TensorFlow Tutorial and Examples for Beginners (TF v1 & v2)
https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Exampleshttps://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/tree/0.11
TensorFlow Examples This tutorial was designed for easily diving into TensorFlow, through examples. For readability, it includes both notebooks and source codes with explanation, for both TF v1 & v2.
Introduction TensorFlow™ is an open source software library for numerical computation using data flow graphs. Nodes in the graph represent mathematical operations, while the graph edges represent the
Tensorflow 是谷歌在 2015 年 11 月开源的机器学习框架,来源于 Google 内部的深度学习框架 DistBelief。由于其良好的架构、分布式架构支持以及简单易用,自开源以来得到广泛的关注。主要特点包括: 良好的架构,使用数据流图来进行数值计算 简单易用,并且社区还有很多的模型封装(比如 keras 和 skflow 等) 灵活高效,既可以使用 CPU,也可以使用 GPU 开放
TF install install cuda cuda 有很多版本,要仔细看清自己需要什么样的版本: TF cuda 版本对照 error import tensorflow出现:ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory 尝试使用下面方法解决: 在 PATH中
TensorFlow 是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个全面而灵活的生态系统,其中包含各种工具、库和社区资源,可助力研究人员推动先进机器学习技术的发展,并使开发者能够轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用。 轻松地构建模型 TensorFlow 提供多个抽象级别,因此您可以根据自己的需求选择合适的级别。您可以使用高阶 Keras API 构建和训练模型,该 API 让您能够轻松地开始使用
Keras是紧凑,易于学习的高级Python库,运行在TensorFlow框架之上。它的重点是理解深度学习技术,例如为神经网络创建维护形状和数学细节概念的层。freamework的创建可以是以下两种类型 - 顺序API 功能API 在Keras中创建深度学习模型有以下 8 个步骤 - 加载数据 预处理加载的数据 模型的定义 编译模型 指定模型 评估模型 进行必要的预测 保存模型 下面将使用Jupy
Welcome! Contents Introduction: Why debugging in TensorFlow is difficult Basic and advanced methods for debugging TensorFlow codes General tips and guidelines for easy-debuggable code Benchmarking and
TensorFlow Quantum(TFQ)是用于混合量子经典机器学习的 Python 框架,主要致力于建模量子数据。 该框架允许量子算法研究人员和机器学习研究人员探索将量子计算与机器学习结合在一起,训练量子模型。 TensorFlow Quantum 重点在于量子数据集和建立混合量子经典模型。它集成了许多量子算法和逻辑,并提供与现有 TensorFlow API 兼容的量子计算原函数,以及高性