一、Tensorflow基本概念 　　1、使用圖（graphs）來表示計算任務，用於搭建神經網絡的計算過程，但其只搭建網絡，不計算 　　2、在被稱之為會話（Session）的上下文（context）中執行圖 　　3、使用張量（tensor）表示數據，用“階”表示張量的維度。關於這一點需要展開 ...

model 定義模型需要繼承自tff.learning.Model類，同時根據聯邦學習的流程需要定義好，模 ...

　　第一，在局域網內，如何管理計算機上的資源，需要一個管理策略。 　　　　　微軟提供了兩種：工作組和域。兩者區別就是，工作組是自治的，組內的計算機個個都作為獨立、對等的自治實體而存在。恩，這也是以太 ...

一、計算模型----計算圖 1.1 計算圖的概念：TensorFlow就是通過圖的形式繪制出張量節點的計算過程，例如下圖執行了一個a+b的操作。 1.2 計算圖的使用 TensorFlow程序一般分為兩個階段。第一個階段定義計算圖中的所有計算，第二個階段執行計算（執行會話）。 階段 ...

對TensorFlow深度學習中常見參數的總結分析 　　神經網絡中常見的參數有：初始學習率、學習率衰減率、隱藏層節點數量、迭代輪數、正則化系數、滑動平均衰減率、批訓練數量七個參數。 　　對這七個參數，大部分情況下，神經網絡的參數選優是通過實驗來調整的。 　　一個想法是，通過測試數據來評判參數 ...

的轟動。AlexNet可以說是具有歷史意義的一個網絡結構，在此之前，深度學習已經沉寂了很長時間，自20 ...

Tensorflow 的求梯度函數： [db, dW, dx] = tf.gradient(C, [b, w, x]) 在調試時用處較大。 實例： import tensorflow as tf import numpy as np w1 = tf.Variable(2.0) w2 ...