TensorFlow用张量这种数据结构来表示所有的数据.你可以把一个张量想象成一个n维的数组或列表.一个张量有一个静态类型和动态类型的维数.张量可以在图中的节点之间流通. 阶 在TensorFlow系统中,张量的维数来被描述为阶.但是张量的阶和矩阵的阶并不是同一个概念.张量的阶(有时是关于如顺序或度数或者是n维)是张量维数...
TensorFlow一大亮点是支持异构设备分布式计算,它能够在各个平台上自动运行模型,从手机、单个CPU / GPU到成百上千GPU卡组成的分布式系统。 从目前的文档看,TensorFlow支持CNN、RNN和LSTM算法,这都是目前在Image,Speech和NLP最流行的深度神经网络模型。 开源意义 这一次的Google开源深度学习系统TensorFlow在很多地方可以应用,...
https://tensorflow.google.cn/tutorials/?hl=zh-cn 教程 TensorFlow 是一个用于研究和生产的开放源代码机器学习库。TensorFlow 提供了各种 API,可供初学者和专家在桌面、移动、网络和云端环境下进行开发。中文版教程是为了让初学者可以快速上手 TensorFlow,所以也采用高阶的 keras 等 API 来展示不同模型的例子,包括...
1. 导入 tf.keras tensorflow2 推荐使用 keras 构建网络,常见的神经网络都包含在 keras.layer 中 (最新的 tf.keras 的版本可能和 keras 不同) 代码语言:javascript 复制 importtensorflowastf from tensorflow.kerasimportlayersprint(tf.__version__)print(tf.keras.__version__) 2. 构建简单模型 2.1 模型堆叠...
Tensorflow入门 资源:付费tensorflow教程 Tensorflow graphs Tensorflow是基于graph的并行计算模型。关于graph的理解可以参考官方文档。举个例子,计算 ,我们可以将算式拆分成一下: d = b + c e = c + 2 a = d * e 1. 2. 3. 转换成graph后的形式为: ...
以下是作者整理的「Keras 快速入门」教程内容。 Keras 快速入门 Keras 是一个用于构建和训练深度学习模型的高阶 API。它可用于快速设计原型、高级研究和生产。 keras 的 3 个优点: 方便用户使用、模块化和可组合、易于扩展 1. 导入 tf.keras tensorflow2 推荐使用 keras 构建网络,常见的神经网络都包含在 keras.la...
李锡涵曾于微软亚研院实习,还是机器学习的Google Developers Expert。 小哥目前的研究重点,是基于图的现实场景中多主体强化学习的应用。 传送门 中文指南:https://tf.wiki/ GitHub地址:https://github.com/snowkylin/tensorflow-handboo 欢迎扫码关注:
机器之心编辑,参与:思源。 现在 TensorFlow 有官方中文版教程啦,以前的英文版 Tutorials 有了对应的中文翻译。各位还在 TensorFlow 门前徘徊的开发者们,现在可以对着中文教程学习各种流行模型啦。TensorFlow …
7. 深度学习 TensorFlow 教程 B站网址：https://www.bilibili.com/video/av21099556 8. 2017 TensorFlow...
本教程基于tensorflow中文社区:http://www.tensorfly.cn/tfdoc/get_started/basic_usage.html 首先是简单的入门: 在开始之前, 让我们先看一段使用 Python API 撰写的 TensorFlow 示例代码, 让你对将要学习的内容有初步的印象. 这段很短的 Python 程序生成了一些三维数据, 然后用一个平面拟合它. ...