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。
在此博客文章中，探索了用于实现强化学习（RL）算法的功能范例。范例是开发人员将其算法的数值写为独立的纯函数，然后使用库将其编译为可以大规模训练的策略。分享了如何在RLlib的策略构建器API中实现这些想法，消除了数千行“胶水”代码，并为Keras和TensorFlow 2.0提供支持。
在本部分中，我们将介绍 TensorFlow 2.00 alpha。 我们将首先概述该机器学习生态系统的主要功能，并查看其使用示例。 然后我们将介绍 TensorFlow 的高级 Keras API。 我们将在本节结尾处研究人工神经网络技术。
昨晚见到大神 Aurélien Géron 真人讲 Tensorflow 2.0 的 autograph，会后和他聊天得知他已经搬到新加坡了，而且在这边也有一个 AI consulting 的初创公司。大神非常谦逊，讲东西一针见血，现在在忙于他的经典书《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》的第二版，里面加了很多 Tensorflow 2.0 的新东西。他的书和 youtube 上的几个视屏都是精品，我自认为写的最好的文章「胶囊网络」是受他的那个 capsule network 的视屏的启发而作。
本书的这一部分将为您简要概述 TensorFlow 2.0 中的新增功能，与 TensorFlow 1.x 的比较，惰性求值和急切执行之间的差异，架构级别的更改以及关于tf.keras和Estimator的 API 使用情况。
如果您使用过 TensorFlow 1.x，则本部分将重点介绍迁移到 TensorFlow 2.0 所需的总体概念更改。 它还将教您使用 TensorFlow 可以进行的各种 AIY 项目。 最后，本节向您展示如何将 TensorFlow Lite 与跨多个平台的低功耗设备一起使用。
可能没人比François Chollet更了解Keras吧？作为Keras的开发者François对Keras可以说是了如指掌。他可以接触到Keras的更新全过程、获得最一手的资源。同时他本人也非常乐于分享、教导别人去更好的学习TensorFlow和Keras。
“一个类似NumPy的数值计算库，支持GPU加速和自动区分，以及灵活的机器学习研究和实验平台。”
并非每个回归或分类问题都需要通过深度学习来解决。甚至可以说，并非每个回归或分类问题都需要通过机器学习来解决。毕竟，许多数据集可以用解析方法或简单的统计过程进行建模。
【导读】如果你需要深度学习模型，那么 PyTorch 和 TensorFlow 都是不错的选择。
本文是《人人都能学人工智能-TensorFlow系列》文章的第一篇，这个系列会对TensorFlow的基础使用，SoftMax，交叉熵，Dropout，CNN，LSTM和NLP等内容进行系列介绍，尽量使用通俗的语言，让更多的人都能了解人工智能，了解TensorFlow。 TensorFlow是Google开源的一款人工智能学习系统。为什么叫这个名字呢？Tensor的意思是张量，代表N维数组；Flow的意思是流，代表基于数据流图的计算。把N维数字从流图的一端流动到另一端的过程，就是人工智能神经网络进行分析和处
６． 了解Python计算生态在以下方面（不限于）的主要第三方库名称：网络爬虫、数据分析、数据可视化、机器学习、Web开发等。
微信公众号终于可以插代码了，Python 可以走一波了。首先我承认不是硬核搞 IT 的，太高级的玩法也玩不来，讲讲下面基本的还可以，之后带点机器学习、金融工程和量化投资的实例也是可以。
沿着坐标轴给出的维数减少input_张量。除非keepdims为真，否则对于轴上的每一项，张量的秩都会减少1。如果keepdims为真，则使用长度1保留缩减后的维度。如果轴为空，则所有维数都被缩减，并返回一个只有一个元素的张量。
特殊情况需要人工更新，可以变量赋值语句assign()来实现 还可以assign_add(),assign_sub()方法来实现变量的加法和减法值更新
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。
在这里的 init 是初始化所有的变量，它自己本身也是一个节点，所以我们也要通过session的run()方法对它进行初始化，如果我们注释掉sess.run(init)，程序会报错！
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:
https://time.geekbang.org/column/article/428267
TensorFlow 和其他数字计算库（如 numpy）之间最明显的区别在于 TensorFlow 中操作的是符号。这是一个强大的功能，这保证了 TensorFlow 可以做很多其他库（例如 numpy）不能完成的事情（例如自动区分）。这可能也是它更复杂的原因。今天我们来一步步探秘 TensorFlow，并为更有效地使用 TensorFlow 提供了一些指导方针和最佳实践。
go保留了指针，但不支持指针运算以及 -> 运算符，而直接采用 . 选择符来操作指针目标对象的成员。
Python 是一种易于学习又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。
Python上手很容易, 基本有其他语言编程经验的人可以在1周内学会Python最基本的内容.
本文的目的是尽可能地用简洁的语言介绍 Python 编程语言的所有关键技术点，以帮助初学者能够使用任何 Python 库或实现自己的 Python 包。此外，本文还将重点介绍一些 Python 使用者经常查询的热门问题。下面，让我们开始吧。
CURRENT_DIR=pwd OLD_GO_PATH=”GOPATH” #例如: /usr/local/go OLD_GO_BIN=”GOBIN” #例如: /usr/local/go/bin
变量跨run()调用在图中维护状态。通过构造类变量的实例，可以向图中添加一个变量。Variable()构造函数需要变量的初值，它可以是任何类型和形状的张量。初值定义变量的类型和形状。构造完成后，变量的类型和形状是固定的。可以使用指定方法之一更改值。如果稍后要更改变量的形状，必须使用带有validate_shape=False的赋值Op。与任何张量一样，使用Variable()创建的变量可以用作图中其他Ops的输入。此外，张量类的所有重载运算符都被传递到变量上，因此您也可以通过对变量进行算术将节点添加到图中。
对于任何一种计算机语言，我觉得最重要的就是「数据类型」「条件语句 & 迭代循环」和「函数」，这三方面一定要打牢基础。此外 Python 非常简洁，一行代码 (one-liner) 就能做很多事情，很多时候都用了各种「解析式」，比如列表、字典和集合解析式。
出处---Go编程语言 欢迎来到 Go 编程语言指南。本指南涵盖了该语言的大部分重要特性 Go 语言的交互式简介，它分为三节。第一节覆盖了基本语法及数据结构，第二节讨论了方法与接口， 第三节则简单介绍了 Go 的并发原语。每节末尾都有几个练习，你可以对自己的所学进行实践。 你可以 在线学习 或 安装到本地。 Go基础语法，方便查阅 包、变量和函数 学习 Go 程序的基本组件 1.包 每个 Go 程序都是由包组成的。 程序运行的入口是包 main。 这个程序使用并导入了包 "fmt" 和 "math/rand
计算机二级于18年新增了Python科目，我正好在上学期自学了Python语言。说实话，Python语言真的简洁强大，也是因为它让我改变了对编程的理解，当然还得感谢一位老师：北京理工的嵩天老师，他的网课很nice，也是他的讲解让我喜欢上了Python，喜欢上了编程，虽然之前有学过C/C++，web设计等语言，但有许多还是不够真正领悟的。
Go 语言被设计成一门应用于搭载 Web 服务器，存储集群或类似用途的巨型中央服务器的系统编程语言。
AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'get_default_graph'
Python这门语言近来是越来越火，在国家层面越来越被重视。除了之前热议的加入高考和中小学教育之外，现在连普通大学生也无法逃脱Python的毒手了。
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
本文介绍了TensorFlow的基础知识，从TensorFlow的诞生、特点、架构、使用等方面进行描述，并通过一个简单的例子展示了如何使用TensorFlow进行深度学习。
Pyhton3.8 引入了海象(walrus)运算符:=。这是一种赋值判断运算符。赋值运算一般写作 a = b,而walrus运算写作 a := b。 它的用处就是它可以在不允许使用=的地方进行赋值，例如在if语句中。
在Go语言中，for-range是常用的循环控制语句。本文就带你一起来踩踩使用range时的那些坑。
Tech 导读 本篇文章适用于学习过其他面向对象语言(Java、Php)，但没有学过Go语言的初学者。文章主要从Go与Java功能上的对比来阐述Go语言的基础语法、面向对象编程、并发与错误四个方面，能够让读者快速认识Go的相关语法与特性。
本文是慕课网上郝林的《Go语言第一课》的学习笔记。作为一名老码农，最近才下定决心来学习新的语言，有点惭愧，也有点兴奋。 本文是课程的学习笔记，重点把GO基本语法学习中的精要点做了下总结，也是给郝林老师的一个汇报。 学习GO语言，欢迎从郝林的《Go语言第一课》开始。
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。
最终重要的不是我们犯了多少错误，而是我们从错误中学习的能力。这个断言也适用于编程。我们在一门语言中获得的资历并不是一个神奇的过程；它包括犯许多错误，并从中吸取教训。这本书的目的就是围绕这个想法。它将帮助你，读者，成为一个更熟练的 Go 开发者，通过观察和学习人们在语言的许多领域中犯的 100 个常见错误。
日常编码过程中，我们常常需要重复执行同一段代码，这时我们就需要循环结构来帮助我们控制程序的执行顺序。一个循环结构会执行循环体中的代码直到结尾，然后回到开头继续执行。 主流编程语言都提供了对循环结构的支持，绝大多数主流语言，比如：Python 提供了不止一种的循环语句，但 Go 却只有一种，也就是 for 语句。
如果l2是l1的拷贝对象，则l1内部的任何数据类型的元素变化，则l2内部的元素也会跟着改变，因为可变类型值变id不变
本系列文章试图从一名 Java 开发者（有时也会穿插其他语言）的角度窥探 Go 语言，并以注释的方式提及 Go 与 Java 的一些区别，方便 Java 开发者迅速入门 Go 语言。
python数据分析学习笔记系列——基础知识篇 总第44篇 ▼ 基本概念 1、数 在Python中有4种类型的数——整数、长整数、浮点数和复数。一般我们默认只使用整数—int；浮点数—float两种。
来了来了，它来了！它带着全新的tokenizer API、TensorFlow改进以及增强的文档和教程来了！
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/79075392 创建一个计算图而不是直接执行计算的主要好处是什么?主要的缺点是什么? 答：主要好处:
值类型包括：所有integer、所有float、bool、string、数组和structure
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