其中只有处理的过程会涉及tensorflow，而本文主要介绍tensorflow处理的过程。所以需要依附于具体的app...

Tensorflow Tensorflow 是一个使用数据流图 (data flow graphs) 技术来进行数值计算的开源软件库。

作为第一次安装TensorFlow的小白，在安装的过程中碰到了很多问题，经过多次尝试才安装成功，现将安装过程中学习总结到的经验分享出来，供大家参考。

0x00 摘要 本文以下面两篇官方文档为基础来学习TensorFlow 如何进行分布式训练： https://tensorflow.google.cn/guide/distributed_training

在打开的面板中依次输入 conda create --name tf2.0.0rc1 python=3.7 回车 conda activate tf2.0.0rc1 回车 //pip install tensorflow

一.引言 使用 Java Tensorflow API 调用 pb 模型执行推理逻辑，之前一直使用 CPU，近期尝试 GPU 推理，下面记录一下踩坑的过程...

简介 部署 TensorFlow Lite 图像分类的示例应用在 Android 手机上 本文以 Windows 为例，编译好的 APK 在文末 安装 Android Studio 4.1.1，已上传

tensorflow支持14种不同的类型，主要包括： 实数：tf.float32 tf.float64 整数：tf.int8 tf.int16 tf.int32 tf.int64 tf.unit8 布尔

张量: 多维数组(列表) 阶: 张量的维数 例 import tensorflow as tf a = tf.constant([[1.9, 2.0]]) b = tf.constant([[3.9],

mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 我下载的是3-4.2.0的版本的 全选带钩进行安装 打开 创建镜像 在Anaconda Prompt，创建一个python3.6的环境，环境名称为tensorflow

预备工具 1.1 说明 编译过程有点坑，而且耗时，如果不是必须要编译的话，可以去 https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel 下载,有现成的轮子

TensorFlow Probability是一个构建在TensorFlow之上的Python库。它将我们的概率模型与现代硬件(例如GPU)上的深度学习结合起来。

前言 本文假设大家对CNN、softmax原理已经比较熟悉，着重点在于使用Tensorflow对CNN的简单实践上。

实验目的 1.掌握使用TensorFlow进行逻辑回归 2.掌握逻辑回归的原理 实验原理 逻辑回归是机器学习中很简答的一个例子，这篇文章就是要介绍如何使用tensorflow实现一个简单的逻辑回归算法。

1.tensorflow的运行流程 tensorflow的运行流程主要有2步，分别是构造模型和训练。 在构造模型阶段，我们需要构建一个图(Graph)来描述我们的模型。

也许你已经下载了TensorFlow，而且准备开始着手研究深度学习。但是你会疑惑：TensorFlow里面的Tensor，也就是“张量”，到底是个什么鬼？也许你查阅了维基百科，而且现在变得更加困惑。

TensorFlow系统架构 TensorFlow设计十分精巧，基于分层和模块化的设计思想进行开发的。框架如下图 整个框架以C API为界，分为前端和后端两大部分。

本文主要探索如何使用深度学习框架 MXNet 或 TensorFlow 实现线性回归模型？并且以 Kaggle 上数据集 USA_Housing 做线性回归任务来预测房价...

1.placeholder 占位符 可以通过run方法传入值 测试代码如下： 1 # encoding:utf-8 2 3 import tensorflow as tf 4 5 # placeholder

checkpoint 文件夹 Tensorflow训练后的模型可以保存checkpoint文件，checkpoint文件是结构与权重分离的四个文件，便于训练。