export DYLD_LIBRARY_PATH=$DYLD_LIBRARY_PATH:~/mydir/lib # For Mac OS X only 验证你的安装 在安装完成之后,新建文件,输入以下代码,文件命名为hello_tf.c: #include <stdio.h> #include <tensorflow/c/c_api.h> int main() { printf("Hello from
def plot_data(x, y, labels, colours): for y_class in np.unique(y): index = np.where(y == y_class) plt.scatter(x[index, 0], x[index, 1], label=labels[y_class], c=colours[y_class]) plt.title("Training set") plt.xlabel("Sepal length (cm)") plt.ylabel("Sepal width (cm...
它的主要 Python API 提供了更多的灵活性(以更高复杂度为代价)来创建各种计算,包括任何你能想到的神经网络结构。 它包括许多 ML 操作的高效 C ++ 实现,特别是构建神经网络所需的 C++ 实现。还有一个 C++ API 来定义您自己的高性能操作。 它提供了几个高级优化节点来搜索最小化损失函数的参数。由于 TensorFlow ...
=> [auth] library/python:pull token for registry-1.docker.io 0.0s => [internal] load .dockerignore 0.0s => => transferring context: 2B 0.0s => [build 1/8] FROM docker.io/library/python:3.7-slim-buster@sha256:9bd2bfc822a533f99cbe6b1311d5bf0ff136f776ebac9b985407829f17278935 0.0s...
chore(links): replace URLs with HTTPS for better security Apr 22, 2025 SECURITY.md removed extra period Oct 17, 2024 WORKSPACE Use the shell ruleshttps://github.com/bazelbuild/rules_shell. May 16, 2025 arm_compiler.BUILD Update thecompiler_piecesof the RPi ARM compiler. ...
x_data , Y : y_data }for step in range ( 10001 ):sess . run ( train , feed_dict = feed )if step % 200 == 0 :print ( step , sess . run ( cost , feed_dict = feed ))# Accuracy reporth , c , a ...
sess.run(init)forstepinrange(201):sess.run(train)ifstep%20==0:print(step,sess.run(Weights),sess.run(biases)) 每20次输出: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 0[0.6186284][0.02014087]20[0.24663956][0.22072376]40[0.14147906][0.2775756]60[0.11173292][0.29365695]80[0.10331883][0.29...
print('2*(a-b)+c =>',sess.run(z)) 3. Tensorflow中的占位符 Tensorflow有提供数据的特别机制。其中一种机制就是使用占位符,他们是一些预先定义好类型和形状的张量。 通过调用tf.placeholder函数把这些张量加入计算图中,而且他们不包括任何数据。然而一旦执行图中的特定节点就需要提供数据阵列。
sizes = []forhinheights:forwinwidths: sizes.append((h, w))returngenerate_basic_anchors(sizes) 基于这种设置,ctpn只能检测水平方向的文本,如果想要ctpn可以支持垂直文本检测,可以在anchor生成函数上进行修改。更详细的内容可以参考博客讲解。 OCR 端到端识别:CRNN ...
labels_valid = np.asarray([1 for _ in range(valid_size)]+[0 for _ in range(valid_size)]) 训练神经网络 首先展示一个标准MLP的完成程度作为基准。笔者希望MLP的表现比较糟糕,这样才能显示出卷积神经网络具有如此大的开创性。 下面是一个隐藏层,为完全连接的神经网络。 from tensorflow import keras ...