自己一直以来都是使用的pytorch,最近打算好好的看下tensorflow,新开一个系列:pytorch和tensorflow的爱恨情仇(相爱相杀...) 无论学习什么框架或者是什么编程语言,最基础的就是其基本的数据类型了,接下来我们就一一看看吧. 1.python基本数据类型 数字型:整型.浮点型.布尔型.复数型. 非数字型:字符串.列表.元组.字典. 使用type可以查看变量的类型:type(变量名) 2.numpy中的数据类型 名称 描述 bool_ 布尔型数据类型(True 或者 Fa…
pytorch和tensorflow的爱恨情仇之基本数据类型 pytorch和tensorflow的爱恨情仇之张量 pytorch版本:1.6.0 tensorflow版本:1.15.0 之前我们就已经了解了pytorch和tensorflow中的变量,本节我们深入了解可训练的参数-变量 接下来我们将使用sklearn自带的iris数据集来慢慢品味. 1.pytorch (1)第一种方式,不使用nn.Module或nn.Sequntial()来建立模型的情况下自定义参数: 加载数据集并转换为te…
TensorFlow的介绍   TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理.Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程.TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统.   TensorFlow是一个著名的开源的人工智能系统,被广泛应用于语音识别或图像识别等多项机器学习和深度学习领域.它目前支持的程序…
作者 | Vincent Mühle 编译 | 姗姗 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) [导读]随着深度学习方法的应用,浏览器调用人脸识别技术已经得到了更广泛的应用与提升.在实际过程中也具有其特有的优势,通过集成与人脸检测与识别相关的API,通过更为简单的coding就可以实现.今天将为大家介绍一个用于人脸检测.人脸识别和人脸特征检测的 JavaScript API,通过在浏览器中利用 tensorflow.js 进行人脸检测和人脸识别.大家不仅可以更快速学习这个,对有…
这篇文章中,我们将使用TensorFlow.js来根据数据拟合曲线.即使用多项式产生数据然后再改变其中某些数据(点),然后我们会训练模型来找到用于产生这些数据的多项式的系数.简单的说,就是给一些在二维坐标中的散点图,然后我们建立一个系数未知的多项式,通过TensorFlow.js来训练模型,最终找到这些未知的系数,让这个多项式和散点图拟合. 一.运行代码 这篇文章关注的是创建模型以及学习模型的系数,完整的代码在这里可以找到.为了在本地运行,如下所示: $ git clone https://gi…
TensorFlow.js是通过WebGL加速.基于浏览器的机器学习js框架.通过tensorflow.js,我们可以在浏览器中开发机器学习.运行现有的模型或者重新训练现有的模型. 一.安装     有两种方法可以在你的项目中引入tensorflow.js.一种是通过script标签引入,另外一种就是通过npm进行安装. (1)通过script标签,如下: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <met…
大前端技术系列:TWA技术+TensorFlow.js => 集成原生和AI功能的app ( 本文内容为melodyWxy原作,git地址:https://github.com/melodyWxy/twa-tf.js , 首发于博客园 散场丶丶:https://www.cnblogs.com/sanchang/p/11818604.html ) 什么是TWA 简单来讲,TWA(Trusted Web Activity 可信任的网络应用)即: 基于Chrome Custom Tabs,利用谷歌浏览…
转载自:https://blog.csdn.net/weixin_34061042/article/details/89700664 一维向量及其运算 tensor 是 TensorFlow.js 的数据中心单元:由一组数值组成的一维或多维数组.在 TensorFlow.js中,一维向量的构造函数主要为:tf.tensor()和tf.tensor1d() 可以用set()和get()函数分别获取和设置向量中的元素值.   一维向量的运算函数有很多,说明如下: tf.add() 两个向量的对应元素…
使用TensorFlow.js,您不仅可以在浏览器中运行深度学习模型进行推理,你还能够训练它们.在这个简单的样例中,将展示一个相当于“Hello World”的示例. 1.引入TensorFlow.js 使用CDN上的文件,你就可以使用TensorFlow APIs. <html> <head> <!-- Load TensorFlow.js --> <!-- Get latest version at https://github.com/tensorflow/…
<!DOCTYPE html> <html> <head> <title>Parcel Sandbox</title> <meta charset="UTF-8" /> <!-- Load TensorFlow.js --> <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@1.2"></scrip…