一.TensorFlow使用简单,部署快捷 TensorFlow使用数据流图(计算图)来规划计算流程,可以将计算映射到不同的硬件和操作平台.凭借着统一的架构,TensorFlow可以方便的部署剑各种平台,大大简化了真实场景中应用机器学习算法的难度. 使用TensorFlow,我们不需要给大规模的模型训练和小规模的应用部署开发两套系统,节约时间,TensorFlow给训练和预测的共同部分提供了一个恰当的抽象. 对于大规模的神经网络训练,TensorFlow可以让用户轻松实现并行计算,同时使用不同的…

一.Tensorflow基本概念 1.使用图(graphs)来表示计算任务,用于搭建神经网络的计算过程,但其只搭建网络,不计算 2.在被称之为会话(Session)的上下文(context)中执行图 3.使用张量(tensor)表示数据,用“阶”表示张量的维度.关于这一点需要展开一下 0阶张量称为标量,表示单独的一个数 1阶张量称为向量, 表示一个一维数组 2阶张量称为矩阵,表示一个二维数组 …… 张量是几阶的可以通过张量右边的方括号数来判断.例如 t = [ [ [    ] ] ],显然这个…

2015年11月9日,Google发布人工智能系统TensorFlow并宣布开源. 1.TensorFlow的概念 TensorFlow 是使用数据流图进行数值计算的开源软件库.也就是说,TensorFlow 使用图(graph)来表示计算任务.图中的节点表示数学运算,边表示运算之间用来交流的多维数组(也就是tensor,张量).TensorFlow 灵活的架构使得你可以将计算过程部署到一个或多个CPU或GPU上. TensorFlow 最初是由 Google Brain Team 的研究人员和…

背景 略 基础 介绍 略 TensorFlow安装 link TensorFlow 主要概念 使用图(graph)来表示计算任务(执行流程). 在被称之为会话(session)的上下文(context)中执行图. 使用tensor表示数据结构, 如下是特殊的tensor tf.Variable tf.constant tf.placeholder tf.SparseTensor 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.…

IT`huhiu前言录 这是续JAVA基础 - part1 链接http://www.cnblogs.com/ithuhui/p/5922067.html的. 笔记慢慢在修改和补充 JAVA里面重要的类 1. String 1.String 和 StringBuffer java.lang.String代表 不可变 的字符序列(所指向的内存区的内容永远无法修改). StringBuffer提供了缓冲区,其对象是一个 可变 字符序列(可改变缓冲区的长度和内容 2.可变 不可变 字符序列的理解 St…

转载请注明作者:梦里风林 Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes 欢迎star,有问题可以到Issue区讨论 官方教程地址 视频/字幕下载 全连接神经网络 辅助阅读:TensorFlow中文社区教程 - 英文官方教程 代码见:full_connect.py Linear Model 加载lesson 1中的数据集 将Data降维成一维,将label映射为one-hot encoding def reformat(dataset, labe…

Google Deep Learning Notes Google 深度学习笔记 由于谷歌机器学习教程更新太慢,所以一边学习Deep Learning教程,经常总结是个好习惯,笔记目录奉上. Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes 欢迎star,有问题可以到Issue区讨论 官方教程地址 视频/字幕下载 最近tensorflow团队出了一个model项目,和这个课程无关,但是可以参考 框架: TensorFlow 谷歌出品的基于Pytho…

关于 TensorFlow TensorFlow 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库. 节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor).它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等. TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深…

本文翻译自www.tensorflow.org的英文教程. tf.data 模块包含一组类,可以让你轻松加载数据,操作数据并将其输入到模型中.本文通过两个简单的例子来介绍这个API 从内存中的numpy数组读取数据. 从csv文件中读取行 基本输入 对于刚开始使用tf.data,从数组中提取切片(slices)是最简单的方法. 笔记(1)TensorFlow初上手里提到了训练输入函数train_input_fn,该函数将数据传输到Estimator中: def train_input_fn(fe…

VGGNet网络介绍 VGG系列结构图, 『cs231n』卷积神经网络工程实践技巧_下 1,全部使用3*3的卷积核和2*2的池化核,通过不断加深网络结构来提升性能. 所有卷积层都是同样大小的filter:尺寸3x3,卷积步长Stirde = 1,填充Padding = 1 为什么这么搞? A.3x3是最小的能够捕获左.右.上.下和中心概念的尺寸: B.两个3x3的卷积层连在一起可视为5x5的filter,三个连在一起可视为一个7x7的 这是卷积的性质,受过#信号系统#这门课摧残的同学应该记忆犹新…