一句话介绍: Google开源的基于数据流图的科学计算库,适用于机器学习 不局限于机器学习,但目前被大多用于机器学习等. TensorFlow计算流图的概念图 Tensor在图中流动. TensorFlow的含义 拆字释义: Tensor 张量(tf中数据的表征) flow 流动 张量在图中流动 TensorFlow的详细架构 TensorFlow基本架构 TensorFlow 大事记 deepmind团队之前用的torch. 底层api调用起来繁琐. 1.3版本加入了很多高层次的抽象api.调

原文链接: https://medium.com/@camrongodbout/tensorflow-in-a-nutshell-part-one-basics-3f4403709c9d#.31jv5ekoy 学习世界上最流行的深度学习框架的最快最简单的教程 (其实这个系列写的差强人意,但是的确是学习tensflow精简的教程,比较适合新手入门,高手请绕行--------译者注) tensorflow是google公司推出的深度学习框架.深度学习是一类采用多层神经网络的机器学习算法.深度学习的思

上次写完粗浅的BP算法 介绍 本来应该继续把 卷积神经网络算法写一下的 但是最近一直在踩 TensorFlow的坑.所以就先跳过算法介绍直接来应用场景,原谅我吧. TensorFlow 介绍 TF是google开源出来的人工智能库,由python语言写的 官网地址:http://www.tensorflow.org/   请用科学上网访问 中文地址:http://www.tensorfly.cn/ 当然还有其他AI库,不过大多数都是由python 写的 .net 的AI库叫 Accord.net

在这篇客座文章中,可口可乐公司的 Patrick Brandt 将向我们介绍他们如何使用 AI 和 TensorFlow 实现无缝式购买凭证. 可口可乐的核心忠诚度计划于 2006 年以 MyCokeRewards.com 形式启动."MCR.com"平台包含为每一瓶以 20 盎司规格销售的可口可乐.雪碧.芬达和动乐产品,以及可以在杂货店和其他零售商店购买的纸箱包装产品创建唯一的产品编码.用户可以在 MyCokeRewards.com 上输入这些产品编码来参加推广活动. 几年后的 20

TensorFlow服务是一个用于服务机器学习模型的开源软件库.它处理机器学习的推断方面,在培训和管理他们的生命周期后采取模型,通过高性能,引用计数的查找表为客户端提供版本化访问. 可以同时提供多个模型,或者实际上是同一模型的多个版本.这种灵活性有助于新版本,非原子性迁移客户端到新模型或版本,以及A / B测试实验模型. 主要用途是高性能生产服务,但是同样的服务基础设施也可以用于批量处理(例如地图缩减)作业以预先计算推理结果或分析模型性能.在这两种情况下,GPU可以显着增加推理吞吐量. Tens

看了几天word2vec的理论,终于是懂了一些.理论部分我推荐以下几篇教程,有博客也有视频: 1.<word2vec中的数学原理>:http://www.cnblogs.com/peghoty/p/3857839.html 2.刘建平:word2vec原理:https://www.cnblogs.com/pinard/p/7160330.html 3.吴恩达:<序列模型:自然语言处理与词嵌入> 理论看完了就要实战了,通过实战能加深对word2vec的理解.目前用word2vec算法

TF Lite开发人员指南 目录: 1 选择一个模型 使用一个预训练模型 使用自己的数据集重新训练inception-V3,MovileNet 训练自己的模型 2 转换模型格式 转换tf.GraphDef 完整转换器参考 计算节点兼容性 Graph 可视化工具 3 在移动端app,使用TensorFlow Lite模型推理 android IOS Raspberry PI 使用一个TensorFlow Lite 模型在你的移动端app需要受到需要约束:首先,你必须有训练好的模型(预训练/自己训练

上次写完粗浅的BP算法 介绍 本来应该继续把 卷积神经网络算法写一下的 但是最近一直在踩 TensorFlow的坑.所以就先跳过算法介绍直接来应用场景,原谅我吧. TensorFlow 介绍 TF是google开源出来的人工智能库,由python语言写的 官网地址:http://www.tensorflow.org/   请用***访问 中文地址:http://www.tensorfly.cn/ 当然还有其他AI库,不过大多数都是由python 写的 .net 的AI库叫 Accord.net

这一节主要来介绍TesorFlow的可视化工具TensorBoard,以及TensorFlow基础类型定义.函数操作,后面又介绍到了共享变量和图操作. 一 TesnorBoard可视化操作 TensorFlow提供了可视化操作工具TensorBoard.他可以将训练过程中的各种数据展示出来,包括标量,图片,音频,计算图,数据分布,直方图和嵌入式向量.可以通过网页来观察模型的结构和训练过程中各个参数的变化.TensorBoard不会自动把代码代码出来,其实它是一个日志展示系统,需要在session

2.1 TensorFlow的主要依赖包 TensorFlow依赖的两个最主要的工具包——Protocol Buffer和Bazel. 2.1.1 Protocol Buffer Protocol Buffer是谷歌开发的处理结构化数据的工具.结构化数据指的是拥有多种属性的数据,比如: 当要将这些结构化的用户信息持久化或者进行网络传输时,就需要先将它们序列化.所谓序列化,是将结构化的数据变成数据流的格式,简单地说就是变为一个字符串.如何将结构化的数据序列化,并从序列化之后的数据流中还原出原来的结

https://www.tensorflow.org/guide/custom_estimators?hl=zh-cn 创建自定义 Estimator 本文档介绍了自定义 Estimator.具体而言,本文档介绍了如何创建自定义 Estimator 来模拟预创建的 Estimator DNNClassifier 在解决鸢尾花问题时的行为.要详细了解鸢尾花问题,请参阅预创建的 Estimator 这一章. 要下载和访问示例代码,请执行以下两个命令: git clone https://github

  Python是一门脚本语言.由于能将其他各种编程语言写的模块粘接在一起,也被称作胶水语言.强大的包容性.强悍的功能和应用的广泛性使其受到越来越多的关注,想起一句老话:你若盛开.蝴蝶自来. 假设你感觉学不会?莫慌.小编推荐大家增加群. 前面516中间107后面834,群里有志同道合的小伙伴, 互帮互助.还能够拿到很多视频教程! 对于没有女朋友打电话嘘寒问暖的程序猿同志来说,研究Python大概是填补内心空虚的一个好选择,近期就有非常多朋友来找达妹咨询Python的用途和未来发展方向--   那

Tensorflow 1.4中,Keras作为作为核心模块可以直接通过tf.keas进行调用,但是考虑到keras对tfrecords文件进行操作比较麻烦,而将keras模型转成tensorflow中的另一个高级API -- Estimator模型,然后就可以调用Dataset API进行对tfrecords进行操作用来训练/评估模型.而keras本身也用到了Estimator API并且提供了tf.keras.estimator.model_to_estimator函数将keras模型可以很方

『TensorFlow』第七弹_保存&载入会话_霸王回马 一.TensorFlow常规模型加载方法 保存模型 tf.train.Saver()类,.save(sess, ckpt文件目录)方法 参数名称 功能说明 默认值 var_list Saver中存储变量集合 全局变量集合 reshape 加载时是否恢复变量形状 True sharded 是否将变量轮循放在所有设备上 True max_to_keep 保留最近检查点个数 5 restore_sequentially 是否按顺序恢复变量,模型

TensorFlow TensorFlow核心程序由2个独立部分组成:   a:Building the computational graph构建计算图   b:Running the computational graph运行计算图 1.一个computational graph(计算图)是一系列的TensorFlow操作排列成一个节点图. 1.1 构建计算图 node1 = tf.constant(3.0, dtype=tf.float32) node2 = tf.constant(4.0

1 计算模型 -- 计算图(Graph) 更多参考:数据流图 TensorFlow 中的所有计算都会被转化为计算图上的节点.TensorFlow 是一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统.TensorFlow中的每个计算都是计算图的一个节点,而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系. import sys sys.path.append('E:/zlab/') from plotnet import draw_feed_forward, DynamicShow TensorFlow 的计算模型是

1. Tensorflow高效流水线Pipeline 2. Tensorflow的数据处理中的Dataset和Iterator 3. Tensorflow生成TFRecord 4. Tensorflow的Estimator实践原理 1. 前言 前面博文介绍了Tensorflow的一大块,数据处理,今天介绍Tensorflow的高级API,模型的建立和简化过程. 2. Estimator优势 本文档介绍了Estimator一种可极大地简化机器学习编程的高阶TensorFlow API.用了Esti

一.上下文管理器(context manager) 上下文管理器是实现了上下文协议的对象,主要用于资源的获取与释放.上下文协议包括__enter__.__exit__,简单说就是,具备__enter__()和__exit__()方法的类就可以实现上下文管理,做到文件的自动关闭,这样的类实例化的对象就是上下文管理器. 典型的例子就是读写文件的操作.使用open()函数打开文件,操作之后再用close()函数关闭文件.如果使用上下文管理器的的话就会简洁方便些,因为File()类内部包含有__ente

一. constant(常量) constant是TensorFlow的常量节点,通过constant方法创建,其是计算图(Computational Graph)中的起始节点,是传入数据. 创建方式 cons = tf.constant(value=[1,2],dtype=tf.float32,shape=(1,2),name='testconst', verify_shape=False) 参数说明 value:初始值,必填,必须是一个张量(1或[1,2,3]或[[1,2,3],[2,2,3

  本文为原创作品,未经本人同意,禁止转载,禁止用于商业用途!本人对博客使用拥有最终解释权 欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring和http://www.cnblogs.com/xujianqing 本文主要是介绍在ubuntu16.04下,怎么配置当下流行的深度学习框架,cuda8.0+cudnn+caffe+theano+tensorflow 安装英伟达显卡驱动 首先去官网上查看适合你GPU的驱动 (http://www.nvidia.com/