow 的基本原理和使用方法。   TensorFlow 的原理 TensorFlow 的核心是张量(Tensor)和计算图(Graph): 1. **张量**:张...

文章 2021-10-30 来自:开发者社区

TF学习——TF之API:TensorFlow的高级机器学习API—tf.contrib.learn的简介、使用方法、案例应用之详细攻略

tf.contrib.learn的简介 tf.contrib.learn 是 TensorFlow 提供的一个机器学习高级 API 模块,让用户可以更方便的配置、训练和评估各种各样的机器学习模型,里面内置了很多模型可以直接调用,其实,就是类似最经典的机器学习库 scikit-learn 的 API 。很多调用方法都很相同。1、常用的模型线性...

深度学习框架TensorFlow入门

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文章 2021-10-29 来自:开发者社区

TF学习——TF之TensorFlow Slim:TensorFlow Slim的简介、安装、使用方法之详细攻略

TensorFlow Slim的简介       TF-Slim is a lightweight library for defining, training and evaluating complex models in TensorFlow. Components of tf-slim can be freely mixed with native tenso...

TF学习——TF之TensorFlow Slim:TensorFlow Slim的简介、安装、使用方法之详细攻略
文章 2021-10-28 来自:开发者社区

TF之CNN:Tensorflow构建卷积神经网络CNN的简介、使用方法、应用之详细攻略

目录TensorFlow 中的卷积有关函数入门1、tf.nn.conv2d函数案例应用1、TF之CNN:Tensorflow构建卷积神经网络CNN2、使用简单的函数来替代上面的定义TensorFlow 中的卷积有关函数入门    TensorFlow 构建卷积网络之前,我们需要了解一下 TensorFlow 中的函数:conv_2d() 和 fully_...

文章 2021-10-27 来自:开发者社区

TF学习——TF之Tensorboard:Tensorflow之Tensorboard可视化简介、入门、使用方法之详细攻略(二)

Tensorboard使用方法1、首先生成logs文件夹及其文件#采用tensorboard对model进行可视化:dos内输入 $ tensorboard --logdir= logsmerged = tf.summary.merge_all()writer = tf.summary.FileWriter("logs", sess.grap...

TF学习——TF之Tensorboard:Tensorflow之Tensorboard可视化简介、入门、使用方法之详细攻略(二)
文章 2021-10-27 来自:开发者社区

TF学习——TF之Tensorboard:Tensorflow之Tensorboard可视化简介、入门、使用方法之详细攻略(一)

目录Tensorboard简介Tensorboard各个板块入门Tensorboard使用方法Tensorboard简介        TensorBoard 是 TensorFlow 上一个非常酷的功能,我们都知道神经网络很多时候就像是个黑盒子,里面到底是什么样,是什么样的结构,是怎么训练的,可能很难搞清楚。而 Tensor...

TF学习——TF之Tensorboard:Tensorflow之Tensorboard可视化简介、入门、使用方法之详细攻略(一)
文章 2021-10-27 来自:开发者社区

DL框架之Tensorflow:深度学习框架Tensorflow的简介、安装、使用方法之详细攻略(三)

2、相关概念1、张量(tensor)     TensorFlow 中的核心数据单位是张量(tensor)。一个张量由一组形成阵列(任意维数)的原始值组成。张量的阶(rank)是它的维数,而它的形状(shape)是一个整数元组,指定了阵列每个维度的长度。以下是张量值的一些示例:3.    # a r...

DL框架之Tensorflow:深度学习框架Tensorflow的简介、安装、使用方法之详细攻略(三)
文章 2021-10-27 来自:开发者社区

DL框架之Tensorflow:深度学习框架Tensorflow的简介、安装、使用方法之详细攻略(二)

3、了解Tensorflow     2017年谷歌开发者大会欧洲站上,谷歌研究院工程师Andrew Gasparovic所做演讲。他用深入浅出、妙趣横生的方式,给大家分享了TensorFlow的发展情况与最新成果。      TensorFlow能够让你直接解决各种机器学习任务。目标就是在一般情况下,无论你遇到什么问题,TensorFlo...

DL框架之Tensorflow:深度学习框架Tensorflow的简介、安装、使用方法之详细攻略(二)
文章 2021-10-27 来自:开发者社区

DL框架之Tensorflow:深度学习框架Tensorflow的简介、安装、使用方法之详细攻略(一)

DL框架之Tensorflow:深度学习框架Tensorflow的简介、安装、使用方法之详细攻略目录Tensorflow的简介1、描述2、TensorFlow的六大特征3、了解Tensorflow4、TensorBoard:可视化学习Tensorflow的安装TensorFlow基础知识架构1、基础知识架构2、计算图与会话2、相关概念TensorFlow的使用方法1、...

DL框架之Tensorflow:深度学习框架Tensorflow的简介、安装、使用方法之详细攻略(一)
文章 2018-11-07 来自:开发者社区

[TensorFlow笔记乱锅炖] tf.multinomial(logits, num_samples)使用方法

tf.multinomial(logits, num_samples) 第一个参数logits可以是一个数组,每个元素的值表示对应index的选择概率。 假设logits有两个元素,即[0.6,0.4],这表示的意思是取 0 的概率是0.6, 取 1 的概率是0.4。 第二个参数num_samples表示抽样的个数。 例如:tf.multinomial(tf.log([[0.01]]),3) 不....

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