TensorFlow從入門到理解

阿新 • • 發佈：2018-12-30

一、《莫煩Python》學習筆記：

執行程式碼： import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # set random seed for comparing the two result calculations

執行程式碼： import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt BATCH_START = 0 TIME_STEPS = 20 BATCH_SIZE = 50 INPUT_SIZE = 1 OUTP

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按照上節步驟， TensorFlow 預設安裝在 /usr/lib/python/site-packages/tensorflow/ （也有可能是 /usr/local/lib……）下，檢視目錄結構： # tree -d -L 3 /usr/lib/pyt

1. flower資料集共五種花的圖片 2. 圖片處理將圖片劃分為train、val、test三個子集並提取圖片特徵。這個過程有點兒漫長請耐心等待。。。。。。 import glob import os.path import numpy as np im

安裝過程目前較為穩定的版本為 0.12，本文以此為例。其他版本請讀者自行甄別安裝步驟是否需要根據實際情況修改。 TensorFlow 支援以下幾種安裝方式： PIP 安裝原始碼編譯安裝 Docker 映象安裝 PIP 安裝

n_input = 784 #畫素點是784個 n_output = 10 #10分類 weights = { 'wc1': tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 1, 64], stddev=0.1)), #卷積核的h，卷積核的w，輸

案例一 import tensorflow as tf a=3 w=tf.Variable([[0.5, 1.0 ]]) x=tf.Variable([ [2, 0], [1, 0] ]) y=tf.matmul(w,x) print(y) init_op=tf

讀者可能還記得本系列部落格（二）和（六）中 tf.nn 模組，其中最關心的是 conv2d 這個函式。首先將部落格（二） MNIST 例程中 convolutional.py 關鍵原始碼列出： def model(data, train=False): """The

原文作者：zhaozhengcoder連結：https://www.jianshu.com/p/27a2fb320934來源：簡書簡書著作權歸作者所有，任何形式的轉載都請聯絡作者獲得授權並註明出處。前一段時間比較系統的學習了一下tensorflow，從安裝tensorflow到實

ST 表是個好東西，雖然前些天 ldq 學長已經講完啦，但是那天他講了那麼多，讓智商受限的我完全沒有全部接受，選擇性的扔掉了一部分（其實不捨的扔，記不住QAQ）。 ST 表最簡單的應用就是查詢區間最大值（或著最小值，這裡以最大值為例），它（單純 ST 表自己）需要你先修改之後（

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下面我們通過兩個例子來理解一下錨點的概念和使用。首先我們通過對sprite(火雲開發課堂的LOGO)進行旋轉，在不同的錨點設定下的效果顯示來認識一下錨點的不同帶來的不同效果。在進行旋轉之前我們先來看一下，未旋轉之前sprite(火雲開發課堂的LOGO)

最近，碰到很多動態規劃的題目，看書自學了點相關知識，分享給大家，水平有限，歡迎指正。我只是知識的搬運工，當然其中夾雜一些自己不成熟的理解。動態規劃常用於求解最優化問題。比較典型的有：鋼條切割問題、矩陣鏈乘法、最長公共子序列、字串的交替連結和子序列數目等問題。下面從概念以及

值範圍 add turn 所有運行時 static col sap 上下 >>>> 原文地址：最小費用流的“zkw算法” <<<< 1. 網絡流的一些基本概念很多同學建立過網絡流模型做題目, 也

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