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  • 詳解TensorFlow在windows上安裝與簡單示例

    本文介紹了詳解TensorFlow在windows上安裝與簡單示例，分享給大家，具體如下： 安裝說明 平臺：目前可在Ubuntu、Mac OS、Windows上安裝 版本：提供gpu版本、cpu版

    作者：葉晚林
    2020-10-23 13:38:49

  • tensorflow入門:TFRecordDataset變長數(shù)據(jù)的batch讀取詳解

    在上一篇文章tensorflow入門：tfrecord 和tf.data.TFRecordDataset的使用里，講到了使用如何使用tf.data.TFRecordDatase來對tfrecord文件

    作者：yeqiustu
    2020-10-22 19:35:31

  • 快速解決brew安裝特定版本flow的問題

    在atom+react-native項(xiàng)目中安裝了nuclide。然而使用flow的時(shí)候出現(xiàn)了問題。 $ brew -v Homebrew 1.2.0 $ flow version Flow, a

    作者：睡在我下鋪的上鋪的胖子
    2020-10-22 12:42:44

  • TensorFlow實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    本文實(shí)例為大家分享了TensorFlow實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的具體代碼，供大家參考，具體內(nèi)容如下 代碼（源代碼都有詳細(xì)的注釋）和數(shù)據(jù)集可以在github下載： # -*- coding: utf-

    作者：superman_xxx
    2020-10-22 10:15:04

  • 詳解tensorflow載入數(shù)據(jù)的三種方式

    Tensorflow數(shù)據(jù)讀取有三種方式： Preloaded data: 預(yù)加載數(shù)據(jù) Feeding: Python產(chǎn)生數(shù)據(jù)，再把數(shù)據(jù)喂給后端。 Reading from file: 從

    作者：BYR_jiandong
    2020-10-22 07:19:16

  • TensorFlow基于MNIST數(shù)據(jù)集實(shí)現(xiàn)車牌識別(初步演示版)

    在前幾天寫的一篇博文《如何從TensorFlow的mnist數(shù)據(jù)集導(dǎo)出手寫體數(shù)字圖片》中，我們介紹了如何通過TensorFlow將mnist手寫體數(shù)字集導(dǎo)出到本地保存為bmp文件。 車牌識別在當(dāng)今社會

    作者：ShadowN1ght
    2020-10-21 16:52:57

  • TensorFlow打印tensor值的實(shí)現(xiàn)方法

    最近一直在用TF做CNN的圖像分類，當(dāng)softmax層得到預(yù)測結(jié)果后，我希望能夠看到預(yù)測結(jié)果，以便和標(biāo)簽之間進(jìn)行比較。特此補(bǔ)上，以便自己記憶。 我現(xiàn)在通過softmax層得到變量train_logit

    作者：Panda_Peng
    2020-10-21 12:37:34

  • 用TensorFlow實(shí)現(xiàn)lasso回歸和嶺回歸算法的示例

    也有些正則方法可以限制回歸算法輸出結(jié)果中系數(shù)的影響，其中最常用的兩種正則方法是lasso回歸和嶺回歸。 lasso回歸和嶺回歸算法跟常規(guī)線性回歸算法極其相似，有一點(diǎn)不同的是，在公式中增加正則項(xiàng)來限制斜

    作者：lilongsy
    2020-10-21 10:12:45

  • tensorflow 變長序列存儲實(shí)例

    問題 問題是這樣的，要把一個(gè)數(shù)組存到tfrecord中，然后讀取 a = np.array([[0, 54, 91, 153, 177,1], [0, 50, 89, 147, 196],

    作者：戰(zhàn)場由我一人主宰
    2020-10-18 19:36:35

  • TensorFlow平臺下Python實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    本篇文章主要通過一個(gè)簡單的例子來實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。訓(xùn)練數(shù)據(jù)是隨機(jī)產(chǎn)生的模擬數(shù)據(jù)集，解決二分類問題。 下面我們首先說一下，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一般過程： 1.定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和前向傳播的輸出結(jié)果 2.定義損失函

    作者：Jaster_wisdom
    2020-10-17 19:00:55
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