Welcome to Part 2 of a blog series that introduces TensorFlow Datasets and Estimators. We're devoting this article to feature columns-a data structure describing the features that an Estimator requires for training and inference. As you'll see, featu…

------------------------------------------------------------ Matt︱R语言调用深度学习架构系列引文 R语言︱H2o深度学习的一些R语言实践--H2o包 R用户的福音︱TensorFlow:TensorFlow的R接口 mxnet:结合R与GPU加速深度学习 碎片︱R语言与深度学习 sparklyr包:实现Spark与R的接口,会用dplyr就能玩Spark -------------------------------------…

发布人:TensorFlow 团队 原文链接:http://developers.googleblog.cn/2017/09/tensorflow.html TensorFlow 1.3 引入了两个重要功能,您应当尝试一下: 数据集:一种创建输入管道(即,将数据读入您的程序)的全新方式. 估算器:一种创建 TensorFlow 模型的高级方式.估算器包括适用于常见机器学习任务的预制模型,不过,您也可以使用它们创建自己的自定义模型. 下面是它们在 TensorFlow 架构内的装配方式.结合使用这…

机器学习,人工智能往后肯定是一个趋势,现阶段有必要研究一两个人工智能的工具,以免自己技术落伍,其中tensorflow就是一个很不错的项目,有谷歌开发后开源,下面开始学习安装和使用 安装篇: 很不幸,源代码和pip的源都是在谷歌托管,连tensorflow官网都是,所以国内访问不了,很悲剧.但是通过docker可以轻松安装,又不用FQ. docker pull tensorflow/tensorflow 下载tensorflow镜像. docker run -dit -p 8888:8888 -…

能看到这说明你对python已经有一定的了解了,因此很多基础直接跳过. 一.TensorFlow环境配置: TensorFlow的环境配置在网上很多的教程都是用anaconda的方式,但是很容易出现冲突,而且问题也不是很好解决,因此不建议使用anaconda.建立一个新的pythonvirtual的环境,专门用来做TensorFlow,由于pycharm可以继承于原来的环境,因此有些库也会继承下来,即使没有也可以用pip的指令来完成安装,直接进入python的新建的虚拟环境.输入[pip ins…

基本使用 使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow: 使用图 (graph) 来表示计算任务. 在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图. 使用 tensor 表示数据. 通过 变量 (Variable) 维护状态. 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary operation) 赋值或者从其中获取数据. 综述 TensorFlow 是一个编程系统, 使用图来表示计算任务. 图中的节点被称之为 op (oper…

Install Anaconda and python 1. cuda-8.0 download cuda_8.0.61_375.26_linux.run ./cuda_8.0.61_375.26_linux.run 2.cudnnv5.1 for cuda-8.0 download cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz tar xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz cp cuda/include/cudnn.h cuda-8.0/include…

1.tf.Variable([[1, 2]])  # 创建一个变量 参数说明:[[1, 2]] 表示输入的数据,为一行二列的数据 2.tf.global_variables_initializer() 进行变量全局的初始化操作 参数说明:如果代码中存在变量,那么一定需要进行初始化操作 3.tf.matmul(w, x) # 进行数据的点乘操作 参数说明:w,x表示需要进行点乘的矩阵 4.sess = tf.Session() 执行操作的函数 参数说明:通常使用sess.run() 进行参数的执行…

最近项目,需要创建一个 tensorflow 的一个自定义操作,用来加速tensorflow的处理效果:下面对创建过程中,遇到的问题和资源进行简要记录,进行备忘: OP 创建 参考链接: https://www.tensorflow.org/guide/create_op (官方教程) Tensorflow上手3: 实现自己的Op https://github.com/tensorflow/custom-op (官方模板,看完上面的教程,使用该模板就可以很方便得在docker 容器中进行尝试构建…

以前的网址是https://www.tensorflow.org/,当时得fq才能打开,现在这个我fq都打不开了. 现在新网址是https://tensorflow.google.cn/这个不fq都可以打开了.总体来讲是好事,不fq就能查到资料了. 参考 1. tensorflow官网进不去,因为它的地址改变了: 完…