flow深度学习
《TensorFlow深度学习应用实践》学习笔记1
第一章计算机视觉的核心问题，如何忽略同一个物体内部的差异，而强化不同物体之间的区别。人工神经网络。...常用的TensorFlow/Cafe/PyTroch核心是任务处理的对象，包括检测、识别、分割、特征点定位、序列学习。第二章Anoconda
《TensorFlow深度学习实战》一导读
内容简介 本书介绍如何有效地使用谷歌的深度学习开源框架TensorFlow，还将实现不同的深度学习网络。本书除了对一些常见的模型进行了理论介绍，还给出了完整的实现代码，不仅能够对深度学习初学者进行理论与实践的指导，还能为开发人员提供...
（转）TensorFlow深度学习，一篇文章就够了
TensorFlow深度学习，一篇文章就够了 2016/09/22·IT技术·TensorFlow,深度学习 分享到：6 原文出处：我爱计算机（@tobe迪豪）作者:陈迪豪，就职小米科技，深度学习工程师，TensorFlow代码提交者。TensorFlow深度学习框架 Google不仅是...
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）
Win10下安装深度学习框架Tensorflow+Cuda+Cudnn最简单最快捷最详细攻略TF学习——TensorFlow：深度学习框架TensorFlow&TensorFlow-GPU的简介、安装详细攻略TensorFlow基础知识架构1、基础知识架构2、计算图与会话1、计算图方法基本上所有的...
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...
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）
learning_rate、optm：#(1)、采用GD优化参数w、b，最小化损失值learning_rate=0.01 optm=tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(cost)#学习率为0.01#optimizer=tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01)#学习率为0.01...
【Spark Summit EU 2016】TensorFrames:在Spark上搭建TensorFlow深度学习框架
本讲义出自Tim Hunter在Spark Summit EU上的演讲，主要介绍了使用Spark进行数值计算的相关内容，并且分享了如何在搭建于Spark上的TensorFlow上使用通用计算的图形化计算单元（GPUs）以及在Spark上搭建TensorFlow深度学习框架的性能表现。
《白话深度学习与TensorFlow》——2.4 深度学习应用
2.4 深度学习应用 我们在第1章所介绍过的谷歌无人驾驶汽车仅仅是深度学习的一个典型应用，深度学习的应用领域越来越多，而且是几乎在任何一个产业中都有其落地的身影。我们先来看几个有趣的应用。2.4.1 围棋机器人——AlphaGo击败李世石的...
《白话深度学习与TensorFlow》——2.3 深度学习为什么这么强
当然，我们这里只是用一个简单的二维向量来进行示意，真正的商用场景中，这些向量通常有几十万个维度或者更多，神经网络的层数也会非常深——这就是我们平时所说的深度学习了。随着维度的加大，深度的加深，所能描述的分类器的复杂程度也会...
深度学习TensorFlow 基础篇
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