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TFLearn：为TensorFlow提供更高级别的API 的深度学习库

它旨在为TensorFlow提供更高级别的API，以促进和加速实验，同时保持完全透明并与之兼容。 TFLearn功能包括：通过教程和示例，易于使用和理解用于实现深度神经网络的高级API。...强大的辅助功能，可以训练任何TensorFlow 图，支持多个输入，输出和优化器。简单而美观的图形可视化，包含有关权重，梯度，激活等的详细信息。轻松使用多个CPU / GPU的设备。...高级API目前支持大多数最近的深度学习模型，如Convolutions，LSTM，BiRNN，BatchNorm，PReLU，残留网络，生成网络……未来，TFLearn也将与最新版本保持同步最新的深度学习模型...注意：最新的TFLearn（v0.3）仅与TensorFlow v1.0及更高版本兼容。...TensorFlow安装 TFLearn需要安装Tensorflow（版本1.0+）。

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TensorFlow高阶API和低阶API

TensorFlow提供了众多的API，简单地可以分类为高阶API和低阶API....本文就简要介绍一下TensorFlow的高阶API和低阶API使用，提供推荐的使用方式。...TensorFlow推荐使用Keras的sequence函数作为高阶API的入口进行模型的构建，就像堆积木一样： # 导入TensorFlow, 以及下面的常用Keras层 import tensorflow...说到TensorFlow低阶API，最先想到的肯定是tf.Session和著名的sess.run，但随着TensorFlow的发展，tf.Session最后出现在TensorFlow 1.15中，TensorFlow...最后，使用一下TensorFlow的广告语来作为本篇的结束语：借助 TensorFlow，初学者和专家都可以轻松地创建机器学习模型参考 https://tensorflow.google.cn/ https

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Tensorflow API(一)

This API allows querying the physical hardware resources prior to runtime initialization....TensorFlow will only allocate memory and place operations on visible physical devices, as otherwise no

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tensorflow 常用API

本文由腾讯云+社区自动同步，原文地址 http://blogtest.stackoverflow.club/tensorflow-basic/ 主要是通读《TensorFlow实战Google深度学习框架...激活函数使用激活函数的目的：如果神经网络是线性的，由于矩阵相乘可以化简，形式上任意层的全连接神经网络和单层的神经网络模型的表达能力相同。...网络结构图中1的由来：用来表示偏置项，1应该是表示这是一个常量损失函数交叉熵这是一个信息论里面的概念，原本用来估算平均编码长度，这里用来判断预测答案和真实答案之间的距离 [0n6rsdaj7j.png...] q(x)是预测答案，p(x)是正确答案然而，分类问题中，神经网络的输出并不能严格依据概率分布（即所有的概率相加为1），引出softmax函数 [mkodrc7anw.png] 在tensorflow...cross_entropy = - tf.reduce_mean( y_ * tf.log( tf.clip_by_value(y, 1e-10, 1.0))) #限制张量的数值大小 #将y的范围限制在 1e-10 和

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深度学习TensorFlow的55个经典案例

本教程包含还包含笔记和带有注解的代码第一步：给TF新手的教程指南 1：tf初学者需要明白的入门准备机器学习入门笔记： https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples.../TensorFlow-Examples/blob/master/examples/4_Utils/save_restore_model.py 图和损失可视化 https://github.com/aymericdamien...里面有很多示例和预构建的运算和层。使用教程：TFLearn 快速入门。通过一个具体的机器学习任务学习 TFLearn 基础。开发和训练一个深度神经网络分类器。...预构建的运算和层：http://tflearn.org/doc_index/#api 笔记：https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/tutorials...保存和还原一个模型 https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/basics/weights_persistence.py 微调。

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TensorFlow实现深度学习算法的教程汇集：代码＋笔记

本汇集的目标是让读者可以轻松通过案例深入 TensorFlow。这些案例适合那些想要清晰简明的 TensorFlow 实现案例的初学者。本教程还包含了笔记和带有注解的代码。.../TensorFlow-Examples/blob/master/examples/4_Utils/save_restore_model.py 图和损失可视化笔记：https://github.com...你可以看看，这里有很多示例和预构建的运算和层。...示例：https://github.com/tflearn/tflearn/tree/master/examples 预构建的运算和层：http://tflearn.org/doc_index/#api...通过一个具体的机器学习任务学习 TFLearn 基础。开发和训练一个深度神经网络分类器。

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资源 | GitHub万星：适用于初学者的TensorFlow代码资源集

/blob/master/examples/3_NeuralNetworks/neural_network.py 使用 TensorFlow「层」和「估计器」API，构建简单的神经网络（又叫作多层感知器.../blob/master/examples/3_NeuralNetworks/convolutional_network.py 使用 TensorFlow「层」和「估计器」API，构建卷积神经网络，来对...使用 TensorFlow 保存和存储模型。.../5_DataManagement/tensorflow_dataset_api.py 引入 TensorFlow 数据集 API，优化输入数据管道。.../tflearn/tree/master/examples 和预置操作和层：http://tflearn.org/doc_index/#api 教程 TFLearn 快速入门：https://github.com

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TensorFlow实现深度学习算法的教程汇集：代码+笔记

这些案例适合那些想要清晰简明的 TensorFlow 实现案例的初学者。本教程还包含了笔记和带有注解的代码。.../TensorFlow-Examples/blob/master/examples/4_Utils/save_restore_model.py 图和损失可视化笔记：https://github.com...你可以看看，这里有很多示例和预构建的运算和层。...示例：https://github.com/tflearn/tflearn/tree/master/examples 预构建的运算和层：http://tflearn.org/doc_index/#api...通过一个具体的机器学习任务学习 TFLearn 基础。开发和训练一个深度神经网络分类器。

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深度学习TensorFlow的55个经典案例

本教程包含还包含笔记和带有注解的代码。.../TensorFlow-Examples/blob/master/examples/4_Utils/save_restore_model.py 图和损失可视化 https://github.com/aymericdamien...里面有很多示例和预构建的运算和层。使用教程：TFLearn 快速入门。通过一个具体的机器学习任务学习 TFLearn 基础。开发和训练一个深度神经网络分类器。...预构建的运算和层：http://tflearn.org/doc_index/#api 笔记：https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/tutorials...保存和还原一个模型 https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/basics/weights_persistence.py 微调。

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深度学习之 TensorFlow（一）：基础库包的安装

3.安装其他依赖的模块：（1）numpy 　　numpy 是用来存储和处理大型矩阵的科学计算包，比 Python 自身的嵌套列表结构 list 要高效的多。　　...安装： pip install numpy --upgrade 　(2) matplotlib 　　matplotlib 是 Python 最著名的绘图表，它提供了一整套和 MATLAB 相似的命令 API...核心中的高级别框架，成为 TensorFlow 的默认 API。　　...安装： pip install keras --upgrade 　(8) tflearn 　　TFLearn 是另一个支持 TensorFlow 的第三方框架。　　...安装： pip install git+https://github.com/tflearn/tflearn.git

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干货 | TensorFlow的55个经典案例

这些案例适合那些想要实现一些 TensorFlow 案例的初学者。本教程包含还包含笔记和带有注解的代码。.../TensorFlow-Examples/blob/master/examples/4_Utils/save_restore_model.py 图和损失可视化 https://github.com/aymericdamien...里面有很多示例和预构建的运算和层。使用教程：TFLearn 快速入门。通过一个具体的机器学习任务学习 TFLearn 基础。开发和训练一个深度神经网络分类器。...预构建的运算和层：http://tflearn.org/doc_index/#api 笔记：https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/tutorials...保存和还原一个模型 https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/basics/weights_persistence.py 微调。

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TensorFlow Serving RESTful API

今年六月TensorFlow Serving在以往的gRPC API之外，开始支持RESTful API了，使得访问更加符合常用的JSON习惯，本文翻译自官方文档，提供RESTful API的使用指南，...---- 除了gRPC APIs，TensorFlow ModelServer也开始支持使用RESTful API在TensorFlow模型上进行分类、回归、和预测了。...本文介绍使用这些API的端点和request/response格式。...该格式和gRPC API和CMLE predict API的PredictRequest接口类似。如果所有命名的输入的tensor都有同样的0维，则使用这个格式。如果不是，则使用下面的列的形式。...如果模型输出多个命名的tensor，我们输出对象，其每个key都和输出的tensor名对应，和上面提到的列形式输入类似。输出二进制值 TensorFlow不区分非二进制和二进制值。

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TensorFlow API 树 (Python)

Python API Guides (仅记录日常用到的api) TensorFlow API 树 (Python) Tensor转换：　 Ref 生成tensor tf.string_to_number...tf.to_int32 tf.to_int64 tf.cast tensor形状op tf.shape tf.size tf.rank tf.reshape tf.squeeze tf.expand_dims 切片和插入...错误类和方便功能 tf.OpError Defined in tensorflow/python/framework/errors_impl.py....常量、序列和随机变量：　 Ref 生成常量tensor tf.zeros tf.zeros_like tf.ones tf.ones_like tf.fill tf.constant 生成序列op...图像：　 Ref 图像调整op tf.image.resize_images 输入和读取：　 Ref 占位符op tf.placeholder tf.placeholder_with_default

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TensorFlow实现流行机器学习算法的教程汇总（23）

第二步：为TF新手准备的各个类型的案例、模型和数据集初步了解：TFLearn TensorFlow 接下来的示例来自TFLearn，这是一个为 TensorFlow 提供了简化的接口的库。...里面有很多示例和预构建的运算和层。使用教程：TFLearn 快速入门。通过一个具体的机器学习任务学习 TFLearn 基础。开发和训练一个深度神经网络分类器。...TFLearn地址：https://github.com/tflearn/tflearn 示例：https://github.com/tflearn/tflearn/tree/master/examples...预构建的运算和层：http://tflearn.org/doc_index/#api 笔记：https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/tutorials...保存和还原一个模型 https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/basics/weights_persistence.py 微调。

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课程 |《深度学习原理与TensorFlow实践》学习笔记（二）

OpenCV (http://opencv.org/) 跨平台机器视觉工具库，包含大量计算机视觉基本算法和高级功能。...、Keras介绍及示例程序解析 TFLearn (https://github.com/tflearn/tflearn) 基于 TensorFlow 的更高层 API 库，具有更高程度的模块化，无缝兼容...TensorFlow 原生用法官方推出的仿照 scikit-learn 设计的高级 API，对常用的分类回归模型进行了封装，使得实现一个分类器仅需几行代码。...Keras (https://keras.io/) 高级神经网络API库，代码可运行于TensorFlow、CNTK或Theano之上，也支持 TensorBoard，与 TensorFlow 在性能上没有区别...TensorFlow学习资源：Awesome TensorFlow https://github.com/jtoy/awesome-tensorflow 相关阅读《深度学习原理与TensorFlow实践

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TensorFlow实现流行机器学习算法的教程汇总（33）

层，与 TensorFlow 一起使用 TFLearn 层： https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/extending_tensorflow.../layers.py 训练器，使用 TFLearn 训练器类训练任何 TensorFlow 图： https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples.../extending_tensorflow/layers.py Bulit-in Ops，连同 TensorFlow 使用 TFLearn built-in 操作： https://github.com.../tflearn/tflearn/blob/master/examples/extending_tensorflow/builtin_ops.py Summaries，连同 TensorFlow 使用...Variables，连同 TensorFlow 使用 TFLearn Variables： https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples

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【热门】GitHub 深度学习Top18开源项目，全球进入协同编程时代

7 char-rnn 4793 Torch中面向字符级别语言模型的多层循环神经网络（LSTM, GRU,RNN） 8 gym 4747 一个用于开发和比较增强学习算法的工具包 9 tflearn 4677...一个以高水平的TensorFlow API 为特征的深度学习库 10 playground 4154 玩神经网络 11 neuraltalk 3977 NeuralTalk 是一个Python+numpy...比如，一个以高水平的以TensorFlow API 为特征的深度学习库——tflearn，也得到了4677星。...当然，深度学习也确实随着开源逐渐流行，谷歌和 TensorFlow 的贡献很多。...新智元此前曾经报道过谷歌工程师最爱用的 10 种编程语言： JavaScript Java C/C++ Go Python TypeScript Dart PHP Objective-C C# 对照来看

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一文详解 TensorFlow 2.0 的符号式 API 和命令式 API

AI 科技评论按：日前，Josh Gordon 在 TensorFlow 官网上发布了一篇博客，详细介绍了符号式 API（symbolic API）和命令式 API（imperative API），并详细介绍了两种样式各自的优点和局限性...与 Sequential API 和 Functional API 一样，它也是使用 TensorFlow 2.0 创建模型时推荐使用的方法之一。...自那以后，许多框架都采用了相似的方法，包括 Gluon、PyTorch 和 TensorFlow (以及 Keras Subclassing)。...这也是为什么 TensorFlow 要同时还提供命令式的模型创建 API 样式（上文中提到的子类化 API）。...总结 TensorFlow 2.0 直接支持符号式 API 和命令式 API 两种样式，因此大家可以选择最适合自己项目的抽象化（复杂性）层级。

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精通 TensorFlow 1.x：1~5

要在项目中使用 TensorFlow，您需要学习如何使用 TensorFlow API 进行编程。 TensorFlow 有多个 API，可用于与库交互。...TF API 或库分为两个级别：低级库：低级库，也称为 TensorFlow 核心，提供非常细粒度的低级功能，从而提供对如何在模型中使用和实现库的完全控制。...二、TensorFlow 的高级库 TensorFlow 有几个高级库和接口（API），允许我们使用 TFLearn，TFSlim，Sonnet，PrettyTensor，Keras 和最近发布的 TensorFlow...TFLearn 与 TensorFlow Learn 包不同，后者也称为 TFLearn（TF 和 Learn 之间有一个空格）。...原生开箱即用的通用网络架构，支持 CNN，RNN 或两者的组合在本书的其余部分中，我们将学习如何使用低级 TensorFlow API 和高级 Keras API 构建不同类型的深度学习和机器学习模型

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用 TensorFlow.js 在浏览器中训练神经网络

什么是 TensorFlow.js TensorFlow.js 是一个开源库，不仅可以在浏览器中运行机器学习模型，还可以训练模型。具有 GPU 加速功能，并自动支持 WebGL。...，这样就可以使用 API 了： https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@0.11.2 然后建立模型，因为 input ，output 都只有一个，所以就建立一个...single node，即：接着定义 loss 为 MSE 和 optimizer 为 SGD：同时需要定义 input 的 tensor，X 和 y，以及它们的维度都是 [6, 1]：然后用...fit 来训练模型，因为要等模型训练完才能预测，所以要用 await：训练结束后，用 predict 进行预测，输入的是 [1, 1] 维的值为 10 的tensor 最后得到的输出为和 tflearn...的代码比较再来通过一个简单的例子来比较一下 Tensorflow.js 和 tflearn，可以看出如果熟悉 tflearn 的话，那么 Tensorflow.js 会非常容易上手，

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TFLearn：为TensorFlow提供更高级别的API 的深度学习库

TensorFlow高阶API和低阶API

Tensorflow API(一)

tensorflow 常用API

深度学习TensorFlow的55个经典案例

TensorFlow实现深度学习算法的教程汇集：代码＋笔记

资源 | GitHub万星：适用于初学者的TensorFlow代码资源集

TensorFlow实现深度学习算法的教程汇集：代码+笔记

深度学习TensorFlow的55个经典案例

深度学习之 TensorFlow（一）：基础库包的安装

干货 | TensorFlow的55个经典案例

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TensorFlow API 树 (Python)

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课程 |《深度学习原理与TensorFlow实践》学习笔记（二）

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精通 TensorFlow 1.x：1~5

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