1、 tensorflow簡介 Tensorflow 是 google 開源的機器學習工具，在2015年11月其實現正式開源，開源協議Apache 2.0。 Tensorflow采用數據流圖（data　flow　graphs）來計算, 所以首先我們得創建一個數據流流圖,然后再將我們的數據（數據 ...

0.tensorflow中的模型運行基礎 tensorflow的運行機制屬於定義和運行相分離，在操作層面可以抽象成兩種：模型構建和模型運行。 在模型構建中的常見概念： 　　張量(tensor)：數據，即某一類型的多為數組 　　變量(Variable)：常用於定義模型中的參數，是通過不斷訓練 ...

說明：本文實例使用Python版本為3.5.6，Tensorflow版本為2.0 介紹 Tensorflow是Google推出的機器學習開源神器，對Python有着良好的語言支持，支持CPU，GPU和Google TPU等硬件，並且已經擁有了各種各樣的模型和算法。目前，Tensorflow已被 ...

TensorFlow提供了一個用於保存模型的工具以及一個可視化方案 這里使用的TensorFlow為1.3.0版本 一、保存模型數據 模型數據以文件的形式保存到本地； 使用神經網絡模型進行大數據量和復雜模型訓練時，訓練時間可能會持續增加，此時為避免訓練過程出現不可逆的影響，並驗證 ...

Variable 的主要作用是維護特定節點的狀態，如深度學習模型參數 創建_基礎操作 創建 Variable 有兩種方式 tf.Variable 創建唯一變量 tf.Variable 是一個操作 (op)，返回值是 Variable ...

隊列和線程 　　和 TensorFlow 中的其他組件一樣，隊列（queue）本身也是圖中的一個節點，是一種有狀態的節點，其他節點，如入隊節點（enqueue）和出隊節點（dequeue），可以修改它的內容。例如，入隊節點可以把新元素插到隊列末尾，出隊節點可以把隊列前面的元素刪除。本節主要介紹 ...

1.placeholder 占位符 可以通過run方法傳入值 測試代碼如下： 運行結果如下： 2.矩陣的定義 類似於二維數組，測試代碼如下： 運行結果如下： ...

主要將模型的搭建移植到keras，參照上一篇博客。 新的差異主要如下： 1. 之前我們可以初始化一個tensor,可以通過tf.nn,或者tf.layers模塊，有些模塊中出現了重復的片段，因此新的版本保留的前提下， 引入了一個新的tensorflow.keras.layers全新的模塊 ...