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 ...
這里我們將實現一個Transformer模型,將葡萄牙語翻譯為英語。Transformer的核心思想是self attention 通過關注序列不同位置的內容獲取句子的表示。 Transformer的一些優點: 不受限於數據的時間 空間關系 可以並行計算 遠距離token的相互影響不需要通過很長的時間步或很深的卷積層 可以學習遠程依賴 Transformer的缺點: 對於時間序列,輸出需要根據整 ...
2019-09-19 15:53 0 635 推薦指數:
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 ...
TensorFlow 2.0 教程,這節開始是深度學習實踐 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 ...
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 ...
這節我們會介紹使用tensorflow2自動求導的方法。 一、Gradient tapes tensorflow 提供tf.GradientTape api來實現自動求導功能。只要在tf.GradientTape()上下文中執行的操作,都會被記錄與“tape”中 ...
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 ...
1.eager模式下運算 # 在eager模式下可以直接進行運算 x = [[3.]] m = tf.matmul(x, x) print(m.numpy()) a ...
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 ...
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 ...