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,...
import tensorflow as tfa = tf.ones([1, 5, 5, 3])
a.shapea[0][0]numpy : 索引a = tf.random.normal([4, 28, 28, 3])
a.shapea[1].shapea[1, 2].shape
a[1][2][3].shape
a[1, 2, 3, 2].shape一维切片
a = tf.range(10)
aa[-1:]
a[-2:]
a[:2]
a[:-1]多维切片
a = tf.random.normal([4, 28, 28, 3])
a.shapea[0].shapea[0, :, :, :].shapea[0, 1, :, :].shapea[:, :, :, 0].shapea[:, :, :, 2].shapea[:, 0, :, :].shape步长::step...
1，感谢莫烦2，第一个实例：用tf拟合线性函数import tensorflow as tf
import numpy as np# create data
x_data = np.random.rand(100).astype(np.float32)
y_data = x_data*0.1 + 0.3 #先创建我们的线性函数目标#搭建模型
Weights = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -1.0, 1.0))
biases = tf.Variable(tf.zeros([1]))
y = Weights*x_data + biases#计算误差，然后根据误差调节loss
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y-y_da...
import numpy as np
import tensorflow as tftf.convert_to_tensor(np.ones([2, 3]))tf.convert_to_tensor(np.zeros([2, 3]))list
tf.convert_to_tensor([1, 2])
tf.convert_to_tensor([1, 2.])
tf.convert_to_tensor([[1], [2.]])zeros
tf.zeros([])
tf.zeros([1])
tf.zeros([2, 2])
tf.zeros([2, 3, 3])
a = tf.constant([0])
tf.zeros_like(a) # 等同于tf.zeros(a.shape)ones
tf.ones(1)
tf.ones([])
tf.ones([2])
tf.ones([2,...
变量保存到文件import tensorflow as tf
import numpy as np
# Create two variables.
x_data = np.float32([1,2,3,4,5,6,7,8,9,0])
weights = tf.Variable(tf.random_normal([10, 1], stddev=0.35), name="weights")
biases = tf.Variable(tf.zeros([1]), name="biases")
y = tf.matmul(x_data.reshape((1,-1)), weights)+biases
# Add an op to initialize the variables.
init_op = tf.global_variables_initializer()
saver = ...
我用tensorflow2.0利用最新版本Tensorboard运行TensorboardX官方demo（https://github.com/lanpa/tensorboardX ） 时， 出现OSError，在此步骤前已经保证tensorboard与tensorflow安装版本一致，tensorboard系统变量路径正确，tensorboardX正确安装，主机名称设置为localhost（不知是否必须）。 解决方法：更改manager.py （路径为：XXX\site-packages\tensorboard\manager.py） 在pycharm terminal键入：tensorboad --logdir XX...
【教程分享】Anaconda+Cuda+Cudnn+TensorFlow+Pytorch+Pycharm+Win10深度学习环境配置（GPU + CPU版本）
【良心教程】Anaconda+Cuda+Cudnn+TensorFlow+Pytorch+Pycharm+Win10深度学习环境配置（GPU + CPU版本）
参考视频
https://www.bilibili.com/video/BV1Lv41177BW?share_source=copy_web 视频地址点击这里 （原作者不是我，转载自B站，若有不当，请联系我删除!）
版权归UP Ternence_hh 所有。
话前吐槽和注意事项
csdn的好多讲...
@本文来源于公众号：csdn2299，喜欢可以关注公众号 程序员学府
今天小编就为大家分享一篇tensorflow实现训练变量checkpoint的保存与读取，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
1.保存变量
先创建（在tf.Session()之前）saver
saver = tf.train.Saver(tf.global_variables(),max_to_keep=1) #max_to_keep这个保证只保存最后一次training的训练数据然后在训练的循环里面
checkpoint_path = os.path.joi...
我刚开始用TensorFlow和Python练习.我复制并执行了TensorFlow网站tf.estimator Quickstart页面中的代码：from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_functionimport os
import urllibimport numpy as np
import tensorflow as tf# Data sets
IRIS_TRAINING = "iris_training.csv"
IRIS_TRAINING_URL = "http://download.tensorflow.org/data/iris_training.csv"IRIS_T...
我从tensorflow开始并一直遵循这个标准MNIST tutorial.
但是,与预期的92％的准确性相反,在训练集和测试集上获得的准确性不会超过67％.我熟悉softmax和多项式回归,并且使用草稿python实现以及sklearn.linear_model.LogisticRegression获得了94％以上的收益.
我曾使用CIFAR-10数据集尝试过相同的方法,在这种情况下,准确性太低,只有10％左右,这等于随机分配类.这让我怀疑我的张量流的安装,但是我对此不确定.
这是my implementation of...
我正在尝试从tensorflow website完成MNIST教程我有2GB的geforce 760gtx并且每次都耗尽内存.我试图在脚本末尾的代码行中减少批量大小：for i in range(20000):
batch = mnist.train.next_batch(5)
if i%100 == 0:train_accuracy = accuracy.eval(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 0.5})print("step %d, training accuracy %g"%(i, train_accuracy))
train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1], keep_pr...
我试图遵循https://www.tensorflow.org/tutorials/seq2seq的tensorflow教程.
数据似乎加载正常,但是当我初始化模型时,我收到以下错误：Traceback (most recent call last):File "/Users/<username>/PycharmProjects/tensorflow_chatbot/execute.py", line 334, in <module>train()File "/Users/<username>/PycharmProjects/tensorflow_chatbot/execute.py", line 151, in trainmodel = create_model(sess, False)File "/Users/<use...
这是我上一期问题Converting from Pandas dataframe to TensorFlow tensor object的后续内容
我现在正在进行下一步,需要更多帮助.我正在尝试替换这行代码batch = mnist.train.next_batch(100)替换我自己的数据.我在StackOverflow上找到了这个答案：Where does next_batch in the TensorFlow tutorial batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(100) come from?但是我不明白：
1)为什么.next_batch()不适用于我的张量.我是否错误...
【AI算法推荐】：tensorflow2.0建模教程系列产品
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在tensorflow2.0模型系列产品实例教程中，前四节人们用编码演译了：
系列产品1：怎样用tf2.0开展自定层互联网的布置（add.weight）
系列产品2：怎样用tf2.0开展自定实体模型的布置（Model）
系列产品3：怎样用tf2.0保持loss涵数和主要参数调优（loss gradient optimizer）
系列产品4：.怎样用tf2.0保持损失函数正则化，处理实体模型过拟合难题
前边几章节目录，人们重...
Tensorflow的安装教程检查Anaconda是否成功安装： conda --version安装不同版本的python： conda create --name tensorflow python=3.7确保tensorflow的环境已经被成功添加: conda info --envs进入tensorflow环境(退出当前环境命令为deactivate)： activate tensorflow查看python版本: python --version安装tensorflow: pip install tensorflow若失败则使用： pip install tensorflow==1.15 -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/sim...
