接上一节课中使用高级抽象的API tf.keras搭建模型，本节课则介绍了基础的API来方便大家更加灵活的定义和使用模型。课程内容包括tensorflow基础数据类型、自定义模型和损失函数、自定义求导、tf.function、图结构等以及其在图像分类、房价预测上的实现。 讲tensorflow ...

说明：本文实例使用Python版本为3.5.6，Tensorflow版本为2.0 介绍 Tensorflow是Google推出的机器学习开源神器，对Python有着良好的语言支持，支持CPU，GPU和Google TPU等硬件，并且已经拥有了各种各样的模型和算法。目前，Tensorflow已被 ...

0.tensorflow中的模型运行基础 tensorflow的运行机制属于定义和运行相分离，在操作层面可以抽象成两种：模型构建和模型运行。 在模型构建中的常见概念： 　　张量(tensor)：数据，即某一类型的多为数组 　　变量(Variable)：常用于定义模型中的参数，是通过不断训练 ...

目录 class tf.Graph class tf.train.RMSPropOptimizer class tf.GraphKeys class tf.train.Expo ...

简介 本文旨在知道您使用低级别TensorFlow API（TensorFlow Core）开始编程。您可以学习执行以下操作： 管理自己的TensorFlow程序（tf.Graph）和TensorFlow运行时（tf.Session），而不是依靠Estimator来管理它们 使用 ...

tensorflow object detection API 创造一些精确的机器学习模型用于定位和识别一幅图像里的多元目标仍然是一个计算机视觉领域的核心挑战。tensorflow object detection API是一个开源的基于tensorflow的框架，使得创建，训练 ...

1、tensorflow的基本运作为了快速的熟悉TensorFlow编程，下面从一段简单的代码开始： import tensorflow as tf #定义‘符号’变量，也称为占位符 a = tf.placeholder("float") b = tf.placeholder("float ...

cloud执行：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/running_pets.md 本地执行：https://github.com/tensorflow/models ...