tensorflow.org/api_docs 如果你要成为TensorFlow的从业人员,则需要有能力阅读该文档。如果你不懂,请编写代码并自行注释。 Coding with TensorFlow on YouTube youtube.com/playlist? 大部分TensorFlow in Practice Coursera Specialization in video series的课程在YouTube上是由同一位讲师讲授的。 我如何准备考试的?
To contribute to the TensorFlow documentation, please readCONTRIBUTING.md, theTensorFlow docs contributor guide, and thestyle guide. To file a docs issue, use the issue tracker in thetensorflow/tensorflowrepo. And join the TensorFlow documentation contributors on theTensorFlow Forum. ...
AI-Cloud-Config/tensorflow-docs 代码Issues0Pull Requests0Wiki统计流水线 服务 加入Gitee 与超过 1200万 开发者一起发现、参与优秀开源项目,私有仓库也完全免费 :) 免费加入 已有帐号?立即登录 该仓库未声明开源许可证文件(LICENSE),使用请关注具体项目描述及其代码上游依赖。
https://storage.googleapis.com/tensorflow_docs/docs/site/en/guide/migrate.ipynb 重要说明: 这份文档适用于使用低级别 TensorFlow API 的用户。如果您正在使用高级别 API (tf.keras),可能无需或仅需对您的代码执行很少操作,便可以让代码完全兼容 TensorFlow 2.0。查看您的优化器默认学习速率。 在TensorFlow 2.0 ...
More information: https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/news/2022-05-06#python-updates 解决上述报错,输入exit()退出python环境导入以下包: pipinstall protobuf==3.19.0-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --trusted-host py...
>>>importtensorflowastf>>>tf.add(1,2).numpy()3>>>hello=tf.constant('Hello, TensorFlow!')>>>hello.numpy()b'Hello, TensorFlow!' For more examples, see theTensorFlow tutorials. Contribution guidelines If you want to contribute to TensorFlow, be sure to review thecontribution guidelines. This...
GPU 比 CPU 更适合做机器学习。你可以在这里看到更多的相关信息（https://docs.devicehive.com/blog/using-gpus-for-training-tensorflow-models）。所以我们跳过这个过程直接开始实验设置。我们在实验中使用的是一台装有 4GB 显存的 NVIDIA GTX 970 的 PC。在我们的案例中，训练时间并不十分重要。只需要 1 到 2...
GIMP 手册(https://docs.gimp.org/2.8/zh_CN/)上边缘检测的例子 上图使用的卷积特征矩阵如下所示: 5.png GIMP 手册中的卷积特征 下面是一个代码示例,用于从 MNIST 数据集中识别手写数字。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ### Convolutional network ...
https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/index.html 找到对应版本 https://developer.nvidia.com/zh-cn/cudnn 3. 环境变量相关配置 这一步我们可以不用配置,在每次使用的时候进行设置,或者参照网上的其他教程进行配置。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
1. CnosDB快速上手指南:https://docs.cnosdb.com 2. CnosDB官网: https://www.cnosdb.com 3. CnosDB GitHub仓库:https://github.com/cnosdb/cnosdb 参考文献：程术, 石耀霖, 张怀. 基于神经网络预测太阳黑子变化(2022) http://journal.ucas.ac.cn/CN/10.7523/j.ucas.2021.0068 今天的分享就到这里...