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(...
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备用地址 | Alternative URL:https://snowkylin.github.io/tensorflow-handbook/作者| Author: Xihan Li (snowkylin), Huan Li, Jinpeng Zhu这是一本简明的 TensorFlow 2 入门指导手册,基于 Keras 和即时执行模式(Eager Execution),力图让具备一定机器学习及 Python 基础的开发者们快速上手 TensorFlow 2。
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...
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)" ...
为了熟悉两种方式我们都会使用,针对Float格式的,先使用命令行工具tflite_convert,其跟随TensorFlow一起安装(见一般安装步骤)。 在终端执行如下命令: tflite_convert -h 输出结果如下,即该命令的使用方法: usage: tflite_convert [-h] --output_file OUTPUT_FILE ...
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:396 评论:0 推荐:0 编辑 Copyright © 2025 Cobby_baby Powered by .NET 9.0 on Kubernetes
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