Petrichor的专栏

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TensorFlow

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conda相关操作与可能遇到的问题

pip 运行的是 anaconda 的 python sudo pip 运行的是 系统 的 python

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TensorFlow 返回tensor的 维数

  如果tensor是用调用tensorflow框架定义的,那么用 tensor_name.shape 即可返回tensorflow 的维数:

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tensorflow: variable初始化

tf.global_variables_initializer() 将在其创建时查看全局图并自动将依赖关系添加到图中的每个 tf.initializer。

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Tensor

  在 TensorFlow 中用 tensor 数据结构来代表所有的数据, 计算图中, 操作间传递的数据都是 tensor。

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tensorflow编程: Running Graphs

  A class for running TensorFlow operations.   这是一个类,执行 tensorflow 中的 op 。它里面定...

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Tensorflow安装 & 遇到的问题及解决方案

  参照官网上给出的安装步骤,特别简单就装好了(比装Caffe简单多了( ̄︶ ̄)↗)。我自己的环境配置是:Ubuntu + py2.7 + 英伟达gpu。

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自动代码移植:从Caffe到Tensorflow

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Tensorflow版本变动细节 & 自动移植代码到新版本下

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TensorFlow大本营

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tensorflow: tensorboard 探究

  代码运行完成之后,可以用bash脚本一键浏览器访问tensorboard终端:

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tensorflow: tf.reshape探究

  给定一个tensor,这个操作会返回一个有着跟原tensor一样的值且经过shape重塑过的张量。

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tensorflow: 查看 tensor详细数值

  print只能打印输出shape的信息,而要打印输出tensor的值,需要借助 tf.Session,tf.InteractiveSession。

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深度学习: 深度学习框架 横向对比

[1] TensorFlow和Caffe、MXNet、Keras等其他深度学习框架的对比

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tensorflow: tf.add_to_collection 探究

  查看源代码 tensorflow/python/framework/ops.py:

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bash: 一键安装TensorFlow

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tensorflow: eval()探究

  如果你的代码要处理多个graph和 session,更直白的方式可能是显式调用Session.run():

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tensorflow: 类numpy的api映射表

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tensorflow编程: Building Graphs

每次都必须要指定一个graph作为as_default,并只能在该graph中进行一切操作。

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tensorflow: 对variable_scope进行reuse的两种方法

在tensorflow中,为了 节约变量存储空间 ,我们常常需要通过共享 变量作用域(variable_scope) 来实现 共享变量 。

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tensorflow: variable的值 与 variable.read_value()的值 区别

查看 tensorflow api manual 时,看到关于 variable.read_value() 的注解如图:

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