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_double tf.to_float tf.to_bfloat16 tf.to_int32 tf.to_int64 tf.cast tensor形状op tf.shape tf.size tf.rank tf.reshape tf.squeeze tf.expand_di
而Autograph机制可以将动态图转换成静态计算图,兼收执行效率和编码效率之利。
tf2 在时间缓冲的树结构中维护坐标系之间的关系,并让用户在任何所需的时间点在任意两个坐标系之间变换点、向量等。
Dataset数据结构应用非常灵活,因为它本质上是一个Sequece序列,其每个元素可以是各种类型,例如可以是张量,列表,字典,也可以是Dataset。
本篇文章就带领大家用最简单地方式安装TF2.0正式版本(CPU与GPU),由我来踩坑,方便大家体验正式版本的TF2.0。
上一篇 11 74行Python实现手写体数字识别展示了74行Python代码完成MNIST手写体数字识别,识别率轻松达到95%。这算不上一个好成绩,不过我并不打算立即着手改善它,而是回到本系列的主线上来,用TensorFlow重新实现一遍完全相同的算法。 TF官方的Get Started中,关于MNIST准备了Beginner和Expert两个版本的实现。前者与其说是一个两层的神经网络,不如说是一种线性判别,后者则实现了CNN。两者之间差了一个经典的3层全连接NN,本篇补上。 最终基于TF的代码只有43
目前colab已经不支持使用:%tensorflow_version 1.x来切换使用tensorflow1.x版本了。 解决方法如下:
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上一篇 11 74行Python实现手写体数字识别展示了74行Python代码完成MNIST手写体数字识别,识别率轻松达到95%。这算不上一个好成绩,不过我并不打算立即着手改善它,而是回到本系列的主线上来,用TensorFlow重新实现一遍完全相同的算法。 TF官方的Get Started中,关于MNIST准备了Beginner和Expert两个版本的实现。前者与其说是一个两层的神经网络,不如说是一种线性判别,后者则实现了CNN。两者之间差了一个经典的3层全连接NN,本篇补上。 最终基于TF的代码只有43行
【新智元导读】 近日,谷歌开源深度学习框架 TensorFlow 发布了完整的1.0版本,不仅改进了库中的机器学习功能,而且对 Python 和 Java 用户开放,提升了 debugging。同时,一系列新的改进,使得在普通智能手机上运行机器学习,特别是深度学习程序成为可能。 谷歌开源深度学习框架 TensorFlow 近日发布了一个完整的1.0版本——TensorFlow 1.0.0-rc0。 Version 1.0 不仅改进了 TensorFlow 库中的机器学习功能,而且对 Python 和 J
CNN神经网络–手写数字识别 引入包 python import numpy as np import tensorflow as tf 下载并载入 MNIST 手写数字库(55000 * 28 *
TensorFlow™ 是一个采用 数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库。节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor)。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等。TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深度神经网络方面的研究,但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。
TensorFlow 是谷歌在 2015 年开源的一个通用高性能计算库。从一开始,TensorFlow 的主要目的就是为构建神经网络(NN)提供高性能 API。然而,借助于机器学习(ML)社区对它的兴趣以及时间上的优势,这个类库演变成了一个完整的 ML 生态系统。
导读: 自 2015 年开源以来,TensorFlow 凭借性能、易用、配套资源丰富,一举成为当今最炙手可热的 AI 框架之一,当前无数前沿技术、企业项目都基于它来开发。 然而最近几个月,TensorFlow 正在经历推出以来最大规模的变化。TensorFlow 2.0 已经推出 beta 版本,同 TensorFlow 1.x 版本相比,新版本带来了太多的改变,最大的问题在于不兼容很多 TensorFlow 1.x 版本的 API。这不禁让很多 TensorFlow 1.x 用户感到困惑和无从下手。一般来讲,他们大量的工作和成熟代码都是基于 TensorFlow 1.x 版本开发的。面对版本不能兼容的问题,该如何去做? 本文将跟大家分享作者在处理 TensorFlow 适配和版本选择问题方面的经验,希望对你有所帮助。内容节选自 《深度学习之 TensorFlow 工程化项目实战》 一书。 文末有送书福利!
书中,大部分出现hydro的地方,直接替换为indigo或jade或kinetic,即可在对应版本中使用。
在上一个教程中,我们介绍了 "张量"(Tensor)及其操作。本教程涉及自动微分(automatic differentitation),它是优化机器学习模型的关键技巧之一。
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 RNNs (循环神经网络),统一的优化器,并且Python 运行时更好地集成了 Eager execution 。
【新智元导读】昨天凌晨谷歌正式发布了TensorFlow1.0版,改进了库中的机器学习功能,发布了XLA的实验版本,对Python和Java用户开放,提升了debugging,并且加入和改进了一些高级
【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。不仅仅是默认开启动态图模式,还引入了大量提升编程体验的新特性。本文通过官方2.0的风格指南来介绍新版本的开发体验。
在最近的一篇文章中,我们提到,TensorFlow 2.0经过重新设计,重点关注开发人员的工作效率、简单性和易用性。
Git Repo:https://github.com/MachineLP/PyTorch_image_classifier
A tensor of the specified shape filled with random normal values.
2015年11月份,谷歌宣布开源了深度学习框架TensorFlow,一年之后,TensorFlow就已经成长为了GitHub上最受欢迎的深度学习框架,尽管那时候TensorFlow的版本号还是v0.11。现在,TensorFlow的一岁生日之后两个月,TensorFlow社区终于决定将TensorFlow的版本号升至1.x,并刚刚发布了TensorFlow 1.0.0-alpha,其新增了实验性的Java API ,并且提升了对Android的支持。 发布地址 --官网:https://www.tensor
本文介绍了如何配置Windows系统以支持TensorFlow 1.4,包括安装Python 3.5或更高版本、CUDA 8.0或更高版本、cuDNN 7.6或更高版本,以及TensorFlow 1.4。安装完成后,可以测试是否成功安装并运行TensorFlow。
原文出处:http://www.cnblogs.com/jacklu/p/6377820.html
tensor.get_shape()或者tensor.shape是无法在计算图中用于确定张量的形状。
本文主要介绍了TensorBoard的基本用法、可视化技巧、如何记录训练过程中的各种指标以及自定义训练过程的图形绘制。通过使用TensorBoard,开发者可以更方便地理解训练过程中的模型表现,从而更好地优化模型。
Tensorboard是TensorFlow自带的一个强大的可视化工具 01 功 能 这是TensorFlow在MNIST实验数据上得到Tensorboard结果(https://www.tensorflow.org/tensorboard/index.html#graphs) Event: 展示训练过程中的统计数据(最值,均值等)变化情况 Image: 展示训练过程中记录的图像 Audio: 展示训练过程中记录的音频 Histogram: 展示训练过程中记录的数据的分布图 02 原 理 在运行过程中,记
学过Python的小伙伴都会觉得,python的语法简单,逻辑清晰。虽然tensorflow是python的一个库(并不是标准库),但是使用并不简单,你可能会被tensorflow的奇怪语法设计困惑,所以本文章叫做费解的tensorflow,希望通过本文,读者可以更好的了解tensorflow。
如果在运行python脚本时需要传入一些参数,例如gpus与batch_size,可以使用如下三种方式。
Python中关键词有多少个?Python中关键词目前有31个,可以利用Python的内置的keyword模块进行输出查看。
本文介绍了 tf API 中的数据 IO,包括写入和读取TFRecords文件的方法。数据 IO是 TensorFlow和 PyTorch等深度学习框架中重要的组成部分,用于处理和优化数据读取和写入操作。
tensorflow是谷歌google的深度学习框架,tensor中文叫做张量,flow叫做流。 RNN是recurrent neural network的简称,中文叫做循环神经网络。 MNIST是Mixed National Institue of Standards and Technology database的简称,中文叫做美国国家标准与技术研究所数据库。 此文在上一篇文章《基于tensorflow+DNN的MNIST数据集手写数字分类预测》的基础上修改模型为循环神经网络模型,模型准确率从98%提升到98.5%,错误率减少了25% 《基于tensorflow+DNN的MNIST数据集手写数字分类预测》文章链接:https://www.jianshu.com/p/9a4ae5655ca6
原文链接:https://tensorflow.google.cn/beta/tutorials/load_data/csv?hl=zh_cn 这篇教程使用的是泰坦尼克号乘客的数据。模型会根据乘客的
tf 中定义了 tf.app.flags.FLAGS ,用于接受从终端传入的命令行参数,相当于对python中的命令行参数模块optpars做了一层封装。
『基于 AI 技术变革沟通,让世界沟通更简单』一直是 Kika keyboard 最重要的使命。从2016年开始,Kika 技术团队一直致力于 AI 技术在移动端落地,尤其是在 keyboard 输入法引擎做了很多算法与工程上的探索工作。2017 年 5 月,Kika 技术团队基于 TensorFlow Mobile 研发了 Kika AI Engine,将其应用于 Kika 的全系输入法产品中。2017 年 11 月,Google 发布 TensorFlow Lite (TF Lite) 后,Kika 技术团队迅速进行了跟进,并于 2018 年 1 月成功地开发了基于 TF Lite 全新一代的 Kika AI Engine,同时进行了线上产品的更新。
本文介绍了TensorFlow的发展历史、版本、安装、基础教程、高级教程、模型和调优、性能测试、C++部署、Java部署、Python部署、量化、预测、推理、可视化、TensorFlow Hub、TensorFlow Lite、TensorFlow.js、TensorFlow.Python、TensorFlow.Java、TensorFlow.C++等相关内容。
上一篇Hello, TensorFlow!中的代码还未解释,本篇介绍TensorFlow核心编程的几个基本概念后,那些Python代码就很容易理解了。 与TensorFlow核心(Core)相对的是T
正常情况下,使用tf.initialize_all_variables()初始化变量,在完全构建好模型并加载之后才运行这个操作。生成数据的主要方法如下 1)如果需要利用已经初始化的参数给其他变量赋值 TF的变量有个initialized_value()属性,就是初始化的值,使用方法如下:
作者:Alex Wiltschko, Dan Moldovan, Wolff Dobson
其中tf.shape(tensor)使用的是动态的,即必须要在session中运行后才能显示出来,但是tensor.shape()是静态的,即通过定义的shape可以惊天的运行出来。
但在开始之前,先来看看一个最简单的使用 TensorFlow Python API 的示例代码,这样你就会对我们接下来要做的事情有所了解。
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