#

tensorflow

  • TensorFlow實現(xiàn)iris數(shù)據(jù)集線性回歸

    本文將遍歷批量數(shù)據(jù)點并讓TensorFlow更新斜率和y截距。這次將使用Scikit Learn的內(nèi)建iris數(shù)據(jù)集。特別地，我們將用數(shù)據(jù)點（x值代表花瓣寬度，y值代表花瓣長度）找到最優(yōu)直線。選擇這兩

    作者：lilongsy
    2020-09-20 10:16:21

  • 對Tensorflow中tensorboard日志的生成與顯示詳解

    TensorBoard是TensorFlow下的一個可視化的工具，能夠幫助我們在訓(xùn)練大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過程中出現(xiàn)的復(fù)雜且不好理解的運算。TensorBoard能展示你訓(xùn)練過程中繪制的圖像、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等。 1

    作者：hnwolfs
    2020-09-20 10:03:43

  • 關(guān)于win10在tensorflow的安裝及在pycharm中運行步驟詳解

    本文介紹在win10中安裝tensorflow的步驟： 1、安裝anaconda3 2、新建conda環(huán)境變量，可建多個環(huán)境在內(nèi)部安裝多個tensorflow版本，1.x和2.x版本功能差別太大，代碼

    作者：星空比上
    2020-09-20 08:01:41

  • 使用tensorflow顯示pb模型的所有網(wǎng)絡(luò)結(jié)點方式

    代碼如下： import tensorflow as tf from tensorflow.python.platform import gfile model = 'pb_path' grap

    作者：南有木兮木不知
    2020-09-19 21:20:49

  • 在Tensorflow中查看權(quán)重的實現(xiàn)

    剛開始學(xué)習(xí)tensorflow，還不太會用，開個博記錄，今天遇到一個問題是用tf.layers.dense創(chuàng)建的全連接層，如何查看權(quán)重？ 知道kernel表示了權(quán)重，但是如何提示成變量？ 我分成兩步：

    作者：龍本
    2020-09-19 19:26:15

  • TensorFlow實現(xiàn)自定義Op方式

    『寫在前面』 以CTC Beam search decoder為例，簡單整理一下TensorFlow實現(xiàn)自定義Op的操作流程。 基本的流程 1. 定義Op接口 #include "tensorfl

    作者：Wilbur529
    2020-09-19 05:06:14

  • tensorflow estimator 使用hook實現(xiàn)finetune方式

    為了實現(xiàn)finetune有如下兩種解決方案： model_fn里面定義好模型之后直接賦值 def model_fn(features, labels, mode, params): # ...

    作者：andylei777
    2020-09-18 13:20:21

  • Tensorflow實現(xiàn)在訓(xùn)練好的模型上進行測試

    Tensorflow可以使用訓(xùn)練好的模型對新的數(shù)據(jù)進行測試，有兩種方法：第一種方法是調(diào)用模型和訓(xùn)練在同一個py文件中，中情況比較簡單；第二種是訓(xùn)練過程和調(diào)用模型過程分別在兩個py文件中。本文將講解第二

    作者：非典型廢言
    2020-09-18 11:51:24

  • Tensorflow 自定義loss的情況下初始化部分變量方式

    一般情況下，tensorflow里面變量初始化過程為： #variables ........... #..................... init = tf.initial

    作者：I_will_____
    2020-09-17 19:25:04

  • tensorflow將圖片保存為tfrecord和tfrecord的讀取方式

    tensorflow官方提供了3種方法來讀取數(shù)據(jù)： 預(yù)加載數(shù)據(jù)(preloaded data)：在TensorFlow圖中定義常量或變量來保存所有的數(shù)據(jù)，適用于數(shù)據(jù)量不太大的情況。填充數(shù)據(jù)(feedi

    作者：修煉之路
    2020-09-17 16:31:04
< 上一頁
下一頁>
香港云服務(wù)器