?TensorFlow?是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief 。Tensorflow拥有多层级结构，可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算，被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究?。TensorFlow由谷歌人工智能团队谷歌大脑（Google Brain）开发和维护，拥有包括TensorFlow Hub、...
cpucentosFROM centos:7
MAINTAINER yon
RUN yum -y install make wget && wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo && wget -P /etc/yum.repos.d/ http://mirrors.aliyun.com/repo/epel-7.repo && yum clean all && yum makecacheRUN yum -y install zlib-devel bzip2-devel opens...
Tensorflow 恢复/载入模型。可以有两种方法：1、首先利用tensorflow建立和以前一样的图。再利用restore恢复参数。 .....定义图...... sess=tf.Session() saver=tf.train.Saver() sess.run(tf.global_variables_initializer()) saver.restore(sess, weigths_path)2、或者直接加载以前的图，将saver修改为： sess=tf.Session() saver=tf.train.import_meta_graph(graph_path) sess.run(tf.global_variabl...
通过几个例程，我们逐渐对 TensorFlow 建立了感性认识。本文将进一步从内在原理进行深入理解，进而为阅读源码打好基础。1. 图（Graph）TensorFlow 计算被抽象为包括若干节点的有向图。如下图所示例子：对应的 TensorFlow Python 代码如下：import tensorflow as tf
b = tf.Variable(tf.zeros([100])) # 100-d vector, init to zeroes
W = tf.Variable(tf.random_uniform([784,100],-1,1)) # 784x100 matrix w/rn...
import tensorflow as tfwith tf.variable_scope("foo"):v = tf.get_variable("v", [1], initializer=tf.constant_initializer(1.0))#with tf.variable_scope("foo"):# v = tf.get_variable("v", [1])
with tf.variable_scope("foo", reuse=True):v1 = tf.get_variable("v", [1])
print(v == v1)#with tf.variable_scope("bar", reuse=True):# v = tf.get_variable("v", [1])with tf.variable_scope("root"):print(tf.get_vari...
1、ImportError: /lib64/libc.so.6: version `GLIBC_2.16‘ not found解决办法：升级系统glibc库至2.17版本首先在网上下载glibc-2.17.tar.gz，下载地址：http://ftp.gnu.org/gnu/glibc/glibc-2.17.tar.gz官网上下载特别慢，也可以到这个百度云盘链接去下载：https://pan.baidu.com/s/12ehiTyHK5D3AVvYICX3I5Q 提取码：l24i下载完毕后依次输入下面的命令：1 [root@Linux soft]# tar -zxvf glibc-2.17.tar.gz
2 [root@Linux soft]# c...
Tensorlfow中的计算是通过一个有向图directed graph或则计算图computation graph来实现的。 将每一个运算操作operation作为一个节点node，节点之间通过边edge连接。 这个计算图描述的数据计算流程用户可以进行相关分支、循环、选择。使用的语言是python、C++、java、Go等。 计算图中每一个节点可以有多个输入和输出，每个节点只能描述一种运算操作。所以节点是运算操作的实例化（instance）。 在计算图中传递（流动flo...
参考资料
源码请点:https://github.com/llSourcell/tensorf…语音识别无处不在，siri，google，讯飞输入法，讯飞语记，智能家居，车，etc。
每天都在用的，很好奇它是怎么实现的，今天来看看这么便利的东东到底是什么样子呢。进化史最开始的 speech recognizer 只能识别 0-9 这几个数字，说别的单词是识别不了滴。后来有一个叫做 DARPA 的梦想家 team 孜孜不倦地研究。他们用 15000 个节点代表可能的发音，然后用暴力搜索 brute f...
作者：黄璞链接：https://www.zhihu.com/question/41667903/answer/109611087来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。前言：其实TensorFlow本身仅仅是一个分布式的高性能计算框架，想要用TF做深度学习，仅仅学习这个框架本身是没有太大意义的。因此应该将TF看作技术路线中的一个核心点，去掌握整个开发所需要的必要技术，知识。尤其是深度学习的基本原理，这对日后搭建模型，模型调参以至...
1import tensorflow as tf2import numpy as np3 4‘‘‘使用numpy生成100个随机点‘‘‘ 5 x_data = np.random.rand(100)6 y_data = x_data*0.1 + 0.27 8‘‘‘构造一个线性模型‘‘‘ 9 b = tf.Variable(0.)
10 k = tf.Variable(0.)
11 y = k*x_data + b
1213‘‘‘二次代价函数‘‘‘14 loss = tf.reduce_mean(tf.square(y_data - y))
15‘‘‘定义一个梯度下降法来进行训练的优化器‘‘‘16 optimizer = tf.train.GradientDesce...
过程：先用numpy建立100个数据点，再用梯度下滑工具来拟合，得到完美的回归线。 1# _*_coding:utf-8_*_ 2import tensorflow as tf3import numpy as np4 5# 用numpy建立100个数据点，y=x*0.1+0.3 6 x_data = np.random.rand(100).astype("float32")7 y_data = x_data*0.1+0.38 9# 建立权值变量W和偏移量变量b10 W = tf.Variable(tf.random_uniform([1],-1.0,1.0))
11 b = tf.Variable(tf.zeros([1]))
12 y = W * x_data + b
1314# 最...
一、讲解 二、代码import tensorflow as tf
from tensorflow.python.keras import datasets, layers, optimizers, Sequential, metrics
from tensorflow.python import keras
import osos.environ[‘TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL‘] = ‘2‘def preprocess(x, y):"""x is a simple image, not a batch:param x::param y::return:"""x = tf.cast(x, dtype=tf.float32) / 255.x = tf.reshape(x, [28*28])y = tf.cast(y, dtype=tf.i...
import tensorflow as tf# 6个班级的学生分数情况
a = tf.ones([4, 35, 8])
b = tf.ones([2, 35, 8])
c = tf.concat([a, b], axis=0)
c.shape# 3个学生学生补考
a = tf.ones([4, 32, 8])
b = tf.ones([4, 3, 8])
tf.concat([a, b], axis=1).shapea = tf.ones([4, 35, 8])
b = tf.ones([4, 35, 8])
a.shape
b.shape
tf.concat([a, b], axis=-1).shapetf.stack([a, b], axis=0).shape
tf.stack([a, b], axis=3).shapea = tf.ones([4,...
1. 下载Anaconda（首选官网，但很慢）Anaconda2-4.0.0-Linux-x86_64.shAnaconda 安装包还可以到 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 下载。 2. 配置一些源，否则太慢。 === 已经成功，运行 conda install numpy 测试一下吧。不过，建议搭建虚拟环境，也很方便。创建虚拟环境 conda create -n ‘环境名xxx‘ python=‘版本号‘conda config --add channels ‘https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/...
占位符允许稍后赋值，通常用于存储样本数据。要创建占位符，可使用tf.placeholder方法。语法tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None )说明dtype: 数据类型shape: 占位符的维数，可选。默认情况下，值为赋值数据的形状name: 占位符的名称，可选声明一个占位符:import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()
data_placeholder_a = tf.placeholder(tf.float32, name = "data_placeholder_a")
prin...
