接上一節課中使用高級抽象的API tf.keras搭建模型，本節課則介紹了基礎的API來方便大家更加靈活的定義和使用模型。課程內容包括tensorflow基礎數據類型、自定義模型和損失函數、自定義求導、tf.function、圖結構等以及其在圖像分類、房價預測上的實現。 講tensorflow ...

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 ...

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 ...

目錄 class tf.Graph class tf.train.RMSPropOptimizer class tf.GraphKeys class tf.train.Expo ...

簡介 本文旨在知道您使用低級別TensorFlow API（TensorFlow Core）開始編程。您可以學習執行以下操作： 管理自己的TensorFlow程序（tf.Graph）和TensorFlow運行時（tf.Session），而不是依靠Estimator來管理它們 使用 ...

tensorflow object detection API 創造一些精確的機器學習模型用於定位和識別一幅圖像里的多元目標仍然是一個計算機視覺領域的核心挑戰。tensorflow object detection API是一個開源的基於tensorflow的框架，使得創建，訓練 ...

1、tensorflow的基本運作為了快速的熟悉TensorFlow編程，下面從一段簡單的代碼開始： import tensorflow as tf #定義‘符號’變量，也稱為占位符 a = tf.placeholder("float") b = tf.placeholder("float ...

cloud執行：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/running_pets.md 本地執行：https://github.com/tensorflow/models ...