import tensorflow as tfimage=tf.image.decode_jpeg(tf.read_file("./1.jpg"), channels=3)sess=tf.InteractiveSession

在TensorFlow中基于lstm构建分词系统笔记（一） 前言 我打算基于lstm构建一个分词系统，通过这个例子来学习下TensorFlow中如何训练循环递归神经网络。

像所有TensorFlow常数一样，它不需要任何输入，它输出一个内部存储的值。我们可以创建两个浮点型常量node1 ...

在机器学习领域，Tensorflow和Pytorch是两个非常流行的框架。它们都提供了许多工具和功能来帮助我们实现各种机器学习模型。

摘要：本文将探讨PyTorch和TensorFlow这两种流行深度学习框架之间的关键相似点和不同点。为什么选择这两个框架，而不是其他的呢？

我们通常采用tensorflow来训练，训练完之后应当保存模型,即保存模型的记忆（权重和偏置），这样就可以来进行人脸识别或语音识别了...

tensorflow是非常流行的深度学习框架，其2.0版本与其1.0版本也有较大不同，因此笔者就近期对tensorflow2.0的基本操作的学习进行记录，以供日后查阅...

TensorFlow更新模型变量。它能一次操作一个数据点，也可以一次操作大量数据。一个训练例子上的操作可能导致比较“古怪”的学习过程，但使用大批量的训练会造成计算成本昂贵。

表示递归神经网络的示意方法如下所述 实现递归神经网络 在本节中，将学习如何使用TensorFlow实现递归神经网络。 步骤1 - TensorFlow包含各种库，用于递归神经网络模块的特定实现...

1 前言 在介绍Tensorflow的过程中，笔者并不会想其它书本一样先依次介绍各种API的作用，然后再来搭建一个模型。

ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow_hub' 报错如下 解决方法 报错如下 解决方法 pip install tensorflow-hub1

一、常量的定义 import tensorflow as tf #类比 语法 api 原理 #基础数据类型 运算符 流程 字典 数组 data1 = tf.constant(2,dtype=tf.int32

tf.nn.relu()函数是将大于0的数保持不变...

2016年3月，Google的围棋人工智能程序AlphaGo以4∶1的大比分战胜人类选手李世石，又在2017年5月，以3∶0的比分战胜人类排名第一的围棋选手柯洁，在全球引起广泛关注，掀起了一波人工智能的热潮。其实，在我们普通人的平时生活中，从智能手机的语音助手，到相机的人脸识别，人工智能已经悄悄融入我们的生活，未来也将更加深刻影响我们的生活。 早在2015年11月9日，为加速深度学习的发展...

正是因为这些原因，以线性回归作为开始学习TensorFlow的开始。

tensorflow2.0 安装 首先打开anaconda，执行 conda create --name tf2.0 python=3.7 建立一个名为tf2.0的虚拟环境。

1 . 准备数据 下载： 在方法的一开始， input_data.read_data_sets() 函数会确保你的本地训练文件夹中，已经下载了正确的数据，然后将这些数据解压并返回一个含有DataSet 实例的字典...

ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow_datasets' 报错如下 解决方法 报错如下 解决方法 pip install tensorflow-datasets1

1、案例介绍 本次学习的目的是如何用tensorflow实现线性回归，最重要的是熟悉如何搭建一个神经网络框架，接下来这个例子的神经网络有三层，输入层-中间层-输出层...

开始前，我们先在本地安装好 TensorFlow机器学习框架。 首先我们在本地window下安装好python环境，约定安装3.6版本； 安装Anaconda工具集后...