TensorFlow Examples- 针对初学者的 TensorFlow 教程和代码 TensorFlow Tutorial- 从基础知识到有趣的 tensorflow 应用 TensorFlow Tutorial- 基于谷歌的 TensorFlow 框架介绍深度学习 Sungjoon's TensorFlow-101- TensorFlow 教程用 Python 的 Jupyter Notebook Terry Um’s TensorFlow Exercises- Re-create the codes from...
TensorFlow Lite 使用许多技术来实现低延迟,如优化移动应用程序的内核,预融合激活以及允许更小和更快(定点数学)模型的量化内核。 我们大部分的 TensorFlow Lite 文档暂时在 Github 上。 GitHub:https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/lite 官方文档:https://www.tensorflow.org/mobile...
使用TensorFlow中的keras接口来建立模型,然后调用的时候出现上述AttributeError: ‘tuple’ object has no attribute ‘ndims’错误。这时候需要检查input的数据是否是Tensor格式。我之前遇到这个问题一直以为是keras的input不支持list的原因(我自定义的Layer,输入是多个array组合的list),最终发现是我的输入数据是两个numpy ...
计算图和会话是TensorFlow中关于如何组织数据和计算的概念,TensorFlow使用会话(session)来执行定义好的运算。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来帮助系统回收资源,否则就可能出现资源泄露的问题。 TensorFlow中使用会话的模式一般有两种: 第一种模式需要明确调用会话生成函数和关闭会...
Tensorflow和PyTorch是深度学习最流行的两个框架,二者都有坚定的支持者。一般认为由于Google的支持,TensorFlow的社区支持比较好,在工业应用广泛。但是尽管有keras加持,但易用性方面依然被认为不如PyTorch。而后者最早由Facebook人工智能团队开发。由于其易用性,被认为
Tensorflow中tf.data.Dataset是最常用的数据集类,我们也使用这个类做转换数据、迭代数据等操作。本篇博客将简要描述这个类的使用方法。 1、引入必要的包 2、使用numpy构造数据集 3、将numpy数据转换成Dataset 4、获取数据迭代器 5、创建了迭代器之后就可以循环数据了 ...
Jetson Nano AI自动驾驶智能机器人,深度学习,自动驾驶,源于DonkeyBot,基于Jetson Nano Python,利用Keras、TensorFlow深度学习框架,采集数据, 训练模型,实现小车自动驾驶!使用Python语言开发,基于谷歌深度学习神经网络,开源算法库Tensorflow的自动巡线驾驶小车,为学习机器人编程铺垫良好的基础.!
生成对抗网络简介(包含TensorFlow代码示例)【翻译】 本文是Aylien上的一篇博客。之前,我们已经有一篇关于生成对抗网络的简介(Generative Adversarial Networks 生成对抗网络的简单理解),配合之前使用TensorFlow搭建深度神经网络(TFboys:使用Tensorflow搭建深层网络分类器),对于本篇博客的理解将更加容易。
卷积操作的维度计算是定义神经网络结构的重要问题,在使用如PyTorch、Tensorflow等深度学习框架搭建神经网络的时候,对每一层输入的维度和输出的维度都必须计算准确,否则容易出错,这里将详细说明相关的维度计算。 首先,我们看一下卷积操作涉及的东西,一个卷积操作需要定义卷积核的大小、输入图像的padding长度以及卷积操作的步长...
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