但对工业人员来说，tensorflow可能是更好的选择，相关软件生态更有利于部署...

[]( TensorFlow是一个开源的机器学习框架，最初由Google开发，旨在帮助研究人员和开发者构建强大的机器学习应用程序。它提供了一系列的API和工具...

TensorFlow 2.0是Google开发的一款广泛应用于机器学习和深度学习领域的开源工具库...

GcC 脚本之家 喜欢Tensorflow带给我的小时候玩积木的感觉 前言 编译tensorflow遇到的bug本来就多，在Windows平台上bugs更是加大力度。

Tensorflow基本概念 使用图（graphs）来表示计算任务 在被称之为会话（Session）的上下文（context）中执行图 使用tensor表示数据 通过变量（Variable）维护状态 使用

PyTorch或TensorFlow在训练和运行Tranformer模型时哪个更有效呢?

概述 tensorflow-serving支持rpc和rest，本文基于rest编写。构建k8s的pod 部署 单模型部署...

1 AVX2警告 如果直接“pip3 install tensorflow"的话...

由于开发的需要，我需要将代码移植到TX2上，但是tx2上没有合适的tensorflow版本，这里有两种方法，其中一种是根据https://github.com/jetsonhacks/installTensorFlowTX2

2.1 TensorFlow的主要依赖包 TensorFlow依赖的两个最主要的工具包——Protocol Buffer和Bazel。

查看匹配 首先明确一件事情，tensorflow、cudnn、cudatoolkit（cuda）是我们每个tensorflow环境需要安装的...

目前最主流的深度框架有 TensorFlow、Pytorch 以及 Keras。其中： TensorFlow 是被使用最广泛的一个深度学习框架，已广泛的运用在如，图像识别、图片分类等领域。

TensorFlow 是什么 是一个深度学习库，由 Google 开源，可以对定义在 Tensor(张量)上的函数自动求导。

另外在2019年的3月6日-7日TensoFlow开发者大会上，TensorFlow 2.0 Alpha正式发布。

，可以利用pdp在任何地方设置断点； tensorflow 图结构的创建是静态的，即图首先被"编译"，然后在运行；不易调试要么从会话请求检查变量...

神经网络参数与TensorFlow变量 tensorflow中支持的随机数生成函数： 函数名称 随机数分布 主要参数 tf.random_normal 正态分布 平均值、标准差、取值类型 tf.truncated_normal

TensorFlow学习--实现原理 单机和分布式版 TensorFlow中的client通过Session的接口与master及多个worker相连。

PyTorch 和 TensorFlow近几年一直是深度学习领域的两大热门框架。PyTorch 和 TensorFlow都拥有丰富的API、广阔的用户群体，目前也都广泛用于学术研究和商业应用。

问题1：在tensorflow中有with tf.variable_scope(): 用来共享参数，在转为pytorch时候，应该怎么考虑。 比如下面例子 ...

import numpy as npimport tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as pltdef moving_average(a,w=10):