作者：叶虎 编辑：田旭 本文翻译自Avoiding headaches with tf.metrics，原作者保留版权。...这篇文章将通过一个非常简单的代码示例来理解tf.metrics 的原理，这里使用Numpy创建自己的评估指标。这将有助于对Tensorflow中的评估指标如何工作有一个很好的直觉认识。...截至2017年9月11日，tensorflow文档并没有非常清楚地介绍如何正确使用Tensorflow的评估指标。...中的metrics 在第4节中我们将计算评估指标的操作拆分为不同函数，这其实与Tensorflow中tf.metrics背后原理是一样的。...06 其它metrics tf.metrics中的其他评估指标将以相同的方式工作。它们之间的唯一区别可能是调用tf.metrics函数时需要额外参数。
精度函数创建两个局部变量total和count，用于计算预测与标签匹配的频率。这个频率最终作为精确度返回:一个幂等运算，简单地将total除以count。为了估...
TensorFlow 的官方网站 tensorflow.org，也上线了官方使用指南和秘诀，以帮助开发者对模型进行调参，达到最大的训练速度。...更灵活 它更加灵活—— TensorFlow 1.0 加入了新的高级别 API，还有 tf.layers, tf.metrics, and tf.losses 模块。...高级别 API 模块： tf.layers、tf.metrics、和 tf.losses——在整合 skflow 和 TF Slim 之后，从 tf.contrib.learn 移植过来。...TensorFlow 的 pip 包变得兼容 PyPI。这意味着 可以用 pip 简便地安装 TensorFlow。...TensorFlow 生态在不断增长，这伴随着新技术的加入——比如用于动态批处理的 TensorFlow Fold，类似 Embedding Projector 的工具，以及对已有工具的更新，比如 TensorFlow
今天，在加州湾区山景城举办了第一届 TensorFlow 开发者峰会，在这次全球直播中，TensorFlow 1.0 版本正式发布。 更快：TensorFlow 1.0 令人难以置信的快！...更灵活：TensorFlow 1.0 通过 tf.layers，tf.metrics 和 tf.losses 模块导入了更高级的 API。...更高级的 API 模块 tf.layers，tf.metrics 和 tf.losses ——在合并 skflow 和 TF Slim 后，从 tf.contrib.learn 中获取。...想更多的了解 TensorFlow 1.0，你可以在 YouTube 上观看 TensorFlow 开发者峰会的演讲，从 TensorFlow 的更高级的 API 到我们全新的 XLA 编辑器，还有令人兴奋的...TensorFlow 使用方法，视频中都有所涵盖。
作为首次年度TensorFlow开发者峰会的一部分，谷歌在山景城，也通过网络直播向全世界宣布TensorFlow 1.0正式发布： 更快： TensorFlow 1.0 快得难以置信！...更灵活：TensorFlow 1.0通过tf.layers, tf.metrics 和 tf.losses 模块导入了一个更高级的API。...◇ 高级API模块tf.layers, tf.metrics 和 tf.losses—源自将skflow和 TF Slim整合到tf.contrib.learn中。...◇ 安装改进：已添加Python 3 docker图像， TensorFlow的pip包也已经与PyPI兼容，即TensorFlow可以通过简单的pip install tensorflow 启动。...讨论了TensorFlow的起源，自TensorFlow的开源发布以来的进展，TensorFlow的蓬勃发展的开源社区，TensorFlow性能和可扩展性，TensorFlow在世界各地的应用。
目前已经可以下载和更新全新的TensorFlow。官方介绍称，全新的TensorFlow 1.0深度学习框架将更快、更灵活、更实用。...TensorFlow 1.0新特性 更快 TensorFlow 1.0令人难以置信的快！...更灵活 TensorFlow 1.0还带来一些高级的API，包括：tf.layers，tf.metrics以及tf.losses modules。...■ 针对Java和Go的实验性API ■ 更高级别的API模块：tf.layers，tf.metrics和tf.losses，在合并skflow和TF Slim之后，从tf.contrib.learn中获取...升级到TensorFlow 1.0 TensorFlow 1.0中的API并不是全部支持向后兼容。也就是说，在TensorFlow 0.n上的运行的程序不一定能在TensorFlow 1.0上工作。
本文转自专知 【导读】TensorFlow 1.0并不友好的静态图开发体验使得众多开发者望而却步，而TensorFlow 2.0解决了这个问题。...在TensorFlow 2.0中，你可以用tf.function来装饰一个Python函数来使用JIT编译，这样TensorFlow会将它当成一个单独的图来执行。...这使得TensorFlow可以得益于图模式： 性能：函数可以被优化（节点剪枝、核融合等） 便携式：函数可以被导出/导入，用户可以复用和分享模块化的TensorFlow函数 # TensorFlow.../docs/blob/master/site/en/r2/guide/autograph.ipynb tf.metrics来合计数据和用tf.summary来记录数据 ---- 完整的tf.summary...summaries') with summary_writer.as_default(): summary_ops_v2.scalar('loss', 0.1, step=42) 为了在记录前合计数据，你可以使用tf.metrics
NOW 首届 TensorFlow 开发者大会（TensorFlow Dev Summit）已于美国时间昨日召开，YouTube 还进行了直播。更重要的是，TensorFlow 1.0 版本发布。...Experimental APIs for Java and Go Higher-level API modules tf.layers, tf.metrics, and tf.losses - brought...TensorFlow programs....This means TensorFlow can now be installed with a simple invocation of pip install tensorflow....升级 升级很简单（在这里感谢一下为简化 TensorFlow 安装过程的工程师们），就是一行语句，这也是安装命令： 对于 GPU 版本： pip3 install --upgrade tensorflow-gpu
安装TensorFlow 有Cuda 检查可安装的tensorflow-gpu版本范围： 安装： pip install tensorflow-gpu 无Cuda 检查可安装的tensorflow...版本范围： 安装： pip install tensorflow
今天，作为在山景城举办的首届年度TensorFlow开发者峰会的一部分，我们宣布正式发布 TensorFlow 1.0。...更灵活 TensorFlow 1.0 还加入了一些高级API，包括 tf.layers，tf.metrics 和 tf.losses 模块。...Java和Go的实验API 高级API模块tf.layers，tf.metrics和tf.losses - 在纳入skflow和TF Slim之后从tf.contrib.learn中提取 发布了面向CPU...安装改进：添加了Python 3 docker镜像，TensorFlow的pip包现在兼容PyPI。这意味着TensorFlow现在可以简单调用pip install tensorflow来安装。...在C++ API（in tensorflow/cc）中，Input，Output等已经从tensorflow::ops命名空间移动到tensorflow。
Contents 1 TensorFlow如何工作 2 TensorFlow读取数据 2.1 Preload data: constant 预加载数据 2.2 Feeding机制: placeholder..., feed_dict 2.3 Reading From File：直接从文件中读取 3 TensorFlow读取图片方法 在用CNN模型做图像识别/目标检测应用时，TensorFlow输入图像数据一般要转化为一个...在TensorFlow框架中读取数据，tf官网提供了三种读取数据的方式： 预加载数据： 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况)。...通俗来讲，现在TensorFlow(1.4版本以后)有三种读取数据方式： 使用placeholder读内存中的数据 使用queue读硬盘中的数据 使用Dataset方式读取 TensorFlow如何工作...TensorFlow读取数据 Preload data: constant 预加载数据 这种方式在项目中一般很少用，我只是在学习TensorFlow编程的时候用过，后面几乎从未用到。
安装 TensorFlow 我们已在如下配置的 64 位笔记本电脑/台式机操作系统中构建并测试过 TensorFlow： MacOS X 10.11 (El Capitan) 或更高版本 Ubuntu...下列指南介绍了如何安装让您可以使用 Python 编写应用的 TensorFlow 版本： 在 Ubuntu 上安装 TensorFlow 在 macOS 上安装 TensorFlow 在 Windows...上安装 TensorFlow 从源代码安装 TensorFlow Python TensorFlow API 的许多方面都已从版本 0.n 升级为 1.0。...以下指南介绍了如何将旧版 TensorFlow 应用迁移到版本 1.0： 转换到 TensorFlow 1.0 下列指南介绍了如何安装 TensorFlow 库以搭配其他编程语言使用。...安装适用于 Java 的 TensorFlow 安装适用于 C 的 TensorFlow 安装适用于 Go 的 TensorFlow
来源 | Google TensorFlow 团队 为提高 TensorFlow 的工作效率，TensorFlow 2.0 进行了多项更改，包括删除了多余的 API，使API 更加一致统一，例如统一的...许多 RFC 已经对 TensorFlow 2.0 的这些更改给出了解释。...本指南基于您对 TensorFlow 1.x 有一定的了解的前提，为您介绍在 TensorFlow 2.0 中的开发有什么不同。...})# TensorFlow 2.0 outputs = f(input) 由于能够自由地穿插 Python 和 TensorFlow 代码，您能够充分利用 Python 的表现力。...outputs = outputs.write(i, output) return tf.transpose(outputs.stack(), [1, 0, 2]), state 使用 tf.metrics
Tensorflow团队早早就放出了风声，Tensorflow 2.0就快来了，这是一个重要的里程碑版本，重点放在简单和易用性上。...我对Tensorflow 2.0的到来充满期待，因此翻译了这篇Tensorflow团队发布的文档：Effective TensorFlow 2.0: Best Practices and What’s...已经解释了制定TensorFlow 2.0的变化和思考。本指南展现了在TensorFlow 2.0中开发应该是什么样的。前提假设您对TensorFlow 1.x有一定的了解。...TensorFlow函数。...outputs = outputs.write(i, output) return tf.transpose(outputs.stack(), [1, 0, 2]), state 使用tf.metrics
前面提到了使用 TensorFlow 进行线性回归以及学习率、迭代次数和初始化方式对准确率的影响，这次来谈一下如何使用 TensorFlow 进行 Logistics Regression（以下简称LR...代码 from __future__ import print_function, division import tensorflow as tf import pandas as pd import
TensorFlow教程 目的：在今天的TensorFlow教程中，我们将学习什么是TensorFlow，它在哪里使用，它的不同特性，TensorFlow应用程序，最新版本及其优缺点，以及如何在项目中使用它...TensorFlow教程|什么是TensorFlow TensorFlow的历史 DistBelief是TensorFlow在升级之前被调用的，它是在2011年作为一个基于深度学习神经网络的专有系统构建的...DistBelief的源代码经过修改，被做成了一个更好的基于应用程序的库，2015年，它被称为tensorflow。 TensorFlow是什么?...TensorFlow教程 其他的用途 您可以在其上构建其他的机器学习算法，比如决策树或k近邻。下面是一个由TensorFlow组成的生态系统： ? TensorFlow生态系统。...随着时间的推移，研究人员正在努力让它变得更好，最近，在最新的TensorFlow峰会上，TensorFlow.js是一个用于培训和部署机器学习模型的javascript库，并且在tensorflow官网上可以使用一个开源浏览器集成平台
前面 有篇博文 讲了讲Ubuntu环境下安装TensorFlow，今天来说一说在TensorFlow中如何进行线性回归。...---- 开始训练 使用TensorFlow训练模型大致是这样的步骤： 1. 设置各种超参数，例如学习率，迭代次数等； 2. 定义变量和模型； 3. 初始化变量; 4. 正式开始训练....废话不多说上完整代码，代码里有注释： from __future__ import print_function, division import tensorflow as tf import pandas...可以参考这篇文章：An overview of gradient descent optimization algorithms 其实在这种简单的模型上，我个人觉得使用 sklearn 效率更高点（当然 TensorFlow
keras里面tensorflow版ResNet101源码分析 """ Adapted from https://gist.github.com/flyyufelix/65018873f8cb2bbe95f429c474aa1294...改编自 flyyufelix 注意:keras支持的Tensorflow----Using TensorFlow backend(需要修改相应的配置文件) keras其实只是再把tensorflow封装一次...，除此以外还可以接Theano以及CNTK后端， 你每次import keras后，都会显示这样的：Using TensorFlow backend， 这就是你用的tensorflow做后端的意思，后端是可以改的.../initializations.md)), or alternatively, Theano/TensorFlow function to use for weights initialization.../initializations.md)), or alternatively, Theano/TensorFlow function to use for weights initialization
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/79066094 TensorFlow是谷歌开源的深度学习库。...不多介绍，相信准备学习TensorFlow的同学也会自己去更多的了解。本系列博文讲尽量不涉及深度学习理论，但是会给出相关理论对应的博文等资料供大家参阅。...TensorFlow会根据代码先创建好计算图，然后数据会再流入这样的计算图中： ? 这个概念能帮助我们在编码的时候更好的去理解。...我们再来理解一下TensorFlow字面上的意思: Tensor，张量，其实我们可以简单的理解为是多维数组，这也是TensorFlow中的基本数据结构。...安装 大家可以根据官网 https://www.tensorflow.org/install/ ，安装还是非常方便的。 2.
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