首先,我们需要加载和预处理这一数据集: importtensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayers,modelsfromtensorflow.keras.datasetsimportmnist# 加载数据(x_train,y_train),(x_test,y_test)=mnist.load_data()# 数据预处理x_train=x_train.astype('float32')/255x_test=x_test.astype('float32')/255# 将数...
深度学习以及大型公共训练数据集 ImageNet 让物体识别有了令人瞩目的进步。TensorFlow是一个著名的深度学习系统,它能非常方便地在多种架构下实现深度学习算法。TensorFlow在充分利用GPU方面表现特别好,相应地在运行深度学习算法上也表现很好。 自制机器人 我想造一个能识别物体的机器人。我在计算机编程和测试驱动开发领域有...
TensorFlow | 自己动手写深度学习模型之全连接神经网络 前半个多月总共写了三篇深度学习相关的理论介绍文章,另外两个月前,我们使用逻辑回归算法对sklearn里面的moons数据集进行了分类实验,最终准确率和召回率都达到了97.9%,详情参看这篇文章:一文打尽:线性回归和逻辑斯蒂线性回归(https://zhuanlan.zhihu.com/p/310...
2015年11月9日，Google正式发布并开源TensorFlow，目前官方正式版本为TensorFlow 1.2。下面这段视频，是当年TensorFlow刚发布时，Google发布的一个官方介绍短片，Jeff Dean等出镜讲述。TensorFlow很快成为GitHub上用户最多的深度学习框架。这个库之所以如此流行，是因为开发人员可以轻松的用其来搭建、测试和部署机器学习应用。
让我们首先了解一下学习深度学习的整个流程。下面是一个简单的表格,展示了我们将要执行的步骤: 实现步骤 1. 安装TensorFlow v2 首先,我们需要安装TensorFlow v2,可以使用以下代码进行安装: pip install tensorflow 1. 2. 导入必要的库 导入TensorFlow以及其他必要的库,例如numpy和matplotlib: ...
首先,我们需要了解深度学习的基本概念和原理。深度学习通过构建多层神经网络来模拟人脑的思维过程,从而实现对复杂数据的处理和分析。在 TensorFlow 中,我们可以使用各种层和优化器来构建神经网络模型,并通过反向传播算法来训练模型。接下来,我们将通过实际操作来演示如何使用 TensorFlow 构建深度学习模型。首先,我们需要安装 ...
你的赛博导师在上海交大!李沐带你跟着“花书”【动手学深度学习】附:jupyter notebook/tensorflow2.0/Pytorch版本共计20条视频,包括:杰出系友面对面李沐讲座:大语言模型的实践经验和未来预测、1. 第一课:深度学习入门、2. 第二课:卷积神经网络等,UP主更多精彩视频,
因为原课程代码是基于MXNet(Gluon)实现,很多同学并没有其基础,所以不少TFBoys都期待有TensorFlow版本的实现。 就在前不久,github上的TrickyGo开源了基于TensorFLow2.0版的《动手学深度学习》,这样大家可以结合视频、网页版博客和TensorFlow2框架来入门深度学习了。
继上个月我们发布了PyTorch实现后 李沐:《动手学深度学习》新增PyTorch实现迎来了一大波小伙伴提交代码。因此我们也荣幸的告诉大家,基于TensorFlow 2.0的前7章已经发布了!这是官方通告。 其中主要贡献者之一是 …
据亚马逊首席科学家李沐在知乎发布的最新消息,《动手学深度学习》中文第二版预览版已经发布,该版本相对于第一版有多项更新。 与第一版有所不同, 该版本的代码部分包含MXNet、PyTorch和TensorFlow三种框架的实现, 供读者自由选择,而第一版只采用了MXNet框架。