在Tensorflow中，为解决设定学习率(learning rate)问题，提供了指数衰减法来解决。 通过tf.train.exponential_decay函数实现指数衰减学习率...

2）安装tensorflow。 3）安装keras。

大家期待的labview 调用 tensorflow 实现深度学习课程终于快要上线了，请有兴趣的学员，关注本公众号，课程即将推出...

TensorFlow是 Google 为数字计算和神经网络发布的新框架。在这篇博文中，我们将演示如何使用 TensorFlow 和 Spark 一起来训练和应用深度学习模型。

TensorFlow XLA优化原理与示例XLA概述 XLA（加速线性代数）是用于优化TensorFlow计算的线性代数的域特定编译器。

一、Tensor介绍 在介绍之前，首先要记住一个结论：TensorFlow使用Tensor来表示数据 接着我们来看看什么是Tensor，在官网的文档中，Tensor被翻译成”张量“。

1、前言 很多人在学习深度学习时，都会对于学习哪个深度学习的框架而烦恼，到底是Tensorflow 还是 pytourch？

（一）Tensorflow模型介绍 通常我们训练好中后都会得到这样几个文件 1).meta 文件 是一个协议缓冲区，可以保存完整的 Tensorflow图 即所有 变量，操作，集合 等。

但是Tensorflow并非如此。因其具有符号性，Tensorflow可以隐藏所有这些复杂性，可轻松地将程序扩展到多个CPU和GPU。 例如在CPU上对两个向量相加示例。 同样也可以在GPU上完成。

其中只有处理的过程会涉及tensorflow，而本文主要介绍tensorflow处理的过程。所以需要依附于具体的app...

Tensorflow Tensorflow 是一个使用数据流图 (data flow graphs) 技术来进行数值计算的开源软件库。

作为第一次安装TensorFlow的小白，在安装的过程中碰到了很多问题，经过多次尝试才安装成功，现将安装过程中学习总结到的经验分享出来，供大家参考。

0x00 摘要 本文以下面两篇官方文档为基础来学习TensorFlow 如何进行分布式训练： https://tensorflow.google.cn/guide/distributed_training

在打开的面板中依次输入 conda create --name tf2.0.0rc1 python=3.7 回车 conda activate tf2.0.0rc1 回车 //pip install tensorflow

一.引言 使用 Java Tensorflow API 调用 pb 模型执行推理逻辑，之前一直使用 CPU，近期尝试 GPU 推理，下面记录一下踩坑的过程...

简介 部署 TensorFlow Lite 图像分类的示例应用在 Android 手机上 本文以 Windows 为例，编译好的 APK 在文末 安装 Android Studio 4.1.1，已上传

tensorflow支持14种不同的类型，主要包括： 实数：tf.float32 tf.float64 整数：tf.int8 tf.int16 tf.int32 tf.int64 tf.unit8 布尔

张量: 多维数组(列表) 阶: 张量的维数 例 import tensorflow as tf a = tf.constant([[1.9, 2.0]]) b = tf.constant([[3.9],

mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 我下载的是3-4.2.0的版本的 全选带钩进行安装 打开 创建镜像 在Anaconda Prompt，创建一个python3.6的环境，环境名称为tensorflow

预备工具 1.1 说明 编译过程有点坑，而且耗时，如果不是必须要编译的话，可以去 https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel 下载,有现成的轮子