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...

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。

import tensorflow as tfimage=tf.image.decode_jpeg(tf.read_file("./1.jpg"), channels=3)sess=tf.InteractiveSession

在TensorFlow中基于lstm构建分词系统笔记（一） 前言 我打算基于lstm构建一个分词系统，通过这个例子来学习下TensorFlow中如何训练循环递归神经网络。

像所有TensorFlow常数一样，它不需要任何输入，它输出一个内部存储的值。我们可以创建两个浮点型常量node1 ...

在机器学习领域，Tensorflow和Pytorch是两个非常流行的框架。它们都提供了许多工具和功能来帮助我们实现各种机器学习模型。

摘要：本文将探讨PyTorch和TensorFlow这两种流行深度学习框架之间的关键相似点和不同点。为什么选择这两个框架，而不是其他的呢？

我们通常采用tensorflow来训练，训练完之后应当保存模型,即保存模型的记忆（权重和偏置），这样就可以来进行人脸识别或语音识别了...

tensorflow是非常流行的深度学习框架，其2.0版本与其1.0版本也有较大不同，因此笔者就近期对tensorflow2.0的基本操作的学习进行记录，以供日后查阅...

正是因为这些原因，以线性回归作为开始学习TensorFlow的开始。

tensorflow2.0 安装 首先打开anaconda，执行 conda create --name tf2.0 python=3.7 建立一个名为tf2.0的虚拟环境。

tf.nn.relu()函数是将大于0的数保持不变...

2016年3月，Google的围棋人工智能程序AlphaGo以4∶1的大比分战胜人类选手李世石，又在2017年5月，以3∶0的比分战胜人类排名第一的围棋选手柯洁，在全球引起广泛关注，掀起了一波人工智能的热潮。其实，在我们普通人的平时生活中，从智能手机的语音助手，到相机的人脸识别，人工智能已经悄悄融入我们的生活，未来也将更加深刻影响我们的生活。 早在2015年11月9日，为加速深度学习的发展...

TensorFlow更新模型变量。它能一次操作一个数据点，也可以一次操作大量数据。一个训练例子上的操作可能导致比较“古怪”的学习过程，但使用大批量的训练会造成计算成本昂贵。

表示递归神经网络的示意方法如下所述 实现递归神经网络 在本节中，将学习如何使用TensorFlow实现递归神经网络。 步骤1 - TensorFlow包含各种库，用于递归神经网络模块的特定实现...

1 前言 在介绍Tensorflow的过程中，笔者并不会想其它书本一样先依次介绍各种API的作用，然后再来搭建一个模型。

ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow_hub' 报错如下 解决方法 报错如下 解决方法 pip install tensorflow-hub1

一、常量的定义 import tensorflow as tf #类比 语法 api 原理 #基础数据类型 运算符 流程 字典 数组 data1 = tf.constant(2,dtype=tf.int32

1 . 准备数据 下载： 在方法的一开始， input_data.read_data_sets() 函数会确保你的本地训练文件夹中，已经下载了正确的数据，然后将这些数据解压并返回一个含有DataSet 实例的字典...

ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow_datasets' 报错如下 解决方法 报错如下 解决方法 pip install tensorflow-datasets1

1、案例介绍 本次学习的目的是如何用tensorflow实现线性回归，最重要的是熟悉如何搭建一个神经网络框架，接下来这个例子的神经网络有三层，输入层-中间层-输出层...

开始前，我们先在本地安装好 TensorFlow机器学习框架。 首先我们在本地window下安装好python环境，约定安装3.6版本； 安装Anaconda工具集后...

模型保存 train.Saver类是TensorFlow提供的用于保存和还原模型的API，使用非常简单...

基于 Tensorflow 的 NN： 用张量表示数据，用计算图搭建神经网络，用会话执行计算图，优化线上的权重（参数），得到模型。

而在ubuntu上运行docker tensorflow-gpu镜像，仅仅需要安装nvidia驱动即可...

最近一个项目需要使用Tensorflow lite, 官网上的解释又特别简单，主要给了一个例子，但是这个例子和官网的解释又不一样。。。。这里简单记录下操作方法。

使用tensorflow过程中，训练结束后我们需要用到模型文件。有时候，我们可能也需要用到别人训练好的模型，并在这个基础上再次训练。这时候我们需要掌握如何操作这些模型数据...

一、架构概览 TensorFlow 的系统结构以 C API 为界,将整个系统分为前端和后端两个子系统： 前端系统:提供编程模型,负责构造计算图；后端系统:提供运行时环境,负责执行计算图...

通过结合深入学习框架 TensorFlow 和大数据框架 Apache Spark 、Apache Hadoop 的显着特征，TensorFlowOnSpark 能够在 GPU 和 CPU 服务器集群上实现分布式深度学习

TensorFlow有两种数据格式NHWC和NCHW，默认的数据格式是NHWC，可以通过参数data_format指定数据格式。

tensorflow 中自带了很多图像处理的方法，基本都在 tf.image 模块中，虽然不如 opencv 强大，但也比较常用，这里做个记录。 图像编解码 1.

作为支撑AlphaGo复杂训练任务的深度学习框架tensorflow...

TensorFlow Data Flow Graph 一：层的理解 为了形象的理解神经网络，我们提出了层的概念，虽然这更加的形象了，但同时也给初学者带来了很多困扰和不太理解的地方，主要就是在涉及到代码的时候