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 ...
介紹Tensorflow dataset空間下API的使用,dataset API主要用於讀取數據。本屆課程通過在房價預測問題上的實戰詳細的介紹如何使用tf.dataset讀取csv文件和tfrecord文件。 tf.data在tensorflow中是用於處理數據的,主要用來讀取數據,並在一些數據中做一些預處理,然后把數據塞給訓練程序去進行訓練. 實戰內容: Dataset基礎API使用. Dat ...
2020-01-09 20:50 0 438 推薦指數:
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 ...
本節課分為兩部分,第一部分介紹tensorflow中estimator和特征列的API的使用,estimator是和keras平級的用於模型抽象的高級API,會使用泰坦尼克生存預測項目來詳細的講解特征抽取和estimator使用。學習完以上的基礎知識后,在第二部分中會講解tf1.0的知識點來方便 ...
。 課程代碼的tensorflow版本: 大部分代碼是tensorflow2.0的; 課程以tf. ...
如果需要訓練的數據大小不大,例如不到1G,那么可以直接全部讀入內存中進行訓練,這樣一般效率最高。 但如果需要訓練的數據很大,例如超過10G,無法一次載入內存,那么通常需要在訓練的過程中分批逐漸讀入。 使用 tf.data API 可以構建數據輸入管道,輕松處理大量的數據,不同的數據格式 ...
本文內容來自該網址https://github.com/zht007/tensorflow-practice,非常感謝作者為學者提供簡潔又精髓的學習資料。 谷歌免費使用GPU與CPU 萬事開頭難,對於機器學習初學者來說,最困難的可能是如何在計算機中搭建機器學習所需要的環境,特別是如何配置GPU ...
。 tf.data.Dataset.from_tensor_slices:將訓練部分數據圖片x和標簽y ...
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1.0、pytorch、Tensorflow2.0之間做了對比。最后通過實戰講解了在Google cloud和A ...