《tensorflow》专题

TensorFlow 是一种表示计算的方式，直到请求时才实际执行。 从这个意义上讲，它是一种延迟计算形式，它能够极大改善代码的运行。 翻译自：https://learningtensorflow.com/

由于计算，海量数据存储和互联网技术等关键领域的共同发展，机器学习领域呈现了巨大的发展。许多人的日常生活中的许多技术和事件，直接或间接地受到自动学习的影响。

这是一本简明的 TensorFlow 2 入门指导手册，基于 Keras 和即时执行模式（Eager Execution），力图让具备一定机器学习及 Python 基础的开发者们快速上手 TensorFlow 2。

随着 AlphaGo 在人机大战中一举成名，关于机器学习的研究开始广受关注，数据科学家也一跃成为 21世纪最性感的职业。关于机器学习和神经网络的广泛应用虽然兴起不久，但是对这两个密切关联的领域的研究其实已经持续了好几十年，早已形成了系统化的知识体系。对于想要踏入机器学习领域的初学者而言，理论知识的获取并非难事。

请通过 pypi 安装 TensorFlow。当前 tensorflow 这个仓库已经不再更新，保留下来仅仅是历史原因。

简介 TensorFlow的模型文件包含了深度学习模型的Graph和所有参数，其实就是checkpoint文件，用户可以加载模型文件继续训练或者对外提供Inference服务。 使用SavedModel导出模型 模型导出方式参考 https://tensorflow.github.io/serving/serving_basic 。 使用方法基本如下。 from tensorflow.python

介绍 TensorFlow template application表示通用的TensorFlow应用代码，用户可以直接使用这些模板而不需要编写TensorFlow应用代码。 用户训练数据一般都是稠密的CSV格式，或稀疏的LIBSVM格式或图片，这些数据都可以转成TFRecords，模型本身则可以使用代码生成，通过不同的超参数组合可以实现通过的TensorFlow应用，用户直接下载模板或者使用Xi

简介 Tensorflow自1.0开始支持hdfs，Cloud-ML这边从tensorflow1.3开始全面支持hdfs 使用 参考tensorflow官方给出的文档：https://www.tensorflow.org/deploy/hadoop 生态云集群连接HDFS集群，具体集群的兼容性，请联系Cloud-ML工程师。

python code from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) print(mnist.train.images.shape, mnist.train.labels.shape) print

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

操作系统版本：CentOS 7 python 版本：3.4 pip 版本：python34-pip 安装流程 安装 python3 yum search python3 yum install python34 安装 pip yum search pip yum install python34-pip 将 python 软链接到 python3 [root@nod231 ~]# cd /bi

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

TensorFlow Lite 是一款 TensorFlow 用于移动设备和嵌入式设备的轻量级解决方案。 TensorFlow 可以在多个平台上运行，从机架式服务器到小型 IoT 设备。但是随着近年来机器学习模型的广泛使用，出现了在移动和嵌入式设备上部署它们的需求。而 TensorFlow Lite 允许设备端的机器学习模型的低延迟推断。 设计初衷 轻量级：允许小 binary size 和快速初

TensorFlow.js 是一个开源硬件加速 JavaScript 库，用于训练和部署机器学习模型。 TensorFlow.js 可用于： 在浏览器中创建模型 TensorFlow.js 的 API 灵活且直观，可以使用低级的 JavaScript 线性代数库和高级图层 API 在浏览器中定义、训练和运行完整的机器学习模型。 运行现有模型 TensorFlow.js 可导入现有的预先训练的模型进

TensorFlowSharp 是对 TensorFlow C 语言版 API 的封装，绑定为 .NET API，也是 TensorFlow 的 C# 语言表述，以此来方便 C# 和 F# 开发人员使用 TensorFlow。 目前它与 TensoFlow 接口的绑定工作已经进入尾声，作者正在对 API 做一些优化。 使用 TensorFlowSharp 安装 最简单的入门方法是使用 Tensor