cond是一个返回布尔标量张量的可调用的张量。body是一个可调用的变量，返回一个(可能是嵌套的)元组、命名元组或一个与loop_vars具有相同特性(长度和结构)和类型的张量列表。loop_vars是一个(可能是嵌套的)元组、命名元组或张量列表，它同时传递给cond和body。cond和body都接受与loop_vars一样多的参数。除了常规张量或索引片之外，主体还可以接受和返回TensorArray对象。TensorArray对象的流将在循环之间和梯度计算期间适当地转发。注意while循环只调用cond和body一次(在调用while循环的内部调用，而在Session.run()期间根本不调用)。while loop使用一些额外的图形节点将cond和body调用期间创建的图形片段拼接在一起，创建一个图形流，该流重复body，直到cond返回false。为了保证正确性，tf.while循环()严格地对循环变量强制执行形状不变量。形状不变量是一个(可能是部分的)形状，它在循环的迭代过程中保持不变。如果循环变量的形状在迭代后被确定为比其形状不变量更一般或与之不相容，则会引发错误。例如，[11,None]的形状比[11,17]的形状更通用，而且[11,21]与[11,17]不兼容。默认情况下(如果参数shape_constant没有指定)，假定loop_vars中的每个张量的初始形状在每次迭代中都是相同的。shape_constant参数允许调用者为每个循环变量指定一个不太特定的形状变量，如果形状在迭代之间发生变化，则需要使用该变量。tf.Tensor。体函数中也可以使用set_shape函数来指示输出循环变量具有特定的形状。稀疏张量和转位切片的形状不变式特别处理如下:
概述：从Github等渠道获得任何你可以找到的python代码，你应该具有足够的知识看懂代码但不一定明白代码的目的和功能。
python的变量类型不像C++一样在定义时必须制定参数的变量类型，是一种动态语言
总之，在数字化时代掌握⼀门编程语言，尤其是Python语言的使用是⾮常有必要的。相信使用Python的流行，不必多说，接下来我们一起学习基础语法。需要注意编程中除了文字部分可以使用中文，标点符号一定要使用英文输入法否则会报错。
今日大纲： 1. while循环 2. 格式化输出 3. 运算符 4. 编码初识 1. while循环 - while 无限循环： while True: # 死循环 print('大悲咒') print('可不可以') print('青春') print('两只老虎') print('盗将行') - while 循环的结构： while 条件: 循环体 - 如何让循环终止
读论文有一种原则是：本领域最经典的论文，近5年最热的论文，近1年最新的论文。按照这个原则，本文主要介绍一篇Tensorflow 经典论文 Implementation of Control Flow in TensorFlow。
目前为止，我们只是使用了TensorFlow的高级API —— tf.keras，它的功能很强大：搭建了各种神经网络架构，包括回归、分类网络、Wide & Deep 网络、自归一化网络，使用了各种方法，包括批归一化、dropout和学习率调度。事实上，你在实际案例中95%碰到的情况只需要tf.keras就足够了（和tf.data，见第13章）。现在来深入学习TensorFlow的低级Python API。当你需要实现自定义损失函数、自定义标准、层、模型、初始化器、正则器、权重约束时，就需要低级API了。甚至有时需要全面控制训练过程，例如使用特殊变换或对约束梯度时。这一章就会讨论这些问题，还会学习如何使用TensorFlow的自动图生成特征提升自定义模型和训练算法。首先，先来快速学习下TensorFlow。
想学好数据分析，最好掌握Python语言。Python语言简洁，有大量的第三方库，功能强大，能解决数据分析的大部分问题。在数据科学领域，Python有许多非常著名的工具库：比如科学 计算工具Numpy和Pandas库，深度学习⼯具Keras和TensorFlow，以及机器学习工具Scikit-learn，使用率都非常高。总之，在数字化时代掌握⼀门编程语言，尤其是Python语言的使用是⾮常有必要的。相信使用Python的流行，不必多说，接下来我们一起学习基础语法。需要注意编程中除了文字部分可以使用中文，标点符号一定要使用英文输入法否则会报错。
（可以跳过的废话） Dialect可以算是MLIR设计的灵魂所在，但是在学习MLIR过程中，众多Dialect也会带来很多困惑：某个Dialect具体作用和含义是什么？为什么要lowering到某个Dialect？虽然官方文档中有Dialect相关的文档，但是一方面文档给出的信息有限，有的文档并没有对Dialect做整体介绍（比如SCF Dialect，甚至都没介绍其全称）；另一方面缺少对各个Dialect之间关系的介绍。这给深入理解Dialect带来一些困难。在翻阅MLIR讨论区的时候意外发现了一篇对Dialect的介绍：codegen-dialect-overview，觉得受益匪浅，整理分享给大家。
首先介绍数据读取问题，现在TensorFlow官方推荐的数据读取方法是使用tf.data.Dataset，具体的细节不在这里赘述，看官方文档更清楚，这里主要记录一下官方文档没有提到的坑，以示"后人"。因为是记录踩过的坑，所以行文混乱，见谅。
使用自定义模型类从头开始训练线性回归，比较PyTorch 1.x和TensorFlow 2.x之间的自动差异和动态模型子类化方法。
作者：Alex Wiltschko, Dan Moldovan, Wolff Dobson
Python中的变量无需提前声明，只需要通过赋值即可创建。常用的数据类型包括整型、浮点型、字符串等，可以通过函数进行相互转换。
python中的输入输出，在初学python的时候是比较有用的一个交互操作方式
问耕 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 前几天，量子位发过一篇《忽悠VC指南》。其中有一条建议是，当你假装AI专家时，最好别谈众人皆知的TensorFlow，那谈什么？ PyTorch
为提高 TensorFlow 的工作效率，TensorFlow 2.0 进行了多项更改，包括删除了多余的 API，使API 更加一致统一，例如统一的 RNNs (循环神经网络），统一的优化器，并且Python 运行时更好地集成了 Eager execution 。
Python中的文档字符串：可以当作一种特殊的注释，简单的说明可以使用单引号或双引号，较长的文字说明可以使用三引号
作者：Alex Wiltschko、Dan Moldovan、Wolff Dobson
2.命名的长度应当符合“min-length && max-information”原则
选自GitHub 机器之心编译 参与：路雪 这套资源可以通过示例让你轻松学习 TensorFlow。至于可读性，它可以作为包括笔记本和注释的源代码教程，适合想寻找清晰准确的 TensorFlow 示例的初学者。除了传统的「原始」TensorFlow 实现之外，你还可以找到最新的 TensorFlow API 实践（如层、估计器、数据集等）。 链接：https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples 最近一次更新（2017.08.27）：本教程推荐使用 T
上一篇我介绍了Tensorflow中执行顺序和控制依赖关系。在构建循环神经网络等复杂模型时，可能需要通过条件和循环来控制操作流程。这一篇我会说一说一些常用的控制流程操作。
项目链接：https://github.com/madalinabuzau/tensorflow-eager-tutorials
Siraj Raval 作为深度学习领域的自媒体人在欧美可以说是无人不知、无人不晓。 凭借在 Youtube 上的指导视频，Siraj Raval 在全世界吸粉无数，堪称是机器学习界的网红。说他是全球范围内影响力最大的 ML 自媒体人，怕也无异议。 因此，雷锋网 AI 研习社联系到了Siraj 本人，并获得授权将他最精华的 Youtube 视频进行字幕汉化，免费推送给大家。我们将不定期更新，敬请关注！ 今天 Siraj 跟大家讲讲 PyTorch。 视频主要介绍了PyTorch的两大特性以及与Tensor
Python是一种高级编程语言，常用于数据科学、机器学习、Web开发和自动化等领域。在美国，Python工程师是非常有市场价值的职业之一，因此Python面试题也是各大公司招聘过程中必不可少的环节。以下是一些常见的Python面试题，供大家参考。
近日，斯坦福大学计算机科学系博士生 Awni Hannun 也发表了一篇文章，谈了自己对 PyTorch 和 TensorFlow 这两大明星框架的心得体验，并在不同的方面对这两者进行了比较，我们对本
选自GitHub 作者：Awni Hannun 机器之心编译 参与：Panda 现在是各种机器学习框架群雄争霸的时代，各种各样的比较文章也层出不穷。近日，斯坦福大学计算机科学系博士生 Awni Hannun 也发表了一篇文章，谈了自己对 PyTorch 和 TensorFlow 这两大明星框架的心得体验，并在不同的方面对这两者进行了比较，机器之心对本文进行了编译介绍。 这篇指南主要介绍了我找到的 PyTorch 和 TensorFlow 之间的不同之处。这篇文章的目的是帮助那些想要开始一个新项目或从一种深度
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 转自1024深度学习 导语：本文是TensorFlow实现流行机器学习算法的教程汇集，目标是让读者可以轻松通过清晰简明的案例深入了解 TensorFlow。这些案例适合那些想要实现一些 TensorFlow 案例的初学者。本教程包含还包含笔记和带有注解的代码。 第一步：给TF新手的教程指南 1：tf初学者需要明白的入门准备 机器学习入门笔记： https://github.com/ay
这是使用 TensorFlow 实现流行的机器学习算法的教程汇集。本汇集的目标是让读者可以轻松通过案例深入 TensorFlow。 这些案例适合那些想要清晰简明的 TensorFlow 实现案例的初学者。本教程还包含了笔记和带有注解的代码。 项目地址：https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples 教程索引 0 - 先决条件 机器学习入门： 笔记：https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples
本文是TensorFlow实现流行机器学习算法的教程汇集，目标是让读者可以轻松通过清晰简明的案例深入了解 TensorFlow。这些案例适合那些想要实现一些 TensorFlow 案例的初学者。本教程包含还包含笔记和带有注解的代码。 第一步：给TF新手的教程指南 1：tf初学者需要明白的入门准备 机器学习入门笔记： https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/notebooks/0_Prerequisite/ml_
本文主要介绍了如何通过 TensorFlow 和 Keras 在 Python 中实现一个简单的多层感知器（MLP）模型，并使用数据集对模型进行训练和评估。同时，还介绍了如何使用 TFLearn 的 built-in 操作和自定义操作来优化模型的训练过程。
本文是TensorFlow实现流行机器学习算法的教程汇集，目标是让读者可以轻松通过清晰简明的案例深入了解 TensorFlow。这些案例适合那些想要实现一些 TensorFlow 案例的初学者。本教程包含还包含笔记和带有注解的代码 第一步：给TF新手的教程指南 1：tf初学者需要明白的入门准备 机器学习入门笔记： https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/notebooks/0_Prerequisite/ml_int
有一些案例需要 MNIST 数据集进行训练和测试。运行这些案例时，该数据集会被自动下载下来（使用 input_data.py）。
本文介绍了动态图计算在深度学习框架中的实现和优势，包括TensorFlow Fold、动态图计算和总结。
昨天，TensorFlow推出了一个新功能「AutoGraph」，可以将Python代码（包括控制流print()和其他Python原生特性）转换为TensorFlow的计算图（Graph）代码。
协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则》，生活原则 2.3.c 在线阅读 ApacheCN 面试求职交流群 724187166 ApacheCN 学习资源 目录 TensorFlow 1.x 深度学习秘籍 零、前言 一、TensorFlow 简介 二、回归 三、神经网络：感知器 四、卷积神经网络 五、高级卷积神经网络 六、循环神经网络 七、无监督学习 八、自编码器 九、强化学习 十、移动计算 十一、生成模型和 CapsNet
从编程风格上来说，TensorFlow 有点像在写计划书：需要首先定义整个计算图（模型的结构和运算过程），然后再填充数据并执行。这样，虽然 TensorFlow 在某些情况下可以进行更多的优化，但也可能使代码看起来有些冗长。
Python 是一门易于学习、功能强大的编程语言。它提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python 优雅的语法和动态类型以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的理想语言。下面我们来介绍一下python列表的遍历相关知识。
今天，还是一个问题，在QQ群（300384358）里有小伙伴一直在问一个问题，如上图。一个按键控制电机的转动，按键按下后，电机转动，按键释放，电机停止，再加一个按键按下时长的检测，当按下超过5秒后，电机也得停止。也就说每次按下按键后电机转动的时间不得超过5秒，就算按键按下时时长超过5秒。
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。
360安全实验室（肖奇学 、Deyue Zhang）、佐治亚大学（李康）和弗吉尼亚大学（Weilin Xu）的研究者，他们在论文《Security Risks in Deep Learning Implementations》中，对三个主流的深度学习框架的实现中存在的安全威胁进行了检查和分析，分别是Caffe, TensorFlow, and Torch。文中，作者提到软件来说，应用实现的复杂性会导致一些软件漏洞的产生。深度学习框架面临同样的挑战，经过检查，研究人员发现了许多实现的漏洞，其中15个漏洞拥有C
机器之心整理 参与：思源、许迪 随着机器学习越来越受到公众的关注，很多初学者希望能快速了解机器学习及前沿技术。而今天谷歌上线了基于 TensorFlow 的机器学习速成课程，它包含 40 多项练习、25 节课程以及 15 个小时的紧凑学习内容。谷歌官方描述为机器学习热爱者的自学指南，且课程资料都是中文书写，课程视频都由机器学习技术转述为中文音频。这对于中文读者来说将会有很大的帮助，当然我们也能选择英文语音以更精确地学习内容。此外，据机器之心了解，这曾是谷歌内部培训工程师的课程，有近万名谷歌员工参与并将学到
变量是存储数据的容器。在Py中，你可以用任何名称来定义一个变量，但是要遵守以下几个规则：
【导读】TensorFlow 1.0并不友好的静态图开发体验使得众多开发者望而却步，而TensorFlow 2.0解决了这个问题。不仅仅是默认开启动态图模式，还引入了大量提升编程体验的新特性。本文通过官方2.0的风格指南来介绍新版本的开发体验。
我们在这里向你介绍一个名为“AutoGraph”的TensorFlow新功能。AutoGraph将Python代码（包括控制流print()和其他Python原生特性）转换为纯的TensorFlow图代码。
而Autograph机制可以将动态图转换成静态计算图，兼收执行效率和编码效率之利。
吴恩达的deeplearning.ai上新了！新的AI课程叫做TensorFlow in Practice，面向那些希望学习使用TensorFlow编写AI程序的人。
【导读】主题链路知识是我们专知的核心功能之一，为用户提供AI领域系统性的知识学习服务，一站式学习人工智能的知识，包含人工智能（ 机器学习、自然语言处理、计算机视觉等）、大数据、编程语言、系统架构。使用请访问专知 进行主题搜索查看 - 桌面电脑访问http://www.zhuanzhi.ai, 手机端访问http://www.zhuanzhi.ai 或关注微信公众号后台回复" 专知"进入专知，搜索主题查看。随着TensorFlow 1.4 Eager Execution的出现，TensorFlow的使用出现了
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