随着无人驾驶的火爆,深度学习在无人驾驶中的应用受到广泛关注,我在工作中对此有所接触,因此进行了相关学习和整理,给大家大家可以参考。 📷 TensorFlow深度学习框架 TensorFlow基本概念 1.TensorFlow计算模型——计算图 Tensor:张量,可以简单理解为多维数组 flow:流,张量间通过计算相互转化过程 TensorFlow是一个通过 计算图 形式来描述编程的系统。每一个计算都是计算图上的一个节点,节点之间的边描述了计算间的依赖关系。 📷 计算图的使用 Tensorflow程序分为两
tensorflow的第一个词tensor表明了它的数据结构,那么flow则体现了它的计算模型。flow翻译成中文就是“流”,它直观地表达了张量之间通过计算相互转化的过程。tensorflow这一个通过计算图的形式来表述计算的编程系统。tensorflow中的每一个计算都是计算图上的一个节点,而节点之间的边描述了计算之间的依赖关系。
非监督学习 非监督学习的特点:只有特征值没有目标值。 当没有目标值时,只能把相似的特征归为一个类别。 这种分析方法叫做聚类。 聚类的过程: 如果知道可以划分为多少个类别: 这里以划分x个类别为例: 1、随即在数据中抽取x个样本,当做x个类别的中心点 2、计算其他点分别到这三个点的距离(欧氏距离),距离那个中心点近就划分为那个类别 3、计算每个类别的平均值,这个这个值于中心点相同,结束聚类。 如果不相同,以计算出的平均值为中心点,再次重复2,3步。 如果不知道需要划分为几类,就需要当做超参数处理。 模块: s
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本文为中国大学MOOC课程《人工智能实践:Tensorflow笔记》的笔记中搭建神经网络,总结搭建八股的部分
**张量是所有深度学习框架中最核心的组件,因为后续的所有运算和优化算法都是基于张量进行的。**几何代数中定义的张量是基于向量和矩阵的推广,通俗一点理解的话,我们可以将标量视为零阶张量,矢量视为一阶张量,那么矩阵就是二阶张量。
TensorFlow是一个开源软件库,用于各种感知和语言理解任务的机器学习。它是目前应用最广泛的机器(深度)学习框架,利用TensorFlow,你可以很快的构建深度学习模型,目前在工业界应用非常广泛,截止到目前最新版本是tf.1.11。
專 欄 ❈那只猫,Python中文社区专栏作者,Python中文社区新Logo设计人,纯种非CS科班数据分析人,沉迷Keras。在Cambridge做了点小事,深度学习的小学生。❈— 目录: Tensorflow在Windows10的安装 Tensorflow,那么什么是Tensor? 为什么Tensorflow那么受欢迎? CNTK分析。 Reference Tensorflow在Windows10的安装 在Windows玩了很久的Tensorflow,但由于某些不可抗因素,硬是格式化了Windows。
从现在开始我们就正式进入TensorFlow2.0的学习了,在这一系列文章里我们将重点介绍TensorFlow的基础知识和使用方法,为后面我们使用TensorFlow去解决一些实际的问题做好准备。2019年3月的TensorFlow开发者峰会上,TensorFlow2.0 Alpha版正式发布,2.0版相比之前的1.x(1.x泛指从1.0到1.13的各个TensorFlow版本)版做了很大的改进,在确保灵活性和性能的前提下易用性得到了很大的提升,对于初次接触TensorFlow的读者来说,建议直接从2.0版开始使用。
本课程由CodingTheSmartWay.com出品,在本系列的第一部分中,你将学到:
Tensorflow 是一个面向深度学习算法的科学计算库,内部数据保存在张量(Tensor)对象熵,所有的运算操作(Operation)也都是基于张量对象进行的,我们所接触到的复杂的神经网络算法本质上就是各种张量相乘,想加等一些基本运算操作的组合。
TensorFlow的安装参考官网:https://www.tensorflow.org/install/?hl=zh-cn TensorFlow是一个开源软件库,采用数据
文章主要讲述了如何利用TensorFlow进行深度学习,包括模型的搭建、训练、保存以及部署。同时,文章还介绍了如何使用TensorFlow进行图像分类和文本情感分析等具体应用。
关于“tensorflow”这个专栏,我打算一直更新下去,文章基本都是随着我的进度来的,我也是查找了一些资料并根据自己的一些理解写的,可能内容偶尔会有错误,如果出现错误,大家可以在公众号后台滴滴我,或者直接微信轰炸我,我不会介意的。
Tensorflow是广泛使用的实现机器学习以及其它涉及大量数学运算的算法库之一。Tensorflow由Google开发,是GitHub上最受欢迎的机器学习库之一。Google几乎在所有应用程序中都使用Tensorflow来实现机器学习。 例如,如果您使用到了Google照片或Google语音搜索,那么您就间接使用了Tensorflow模型。它们在大型Google硬件集群上工作,在感知任务方面功能强大。
一.安装 目前用了tensorflow、deeplearning4j两个深度学习框架, tensorflow 之前一直支持到python 3.5,目前以更新到3.6,故安装最新版体验使用。
深度学习还没学完,怎么图深度学习又来了?别怕,这里有份系统教程,可以将0基础的你直接送到图深度学习。还会定期更新哦。
上一篇我介绍了如何使用Tensorflow的重载操作。这一篇我会说一说Tensorflow中执行顺序和控制依赖关系的理解。
TensorFlow是什么意思?Tensor?Flow?这篇文章介绍TensorFlow一些最基础的知识。
TensorFlow™ 是一个采用 数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库。节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor)。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等。TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深度神经网络方面的研究,但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。
目前用了tensorflow、deeplearning4j两个深度学习框架, tensorflow 之前一直支持到python 3.5,目前以更新到3.6,故安装最新版体验使用。 慢慢长征路:安装过程如下 WIN10: anaconda3.5: PYTHON3.6: tensorflow1.4:
1.Tensor介绍 Tensor(张量)是Tensorflow中最重要的数据结构,用来表示Tensorflow程序中的所有数据。Tensor本是广泛应用在物理、数学领域中的一个物理量。那么在Tensorflow中该如何理解Tensor的概念呢? 实际上,我们可以把Tensor理解成N维矩阵(N维数组)。其中零维张量表示的是一个标量,也就是一个数;一维张量表示的是一个向量,也可以看作是一个一维数组;二维张量表示的是一个矩阵;同理,N维张量也就是N维矩阵。 在计算图模型中,操作间所传递的数据都可以看做是Te
选自Matroid 机器之心编译 参与:黄小天 最近,《TensorFlow 深度学习》(TensorFlow for Deep Learning)一书发布前两章,这并非正式版本,而是早期版本;书中内容还没有编辑,因而可能有些粗糙。该书的作者是 Bharath Ramsundar 和 Reza Bosagh Zadeh,从线性回归到强化学习,该书介绍了如何利用 TensorFlow 进行深度学习研究,适合对两者感兴趣且有实操需求的读者。机器之心对该书前两章的目录进行了简单编译。点击文末「阅读原文」下载已经
TensorFlow是一个由Google创建的开源软件库,用于实现机器学习和深度学习系统。这两个名称包含一系列强大的算法,它们共享一个共同的挑战——让计算机学习如何自动识别复杂模式和/或做出最佳决策。
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翻译:穆文&韩小阳 校对:寒小阳 & 龙心尘 导 读 之前的课程里介绍了自然语言处理当中的一些问题,以及设计出来的一些相应的算法。research的东西还是落地到工程应用上比较有价值,之前也手撸过一些toy project,不过这些实现要用在工程中,总是有那么些虚的,毕竟稳定性和效率未必能够保证。所幸的是,深度学习热度持续升温的大环境下,各种大神和各家大厂也陆续造福民众,开源了一些深度学习框架,在这些开源框架的基础上去搭建和实现自己想要的深度学习网络结构就简单和稳定得多了。 有时候选择多了也是麻烦,对框架
当谈到在 TensorFlow 上写代码时,我们总会将它和 PyTorch 进行对比,然后讨论 TensorFlow 框架是多么的复杂以及 tf.contrib 的某些部分为什么那么糟糕。此外,我还认识许多数据科学家,他们只用预先写好的、可以克隆的 GitHub 库和 TensorFlow 交互,然后成功使用它们。对 TensorFlow 框架持有这种态度的原因各不相同,想要说清楚的话恐怕还得另外写个长篇,现在我们要关注的是更实际的问题:调试用 TensorFlow 写的代码,并理解其主要特性。
Tensorflow的基本数据结构是张量Tensor。张量即多维数组。Tensorflow的张量和numpy中的array很类似。
作者 | Chidume Nnamdi ???? 翻译 | linlh、余杭、通夜 编辑 | 王立鱼、约翰逊·李加薪 原文链接: https://blog.bitsrc.io/learn-t
上一篇我介绍了Tensorflow中张量的静态和动态特性。这一篇我会说一说如何使用Scope来管理Tensorflow中的变量和张量。
什么是张量 https://www.youtube.com/watch?v=f5liqUk0ZTw 英文解说 https://blog.csdn.net/wtq1993/article/detail
周日 2016年4月24日 由弗朗索瓦Chollet 在教程中。
今天为大家介绍可应用于Tensorflow代码的VeriTensor代码方法,以使调试起来更加有效。
上一篇我介绍了Tensorflow如何数据并行多GPU处理。这一篇我会说一说如何来调试Tensorflow模型。
TensorFlow名字可以拆解为两部分:Tensor、Flow。其中,Tensor 就表示张量。
封装一个python函数并将其用作TensorFlow op。给定一个python函数func,它以numpy数组作为参数并返回numpy数组作为输出,将这个函数包装为张量流图中的一个操作。下面的代码片段构造了一个简单的TensorFlow图,它调用np.sinh() NumPy函数作为图中的操作:
上篇我们说到用「DQN」来实现贪吃蛇训练,也就是用**Q(s,a)**和搭建神经网络来实现。那么我们如何合理的处理数据?
TensorFlow 从名称上看就是两个部分——张量 tensor 和流 flow。非常形象的组合。众所周知,矩阵已经成为机器学习中的基础单元,若干的针对矩阵的计算优化使得现如今的机器学习成为可能。而一些矩阵的方法也是一些重要的机器学习算法的基础。张量 就是矩阵概念的推广,其表示更多维度的矩阵。而计算流是一种抽象过程,在如今的深度学习领域,这种一层层地计算可以很形象地看做是张量在计算模型上的流动。而这里的流可以看做是更加一般的计算过程,可以在不同的层级间跨越式流动。 本文作者均来自 Google Resea
从本篇文章开始,作者正式开始讲解Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识,希望您喜欢。
上一篇我介绍了Tensorflow是符号操作运算,并结合例子来验证。这一篇我也会结合一些例子来深刻理解Tensorflow中张量的静态和动态特性。
作者:叶 虎 编辑:李文臣 PART 01 Tensorflow简介 引言 实践深度学习肯定要至少学习并掌握一个深度学习框架。这里我们介绍一个最流行的深度学习框架:Tensorflow。Tensorf
用过 TensorFlow 框架的应该都知道,在操纵张量时,需要跟踪多个维度、张量形状和数据类型兼容性,当然还需要考虑数学正确性。此外,TensorFlow 有数百种操作,找到要使用的正确操作也是一项挑战。
Tensorflow激发开发人员在几乎任何想到的领域中尝试他们令人兴奋的AI创意。ML社区中有三个众所周知的因素构成了一个好的深度神经网络模型做了一些神奇的事情。
近年来,深度学习领域的进展与深度学习框架的开发同步进行。这些框架为自动微分和 GPU 加速提供了高级且高效的 API,从而可以利用相对较少和简单的代码实现极度复杂和强大的深度学习模型。
原项目 | https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/
上一篇Hello, TensorFlow!中的代码还未解释,本篇介绍TensorFlow核心编程的几个基本概念后,那些Python代码就很容易理解了。 与TensorFlow核心(Core)相对的是T
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