《TensorFlow2深度学习》学习笔记（三）Tensorflow进阶
本篇笔记包含张量的合并与分割，范数统计，张量填充，限幅等操作。 1.合并与分割 合并 张量的合并可以使用拼接(Concatenate)和堆叠(Stack)操作实现，拼接并不会产生新的维度，而堆叠会创建新维度。选择使用拼接还是堆叠操作来合并张量，取决于具体的场景是否需要创建新维度。 拼接 ...
原文：《TensorFlow2深度学习》学习笔记（一）Tensorflow基础
本系列笔记记录了学习TensorFlow 的过程，主要依据 https: github.com dragen 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，内部数据保存在张量 Tensor 对象上，所有的运算操作 Operation, OP 也都是基于张量对象进行。 数据类型 Tensorfl ...
2019-11-19 23:30 0 2050 推荐指数：
相关推荐
深度学习TensorFlow2：如何使用eager模式？
1.eager模式下运算 2.动态控制流 3.构建模型 4.使用eager模式训练 ...
TensorFlow2学习(1)
Tensorflow2学习（1） Tensorflow2学习（1）1 TensorFlow2学习1.1 张量（Tensor）1.1.1张量是多维数组（列表），用阶表示张量的维数：1.1.2创建一个Tensor1.2 常用函数1.3 简单实践（鸢尾花数据读取与神经网络分类）1.3.1 鸢尾花 ...
《TensorFlow2深度学习》学习笔记（四）对笔记二中的模型增加正确率展示
全部代码如下：（红色部分为与笔记二不同之处） #1.Import the neccessary libraries needed import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib from matplotlib ...
深度学习之 TensorFlow（二）：TensorFlow 基础知识
1.TensorFlow 系统架构： 分为设备层和网络层、数据操作层、图计算层、API 层、应用层。其中设备层和网络层、数据操作层、图计算层是 TensorFlow 的核心层。 2.TensorFlow 设计理念： （1）将图的定义和图的运行完全分开。TensorFlow 完全 ...
Google TensorFlow深度学习笔记
Google Deep Learning Notes Google 深度学习笔记 由于谷歌机器学习教程更新太慢，所以一边学习Deep Learning教程，经常总结是个好习惯，笔记目录奉上。 Github工程地址：https://github.com/ahangchen ...
tensorflow学习笔记二：入门基础
TensorFlow用张量这种数据结构来表示所有的数据。用一阶张量来表示向量，如：v = [1.2, 2.3, 3.5] ，如二阶张量表示矩阵，如：m = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]，可以看成是方括号嵌套的层数。 1、编辑器 编写tensorflow代码 ...
深度学习之 TensorFlow（一）：基础库包的安装
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 ...