1 前言 在接下来的这篇文章中，笔者将会以Fashion MNIST数据集为例来介绍如何用Tensorflow实现一个Softmax多分类模型。

作为支撑AlphaGo复杂训练任务的深度学习框架tensorflow...

TensorFlow Data Flow Graph 一：层的理解 为了形象的理解神经网络，我们提出了层的概念，虽然这更加的形象了，但同时也给初学者带来了很多困扰和不太理解的地方，主要就是在涉及到代码的时候

框架结构 在介绍Estimator之前需要对它在TensorFlow这个大框架的定位有个大致的认识，如下图示： 可以看到Estimator是属于High level的API，而Mid-level API

tensorflow是谷歌开源的人工智能库，有最完善的生态支持。是进行人工智能领域开发和科研的必备工具。

tensorflow 中自带了很多图像处理的方法，基本都在 tf.image 模块中，虽然不如 opencv 强大，但也比较常用，这里做个记录。 图像编解码 1.

[[341102]] 【51CTO.com快译】虽然您可以借助TensorFlow用数量较少的训练数据来训练简单的神经网络，但对于拥有庞大训练数据集的深度神经网络而言，确实需要使用具有CUDA功能的英伟达

和 TensorFlow 相比，我很难弄清 PyTorch 的核心要领。但是随后不久，PyTorch 发布了一个新版本，我决定重新来过。在第二次的学习中，我开始了解这个框架的易用性。在

1.tf.keras 搭建神经网络六步法 第一步：import 相关模块，如 import tensorflow as tf。

合并和分割 合并是指将多个张量在某个维度上合并为一个张量，比如我们要将某学校所有的考试成绩单进行合并，张量A中记录了该学校1-4班的50名学生的9门科目的成绩，此时对应的shape就是[4,50,9]，张量B记录了5-10班的成绩，此时的shape就是[6,50,9]，我们合并这两个张量就能够得到该学校全部成绩的张量C为[10,50,9]，此时张量合并的用处就得以体现了...

光复制几个代码到自己机器上跑是没有用的。要理解！公式理解有困难...

下面是 TensorFlow 中的优化器， https://www.tensorflow.org/api_guides/python/train 在 keras 中也有 SGD，RMSprop，Adagrad

Theano、TensorFlow、Torch、MXNet 再到近日比较热门的 PyTorch 等等，深度学习框架之间的比较一直以来都是非常受人关注的热点话题。

我们知道全新的TensorFlow2.0 Alpha已经于2019年3月被发布，新版本对TensorFLow的使用方式进行了重大改进，为了满足各位AI人对TensorFlow2.0的需求，我们推出了专栏

TensorFlow.NET实战：入门指南 TensorFlow.NET是一个用于构建和训练机器学习模型的强大工具，它以.NET框架为基础，为.NET开发者提供了使用TensorFlow的能力。

本文主要参考 @PursueWin【Anaconda、TensorFlow安装和Pycharm配置详细教程，亲测有效！】。教程写的很详细，亲测有效！ 这里对其中一些细节进行说明。

折腾了一天，终于把Tensorflow装好了。参照多篇教程，走了一些弯路，也是不容易。经过这次安装，得到的启示就是，还是用Linux吧说一下我的安装过程吧，我的电脑是windows7系统，64位。

本文中主要介绍不同类型的自编码器，并用TensorFlow进行实现。 2.原理 自编码器将原始的数据作为输入，然后将输入转化成有效的内部表现形式，输出数据看上去和输入是相似的。换句话说...

在tensorflow中提供了tf.train.ExponentialMovingAverage来实现滑动平均模型。在初始化ExponentialMovingAverage时...

在部署自己训练好的模型前，首先运行一下tensorflow发布的官方demo，运行成功，特此记录！