《tensorflow》专题

代码：tensorflow/g3doc/tutorials-mnist/ 本篇教程的目的，是向大家展示如何利用TensorFlow使用（经典）MNIST数据集训练并评估一个用于识别手写数字的简易前馈神经网络（feed-forward neural network）。我们的目标读者，是有兴趣使用TensorFlow的资深机器学习人士。 因此，撰写该系列教程并不是为了教大家机器学习领域的基础知识。 在

The Layers API of TensorFlow.js is modeled after Keras. As you might have noticed from the tutorials and examples, we strive to make the Layers API as similar to Keras as reasonable given the differen

TensorFlow GraphDef based models (typically created via the Python API) may be saved in one of following formats: TensorFlow SavedModel Frozen Model Session Bundle Tensorflow Hub module All of above f

Keras models (typically created via the Python API) may be saved in one of several formats. The "whole model" format can be converted to TensorFlow.js Layers format, which can be loaded directly into

TensorFlow.js 是一个用户机器智能的开源WEBGL加速JavaScript库. 它为您带来了高性能的机器学习构建模块, 允许您在浏览器中训练神经网络或在推断模式下运行预先训练的模型. 有关安装/配置TensorFlow.js的指南，请参阅 Getting Started。 TensorFlow.js为机器学习提供了低级和高级别的构建块, 基于Keras的API，用于构建神经网络.我们来

有了能做出惊人预测的模型之后，要做什么呢？当然是部署生产了。这只要用模型运行一批数据就成，可能需要写一个脚本让模型每夜都跑着。但是，现实通常会更复杂。系统基础组件都可能需要这个模型用于实时数据，这种情况需要将模型包装成网络服务：这样的话，任何组件都可以通过 REST API 询问模型。随着时间的推移，你需要用新数据重新训练模型，更新生产版本。必须处理好模型版本，平稳地过渡到新版本，碰到问题的话需要

目前为止，我们只是使用了存放在内存中的数据集，但深度学习系统经常需要在大数据集上训练，而内存放不下大数据集。其它的深度学习库通过对大数据集做预处理，绕过了内存限制，但 TensorFlow 通过 Data API，使一切都容易了：只需要创建一个数据集对象，告诉它去哪里拿数据，以及如何做转换就行。TensorFlow 负责所有的实现细节，比如多线程、队列、批次和预提取。另外，Data API 和tf

目前为止，我们只是使用了 TensorFlow 的高级 API —— tf.keras，它的功能很强大：搭建了各种神经网络架构，包括回归、分类网络、Wide & Deep 网络、自归一化网络，使用了各种方法，包括批归一化、丢弃和学习率调度。事实上，你在实际案例中 95% 碰到的情况只需要tf.keras就足够了（和tf.data，见第 13 章）。现在来深入学习 TensorFlow 的低级 Py

TensorFlow安装 初识Tensorboard SKflow 觉得我的文章对您有帮助的话，就给个star吧～ 土豪可以打赏支持，一分也是爱

在第 11 章，我们讨论了几种可以明显加速训练的技术：更好的权重初始化，批量标准化，复杂的优化器等等。 但是，即使采用了所有这些技术，在具有单个 CPU 的单台机器上训练大型神经网络可能需要几天甚至几周的时间。 在本章中，我们将看到如何使用 TensorFlow 在多个设备（CPU 和 GPU）上分配计算并将它们并行运行（参见图 12-1）。 首先，我们会先在一台机器上的多个设备上分配计算，然后在

TensorFlow 是一款用于数值计算的强大的开源软件库，特别适用于大规模机器学习的微调。 它的基本原理很简单：首先在 Python 中定义要执行的计算图（例如图 9-1），然后 TensorFlow 使用该图并使用优化的 C++ 代码高效运行该图。 最重要的是，Tensorflow 可以将图分解为多个块并在多个 CPU 或 GPU 上并行运行（如图 9-2 所示）。 TensorFlow 还支

10行关键代码实现的线性回归 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import tensorflow as tf # 随机生成1000个点，围绕在y=0.1x+0.3的直线周围 num_points = 1000 vectors_set = [] for i in xrange(num_points): x1 = np.random.no

tensorflow中的基本数学运算用法 import tensorflow as tf sess = tf.Session() a = tf.placeholder("float") b = tf.placeholder("float") c = tf.constant(6.0) d = tf.mul(a, b) y = tf.mul(d, c) print sess.run(y, feed_

什么是tensorflow tensor意思是张量，flow是流。 张量原本是力学里的术语，表示弹性介质中各点应力状态。在数学中，张量表示的是一种广义的“数量”，0阶张量就是标量(比如：0、1、2……)，1阶张量就是向量(比如：(1,3,4))，2阶张量就是矩阵，本来这几种形式是不相关的，但是都归为张量，是因为他们同时满足一些特性：1）可以用坐标系表示；2）在坐标变换中遵守同样的变换法则；3）有着

文章信息 本文地址：https://blog.keras.io/keras-as-a-simplified-interface-to-tensorflow-tutorial.html 本文作者：Francois Chollet 使用Keras作为TensorFlow工作流的一部分 如果Tensorflow是你的首选框架，并且你想找一个简化的、高层的模型定义接口来让自己活的不那么累，那么这篇文章就是