tensorflow2.0第4章 Tensorflow dataset使用
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 ...
原文：tensorflow2.0的介绍与基本使用
本文内容来自该网址https: github.com zht 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问题，让很多老鸟都颇为头疼。 好消息是Google爸爸已经替大家把这些问题都解决了，现在只需要有一台能 科学 上网 ...
2020-02-09 23:34 0 704 推荐指数：
相关推荐
tensorflow2.0——tensorboard画图使用
进入项目路径 输入“ tensorboard --logdir 文件夹名 ” 监听该文件夹 代码中编写将数据写入本地： 1. 标量数据写入： ...
【tensorflow2.0】使用多GPU训练模型
如果使用多GPU训练模型，推荐使用内置fit方法，较为方便，仅需添加2行代码。 在Colab笔记本中：修改->笔记本设置->硬件加速器 中选择 GPU 注：以下代码只能在Colab 上才能正确执行。 可通过以下colab链接测试效果《tf_多GPU》： https ...
【tensorflow2.0】使用单GPU训练模型
深度学习的训练过程常常非常耗时，一个模型训练几个小时是家常便饭，训练几天也是常有的事情，有时候甚至要训练几十天。 训练过程的耗时主要来自于两个部分，一部分来自数据准备，另一部分来自参数迭代。 当数据准备过程还是模型训练时间的主要瓶颈时，我们可以使用更多进程来准备数据。 当参数迭代过程成为训练 ...
【tensorflow2.0】使用TPU训练模型
如果想尝试使用Google Colab上的TPU来训练模型，也是非常方便，仅需添加6行代码。 在Colab笔记本中：修改->笔记本设置->硬件加速器 中选择 TPU 注：以下代码只能在Colab 上才能正确执行。 可通过以下colab链接测试效果《tf_TPU》： https ...
tensorflow2.0——LSTM
相比simplernn多了三个门，记忆、输入、输出 记忆门（遗忘门，1为记住0为遗忘）： 输入门： C： 输出门： 总： ...
Tensorflow2.0
Tensorflow2.0 Tensorflow 简介 Tensorflow是什么 Google开源软件库 采用数据流图,用于数值计算 支持多平台 GPU CPU 移动设备 最初 ...
tensorflow2.0安装
版本： python3.5 Anaconda 4.2.0 tensorflow2.0 cpu版本 1、安装命令 2、报错以及解决方法 （1）报错： “Cannot remove entries from nonexistent file c:\program files ...