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文章 2023-03-21 来自：开发者社区

PyTorch 深度学习实战 |用 TensorFlow 训练神经网络

为了更好地理解神经网络如何解决现实世界中的问题，同时也为了熟悉 TensorFlow 的 API，本篇我们将会做一个有关如何训练神经网络的练习，并以此为例，训练一个类似的神经网络。我们即将看到的神经网络，是一个预训练好的用于对手写体数字（整数）图像进行识别的神经网络，它使用了 MNIST 数据集( http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ )，这是一个经常被用于研究模式....

PyTorch 深度学习实战 |用 TensorFlow 训练神经网络
文章 2023-01-31 来自：开发者社区

《深度学习框架实战-Tensorflow》电子版地址

《深度学习框架实战-Tensorflow》深度学习框架实战-Tensorflow 电子版下载地址： https://developer.aliyun.com/ebook/4282 电子书： </div>

《深度学习框架实战-Tensorflow》电子版地址
文章 2023-01-08 来自：开发者社区

《TensorFlow技术解析与实战》学习笔记2

第4章 TensorFlow基础知识设备层和网络层gRPC(google Remote Procedure Call Protocol)，RDMA(Remote Direct Memory Access)数据操作层：卷积函数，激活函数。图计算层API层应用层命令式编程Imperative Style Programming，即通常意义上的程序。t=8+9; print(t)符号式编程Symbol....

文章 2023-01-05 来自：开发者社区

AI实战 | Tensorflow自定义数据集和迁移学习（附代码下载）

自定义数据集做深度学习项目时，我们一般都不用网上公开的数据集，而是用自己制作的数据集。那么，怎么用Tensorflow2.0来制作自己的数据集并把数据喂给神经网络呢？且看这篇文章慢慢道来。Pokemon Datasets这篇文章我们用的datasets是Pokemon datasets，也就是皮卡丘电影中的一些角色，如下图所示：数据集下载链接: https://pan.baidu.com/s/1....

AI实战 | Tensorflow自定义数据集和迁移学习（附代码下载）
文章 2023-01-05 来自：开发者社区

《TensorFlow技术解析与实战》学习笔记1

第1章 人工只能概述  机器是如何实现人类的智力呢？训练，模型（参数）。深度学习+神经网络。  深度学习前身是Artificial Neural Network。Input Layer, Hidden Layout, Output Layer。  前向传播（Forward Propagation）  最后层给出结论，概率向量。  ANN，层与层之....

文章 2022-12-13 来自：开发者社区

深度学习实战：tensorflow训练循环神经网络让AI创作出模仿莎士比亚风格的作品

AI创作莎士比亚风格的作品 训练一个循环神经网络模仿莎士比亚FLORIZEL:Should she kneel be?In shall not weep received; unleased meAnd unrespective greeting than dwell in, thee,look’d on me, son in heavenly properly.这是谁写的，莎士比亚还是机器学习....

深度学习实战：tensorflow训练循环神经网络让AI创作出模仿莎士比亚风格的作品
文章 2022-09-22 来自：开发者社区

tensorflow2.0图片分类实战---对fashion-mnist数据集分类

前言其实写这篇博客的想法主要还是记载一些tf2.0常用api的用法以及如何简单快速的利用tf.keras搭建一个神经网络1.首先讲讲tf.keras有了它我们可以很轻松的搭建自己想搭建的网络模型，就像拼积木一样，一层一层的网络叠加起来。但是深层的网络会出现梯度消失等等问题，所以只是能搭建一个网络模型，对于模型的效果还需要一些其他知识方法来优化。对于fashion-mnist数据集的介绍可以看看下....

tensorflow2.0图片分类实战---对fashion-mnist数据集分类
文章 2022-06-13 来自：开发者社区

tensorflow2.0卷积神经网络MNIST实战

import tensorflow as tfimport pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()img_rows, img_co....

tensorflow2.0卷积神经网络MNIST实战
文章 2022-05-29 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 2022-05-29 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)

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