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 ...
介绍Tensorflow dataset空间下API的使用,dataset API主要用于读取数据。本届课程通过在房价预测问题上的实战详细的介绍如何使用tf.dataset读取csv文件和tfrecord文件。 tf.data在tensorflow中是用于处理数据的,主要用来读取数据,并在一些数据中做一些预处理,然后把数据塞给训练程序去进行训练. 实战内容: Dataset基础API使用. Dat ...
2020-01-09 20:50 0 438 推荐指数:
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 ...
本节课分为两部分,第一部分介绍tensorflow中estimator和特征列的API的使用,estimator是和keras平级的用于模型抽象的高级API,会使用泰坦尼克生存预测项目来详细的讲解特征抽取和estimator使用。学习完以上的基础知识后,在第二部分中会讲解tf1.0的知识点来方便 ...
。 课程代码的tensorflow版本: 大部分代码是tensorflow2.0的; 课程以tf. ...
如果需要训练的数据大小不大,例如不到1G,那么可以直接全部读入内存中进行训练,这样一般效率最高。 但如果需要训练的数据很大,例如超过10G,无法一次载入内存,那么通常需要在训练的过程中分批逐渐读入。 使用 tf.data API 可以构建数据输入管道,轻松处理大量的数据,不同的数据格式 ...
本文内容来自该网址https://github.com/zht007/tensorflow-practice,非常感谢作者为学者提供简洁又精髓的学习资料。 谷歌免费使用GPU与CPU 万事开头难,对于机器学习初学者来说,最困难的可能是如何在计算机中搭建机器学习所需要的环境,特别是如何配置GPU ...
。 tf.data.Dataset.from_tensor_slices:将训练部分数据图片x和标签y ...
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1.0、pytorch、Tensorflow2.0之间做了对比。最后通过实战讲解了在Google cloud和A ...