在 TensorFlow 中，可以通过 tf.concat(tensors, axis)，其中 tens ...

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 ...

与其他机器学习不同，在文本分析里，陌生的东西（rare event）往往是最重要的，而最常见的东西往往 ...

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 ...

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 5.变量求导优化 6.eager模式下的对象 ...

import tensorflow as tf def count_nums(true_labels, num_classes): initial_value = 0 list_length = num_classes list_data ...

二分类模型的评价指标 https://www.cnblogs.com/xiaoniu-666/p/10511694.html 参考tf的方法 参考： https://blog.csdn.net/sinat_35821976 ...

1.保存序列模型和函数模型 1.1保存全模型 可以对整个模型进行保存，其保存的内容包括： 该模型的架构 模型的权重（在训练期间学到的） 模型的训练配置（你传递给编译的），如果有的话 优化器及其状态（如果有的话）（这使您可以从中断的地方重新启动训练 ...