tensorflow中，Graph是一个就像一个大容器，OP、Tensor、Variable是这个大容器的组成部件。 Graph管理Tensor对象，Session管理Variable对象。Variable对象必须在Session对象内初始化。初始化所有Variable对象 ...

tensorflow笔记（一）之基础知识 版权声明：本文为博主原创文章，转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7399701.html 前言 这篇notebook将一步步构建一个tensorflow的线性回归的例子，并讲述其中的一些 ...

第一讲 深度学习概述 1.1 深度学习的引出 特点： 通过 组合低层特征，形成了更加抽象的 高层特征。 表达式中的 u，w参数需要在训练中通过 反向传播多次迭代调整，使得整体的 分类误差最小。 深度学习网络往往 包含多个中间层（隐藏层），且网络结构要更复杂一些 ...

目录 一、Normlization BN LN 二、过拟合和欠拟合 如何区分过拟合和欠拟合？ 过拟合的原因？ ...

1、 tensorflow简介 Tensorflow 是 google 开源的机器学习工具，在2015年11月其实现正式开源，开源协议Apache 2.0。 Tensorflow采用数据流图（data　flow　graphs）来计算, 所以首先我们得创建一个数据流流图,然后再将我们的数据（数据 ...

深度学习各种网络其实基础就是各种基础知识累积，今天主要想把这三个讲清楚：梯度下降、神经网络、反向传播算法。 一、神经网络（一切的基石） 工智能的底层模型是"神经网络"（neural network）。许多复杂的应用（比如模式识别、自动控制）和高级模型（比如深度学习）都基于它。学习人工智能，一定 ...

本系列笔记记录了学习TensorFlow2的过程，主要依据 https://github.com/dragen1860/Deep-Learning-with-TensorFlow-book 进行学习 首先需要明确TensorFlow 是一个面向于深度学习算法的科学计算库，内部数据保存 ...

　1.TensorFlow 简介：TensorFlow 是谷歌公司开发的深度学习框架，也是目前深度学习的主流框架之一。　 　2.TensorFlow 环境的准备： 　本人使用 macOS，Python 版本直接使用 anaconda 的集成包，我们使用 anaconda 来管理环境 ...