Keras的3个优点： 方便用户使用、模块化和可组合、易于扩展 1 导入tf.keras TensorFlow2推荐使用tf.keras构建网络...

加载TensorFlow库时，自动创建一个Graph对象作为默认数据流图，Op、Tensor对象自动放置在默认数据流图。多个不依赖模型需要创建多个Graph对象，节点添加到正确的数据流图。

深度学习 深度学习学习目标： 1、 TensorFlow框架的使用 2、 数据读取(解决大数据下的IO操作) + 神经网络基础 3、 卷积神经网络的学习 + 验证码识别的案例 例如： 机器学习： 数据输入

从当初的一窍不通到自学C++、了解Machine Learning、Python、Linux、Git、tensorflow、Qt等等这些日子接触的东西，我的内心告诉我...

tensorflow2查看具体tensor的值 一般来说直接print就可以了，会有如下结果 但有时候会遇到不可抗力，这时候不要用tf.compat.v1，然后开会话去看了，直接用 tf.print(diff

在使用TensorFlow构建模型并进行训练时，如何读取数据并将数据恰当地送进模型，是一个首先需要考虑的问题。

每次 TensorFlow 运算都被描述成计算图的形式，允许结构和运算操作配置所具备的自由度能够被分配到各个分布式节点上。计算图可以分成多个子图，分配给服务器集群中的不同节点。

本文准备介绍tensorflow对在线学习的支持。

经过排查，发现keras已经安装并没有问题，路径也没有什么错误 2.网上搜索资料发现是由于tensorflow版本问题引发的（我这里是升级，若要降级也可同理...

当感知机使用阈值激活函数时，不能使用 TensorFlow 优化器来更新权重。我们将不得不使用权重更新规则： η 是学习率。为了简化编程，当输入固定为 +1 时，偏置可以作为一个额外的权重。那么，

一文中已详细介绍TensorFlow.js的用法，感兴趣的同学可以去看看。

其实TensorFlow是利用JS实现，我么都知道Python是人工智能的主流语言...

一、参考 TensorFlow中文社区： http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_beginners.html MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集

针对不同的使用场景，TensorFlow 在 tf.distribute.Strategy 中为我们提供了若干种分布式策略，使得我们能够更高效地训练模型。

为了编译TensorFlow的源代码，除了要有gcc（版本不低于4.8）支持之外，还需要安装Google自产的编译工具Bazel。

第1章 Tensor运算概述 1.1 概述 Tensorflow提供了大量的张量运算，基本上可以对标Numpy多维数组的运算，以支持对张量的各种复杂的运算。

1.1 概述 TensorFlow提供了大量的张量运算与操作，基本上可以对标Numpy多维数组的运算，以支持对张量的各种复杂的运算。

有四种获取数据到TensorFlow程序的方法： tf.dataAPI：轻松构建复杂的输入管道。（优选方法...

今天将分享Unet的改进模型SAUNet，改进模型来自2020年的论文《Shape Attentive U-Net for Interpretable Medical Image Segmentation》，简单明了给大家分析理解该模型思想。 1、SAUNet网络优点 心血管磁共振成像（CMR）是当前用作非侵入性评估各种心血管功能的金标准。其具有高空间分辨率，无电离辐射，相比核医学成像模式...

出现这些问题，很多时候是因为，忘记了机器上有两个Python环境。 默认环境是py2，而自己的工作环境是py3。 比如Linux上默认有py2.7，自己又安装了py3.5。比如Windows上，安装了py2，也安装了py3。 命令行直接输入python、pip等使用的是默认是py2，应该切换到py3的bin目录。 再使用./pip 等形式来运行...