人工智能深度學習：使用TensorFlow2.0實現圖像分類
1.獲取Fashion MNIST數據集 本指南使用Fashion MNIST數據集，該數據集包含10個類別中的70,000個灰度圖像。 圖像顯示了低分辨率（28 x 28像素）的單件服裝，如下所示 Fashion MNIST旨在替代經典的MNIST數據集，通常 ...
原文：TensorFlow2.0 教程8：圖像分類
TensorFlow . 教程，這節開始是深度學習實踐 .獲取Fashion MNIST數據集 本指南使用Fashion MNIST數據集，該數據集包含 個類別中的 , 個灰度圖像。 圖像顯示了低分辨率 x 像素 的單件服裝，如下所示： Fashion MNIST旨在替代經典的MNIST數據集，通常用作計算機視覺機器學習計划的 Hello，World 。 我們將使用 , 張圖像來訓練網絡和 , 張 ...
2019-08-29 15:23 0 849 推薦指數：
相關推薦
TensorFlow2.0教程9：文本分類
我們將構建一個簡單的文本分類器，並使用IMDB進行訓練和測試 from __future__ import absolute_import, division, print_function import tensorflow as tf from tensorflow ...
tensorflow2.0 安裝教程
一. 本機情況 windows 10 無GPU anaconda3 我的anaconda3自帶的python是3.7的。 安裝前：有2個環境，第一個環境base是默認環境(python版本3.7)；第二個環境tensorflow是以前安裝 tensorflow 1.14 的時候創建的環境 ...
Tensorflow2.0學習（2）---線性回歸和分類
來自《TensorFlow深度學習》書籍 一、線性回歸 model = tf.keras.Sequential() #序列模型，在此基礎上搭網絡 model.add(tf.keras.layers.Dense(1,input_shape = (1,))) #全連接層 ...
TensorFlow2.0教程24：使用RNN實現文本分類
1.使用tensorflow_datasets 構造輸入數據 !pip install -q tensorflow_datasets [31mspacy 2.0.18 has requirement numpy>=1.15.0, but you'll have numpy ...
TensorFlow2.0教程1：keras 函數api
最近對tensorflow十分感興趣，所以想做一個系列來詳細講解tensorflow來。 本教程主要由tensorflow2.0官方教程的個人學習復現筆記整理而來，並借鑒了一些keras構造神經網絡的方法，中文講解，方便喜歡閱讀中文教程的朋友，tensorflow官方教程：https ...
TensorFlow2.0教程26：張量及其操作
導入TensorFlow 運行tensorflow程序，需要導入tensorflow模塊。 從TensorFlow 2.0開始，默認情況下會啟用eager模式執行。 這為TensorFlow提供了一個更加互動的前端節。 from __future__ import ...
TensorFlow2.0教程12：回歸問題
在回歸問題中，我們的目標是預測連續值的輸出，如價格或概率。 我們采用了經典的Auto MPG數據集，並建立了一個模型來預測20世紀70年代末和80年代初汽車的燃油效率。 為此，我們將為該模型 ...