B = tf.constant([[5.,6.], [7.,8.]])# 查看矩阵A的形状、类型和值print(A.shape)# 输出(2, 2),即矩阵的长和宽均为2print(A.dtype)# 输出<dtype: 'float32'>print(A.numpy())# 输出[[1. 2.]# [3. 4.]] 自动求导机制 TensorFlow 提供了强大的自动求导机制来计算导数。在即时执行模式(...
简单粗暴 TensorFlow 2 | A Concise Handbook of TensorFlow 2 | 一本简明的 TensorFlow 2 入门指导教程 - snowkylin/tensorflow-handbook
即是这样,在众多开源的深度学习框架当中,tensorflow也是一枝独秀。Google的大名和号召力当然是其中一方面原因,但是,tensorflow也具有众多的优点。比如,网络结构代码十分简洁,分布式深度学习算法的执行效率等等。作为一个“菜鸡”来看,最吸引我的地方就是tensorflow对于python接口的支持十分良好。毕竟没有一个数据挖掘工作是单单...
简单粗暴 TensorFlow 2 之基础
这是一篇整理的文档,原教程链接简单粗暴TensorFlow 2.0 0.4 alpha 文档 1.TensorFlow基础 TensorFlow 使用 张量 (Tensor)作为数据的基本单位。TensorFlow 的张量在概念上等同于多维数组,我们可以使用它来描述数学中的标量(0 维数组)、向量(1 维数组)、矩阵(2 维数组)等各种量。
TensorFlow Serving模型部署 TensorFlow Serving可以直接读取SavedModel格式的模型进行部署(导出模型到SavedModel文件的方法见前文)。使用以下命令即可: tensorflow_model_server \ --rest_api_port=端口号(如8501) \ --model_name=模型名 \ --model_base_path="SavedModel格式模型的文件夹绝对地址(不含版本号)" ...
如果你既希望获得本地或云端强大的计算能力,又希望获得Jupyter Notebook或Colab中方便的在线Python交互式运行环境,可以自己为的本地服务器或云服务器安装JupyterLab。JupyterLab可以理解成升级版的Jupyter Notebook/Colab,提供多标签页支持,在线终端和文件管理等一系列方便的功能,接近于一个在线的Python IDE。
当前标签:简单粗暴 TensorFlow 2 简单粗暴 TensorFlow 2 之基础 Cobby_baby 2020-08-11 09:16 阅读:391 评论:0 推荐:0 编辑 Copyright © 2024 Cobby_baby Powered by .NET 8.0 on Kubernetes
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