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tensorflow菜鳥教程,TensorFlow基礎1——神經網絡tutorial
Tensorflow神經網絡的一個小栗子: 生成數據(create data): 擬合的方程為 y = 0.1 * x + 0.3聲明網絡結構: 參數初始化核函數(有時候需要激活函數)損失函數選擇優化器(optimizer)訓練函數 = 優化器
时间:2023-12-06 | 阅读:13
tensorflow簡單圖片分類,tensorflow之第一個項目MNIST數據集
首先登陸網址: tensorflow簡單圖片分類。http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 下載4個文件 tensorflow pytorch? ?下載完之后,解壓出來到文件夾 耐心等待,網上好慢。 放到當前的路徑下: ?查看數據集驗證圖片 查看數據集的驗證標簽 查看數據集的測
时间:2023-11-30 | 阅读:16
tensorflow.js,tensorflow之ExponentialMovingAverage
tf.train.ExponentialMovingAverage 函數定義 tensorflow中提供了tf.train.ExponentialMovingAverage來實現滑動平均模型,他使用指數衰減來計算變量的移動平均值。 tf.train.ExponentialMovingAverage.__init__(self, decay, num_updates=None, zero_debias=Fa
时间:2023-11-30 | 阅读:19
tensorflow.js,tensorflow之reshape
reshape可以對shape進行重新分配 tensorflow.js?示例: a_array=tf.constant([[[1,2,3], [4,5,6]], [[1,1,1], [1,1,1]]]) print(a_array) print(tf.reshape(a_array,[2,6])) ?輸出: ?
时间:2023-11-30 | 阅读:22
tensorflow predict,tensorflow之pd模型
pb格式,可以把訓練好的模型的參數固話,便于調用。 舉個示例: with tf.Session(graph=tf.Graph()) as sess:x = tf.placeholder(tf.int32, name='x')y = tf.placeholder(tf.int32, name='y')b = tf.Variable(1,
时间:2023-11-30 | 阅读:21
為了能夠滿足輸入
xx
基于tensorflow,深度殘差網絡(ResNet)詳解與實現(tensorflow2.x)
深度殘差網絡(ResNet)詳解與實現(tensorflow2.x)ResNet原理ResNet實現模型創建數據加載模型編譯模型訓練測試模型訓練過程 ResNet原理 基于tensorflow。深層網絡在學習任務中取得了超越人眼的準確率,但是,經過實驗表明,模型
时间:2023-11-19 | 阅读:18
keras自定義loss函數,tensorflow分類的loss函數_Tensorflow Keras的loss函數總結
一、二分類與多分類交叉熵損失函數的理解交叉熵是分類任務中的常用損失函數,在不同的分類任務情況下,交叉熵形式上有很大的差別,二分類任務交叉熵損失函數:多分類任務交叉熵損失函數:這兩個交叉熵損失函數對應神經網絡不同的最后一層輸出&
时间:2023-11-19 | 阅读:16
tensorflow.js,tensorflow隨筆——C++工程化
本文主要描述如何基于Tensroflow從線下訓練到線上預測的整個流程。主要包括以下幾步: 使用Python接口搭建模型訓練參數并固化成pb文件使用Bazel編譯Tensorflow源碼得到tensorflow_cc.so的動態庫調用Tensorflow C++ API編寫預測代碼 使用Python搭建模型訓練mnis
时间:2023-11-19 | 阅读:18
tensorflow 教程,3.1 Tensorflow基礎知識
3.1 Tensorflow基礎知識 3.1.1 深度學習框架介紹 框架對比: 1.技術層面 對于個人開發者,它的主要用途為科研,而企業用戶的主要用途為進行AI應用,提升生產效率。在此,主要從兩類用戶的一些共同需求的滿足情況進行分析,來完成各個深度
时间:2023-11-19 | 阅读:20
tensorFlow,TensorFlow demo 及 tutorials
0. 官網 demo Get Started with TensorFlow 1. CNN on CIFAR Advanced Convolutional Neural Networks 2. fashion mnist GitHub - zalandoresearch/fashion-mnist: A MNIST-like fashion product database. Benchmark
时间:2023-11-18 | 阅读:17
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