tf.contrib模块 tf.contrib 模块是一个比较复杂的模块. contrib细节: tf.contrib.bayesflow.entropy  香农信息论 tf.contrib.bayesflow.monte_carlo Monte Carlo integration 蒙特卡洛积分 tf.contrib.bayesflow.stochastic_graph Stochastic Computation Graphs 随机计算图 tf.contrib.bayesflow.stocha…

tf.estimator模块 定义在:tensorflow/python/estimator/estimator_lib.py 估算器(Estimator): 用于处理模型的高级工具. 主要模块 export 模块:用于导出估算器的实用方法. inputs 模块:用于创建简单的 input_fns 的实用方法. 类 class DNNClassifier:TensorFlow DNN 模型的分类器. class DNNLinearCombinedClassifier:TensorFlow Lin…

Tensorflow的基本使用 TensorFlow 的特点: 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. TensorFlow 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 (…

tensorflow功能函数 tf.abs 计算张量的绝对值 abs ( x , name = None ) 定义在:tensorflow/python/ops/math_ops.py. 参考指南:数学>基本数学函数 计算张量的绝对值. 给定一个实数的张量 x,该操作返回一个包含每个元素的绝对值的张量 x.例如,如果 x 是输入元素,y 是输出元素,则此操作将计算\\(y = | x | \\). ARGS: x:一个类型为 float32,float64,int32,或 int64 的 Ten…

我们知道,TensorFlow是比较流行的深度学习框架,除了看手册文档外,推荐大家看看<Tensorflow深度学习>,共分5方面内容:基础知识.关键模块.算法模型.内核揭秘.生态发展.前两方面由浅入深地介绍了TensorFlow 平台,算法模型方面依托TensorFlow 讲解深度学习模型,内核揭秘方面主要分析C++内核中的通信原理.消息管理机制等,最后从生态发展的角度讲解以TensorFlow 为中心的一套开源大数据分析解决方案. 我们应该学习如何分析并改进深度学习模型的表现,通过与标准算…

TensorFlow深度学习,一篇文章就够了 2016/09/22 · IT技术 · TensorFlow, 深度学习 分享到:6   原文出处: 我爱计算机 (@tobe迪豪 )    作者: 陈迪豪,就职小米科技,深度学习工程师,TensorFlow代码提交者. TensorFlow深度学习框架 Google不仅是大数据和云计算的领导者,在机器学习和深度学习上也有很好的实践和积累,在2015年年底开源了内部使用的深度学习框架TensorFlow. 与Caffe.Theano.Torch.MX…

Python 之路 Day5 - 常用模块学习   本节大纲: 模块介绍 time &datetime模块 random os sys shutil json & picle shelve xml处理 yaml处理 configparser hashlib subprocess logging模块 re正则表达式 模块,用一砣代码实现了某个功能的代码集合. 类似于函数式编程和面向过程编程,函数式编程则完成一个功能,其他代码用来调用即可,提供了代码的重用性和代码间的耦合.而对于一个复杂的功能…

# nodejs模块学习: express 解析 nodejs 发展很快,从 npm 上面的包托管数量就可以看出来.不过从另一方面来看,也是反映了 nodejs 的基础不稳固,需要开发者创造大量的轮子来解决现实的问题. 知其然,并知其所以然这是程序员的天性.所以把常用的模块拿出来看看,看看高手怎么写的,学习其想法,让自己的技术能更近一步. ## 引言 [前面一篇文章](http://www.cnblogs.com/htoooth/p/7116480.html)都已经研究过 express 3.x…

TensorFlow本身是分布式机器学习框架,所以是基于深度学习的,前一篇TensorFlow简易学习[2]:实现线性回归对只一般算法的举例只是为说明TensorFlow的广泛性.本文将通过示例TensorFlow如何创建.训练一个神经网络. 主要包括以下内容: 神经网络基础 基本激励函数 创建神经网络 神经网络简介 关于神经网络资源很多,这里推荐吴恩达的一个Tutorial. 基本激励函数 关于激励函数的作用,常有解释:不使用激励函数的话,神经网络的每层都只是做线性变换,多层输入叠加后也还是线…

http://blog.jobbole.com/105602/ 作者: 陈迪豪,就职小米科技,深度学习工程师,TensorFlow代码提交者. TensorFlow深度学习框架 Google不仅是大数据和云计算的领导者,在机器学习和深度学习上也有很好的实践和积累,在2015年年底开源了内部使用的深度学习框架TensorFlow. 与Caffe.Theano.Torch.MXNet等框架相比,TensorFlow在Github上Fork数和Star数都是最多的,而且在图形分类.音频处理.推荐系统和…