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。
变量（Variable）是 TensorFlow 中程序处理的共享持久状态的最佳方法。与常量不同的时，常量创建后，值便无法更改，但是变量创建后 可以修改。并且修改后的值在多个Session中都是可以看见的。
本文主要介绍了如何在TensorFlow中应用正则项来防止过拟合，包括创建正则方法函数、将正则方法应用到参数上、应用正则化方法到参数上、将正则项损失加到损失函数上等。使用tf.get_variable和tf.variable_scope可以方便地实现参数的正则化，避免过拟合现象的发生。
在TensorFlow中，最常用的可视化方法有三种途径，分别为TensorFlow与OpenCv的混合编程、利用Matpltlib进行可视化、利用TensorFlow自带的可视化工具TensorBoard进行可视化。
在TensorFlow中，最常用的可视化方法有三种途径，分别为TensorFlow与OpenCv的混合编程、利用Matpltlib进行可视化、利用TensorFlow自带的可视化工具TensorBoard进行可视化。这三种方法，在前面博客中都有过比较详细的介绍。但是，TensorFlow中最重要的可视化方法是通过TensorBoard、tf.summary和tf.summary.FileWriter这三个模块相互合作来完成的。
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如果initializer初始化方法是None(默认值),则会使用variable_scope()中定义的initializer,如果也为None,则默认使用glorot_uniform_initializer,也可以使用其他的tensor来初始化，value,和shape与此tensor相同
本文介绍了TensorFlow中的Collection API，包括向Collection中存储数据和使用Collection API获取数据的方法。Collection API提供了一个全局的存储机制，使得数据不会因为变量的生命周期而丢失。
【导读】本文是谷歌机器学习工程师 Chris Rawles 撰写的一篇技术博文，探讨了如何在 TensorFlow 和 tf.keras 上利用 Batch Normalization 加快深度神经网络的训练。我们知道，深度神经网络一般非常复杂，即使是在当前高性能GPU的加持下，要想快速训练深度神经网络依然不容易。Batch Normalization 也许是一个不错的加速方法，本文介绍了它如何帮助解决梯度消失和梯度爆炸问题，并讨论了ReLu激活以及其他激活函数对于抵消梯度消失问题的作用。最后，本文使用Te
导读：2019 年 11 月末，TensorFlow 的官方 GitHub 账号发布了 TensorFlow 2.1.0-rc 版本，现在，官方最新发布了 TensorFlow 2.1.0 正式版本。据介绍，这将是最后一个支持 Python 2 的版本。除此之外，TensorFlow 2.1.0 还带来了很多重大更新与改进，了解一下。
本文翻译自Avoiding headaches with tf.metrics，原作者保留版权。
当传递trainable=True时，Variable()构造函数自动向graph collection GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES添加新变量。这个便利函数返回集合的内容。
在tensorflow的学习中，想使用tensorflow-gpu版的学习，充分利用计算机。但是跟网上很多博主的方法安装gpu，cuda是安装成功了，但是却一直报以下一个错误。
在计算图中，节点表示计算单位，边表示计算用到和产生的数据。 例如，在TensorFlow图中，tf.matmul操作将对应于具有两个输入边（要乘以的矩阵）和一个输出边（乘法的结果）的单个节点。
在训练深度学习网络时，在损失函数上加上正则项是防止过拟合的一个重要方法。本文介绍两种在TensorFlow中如何加入正则化项的方法， 但无论何种方法大的逻辑都是：创建一个正则化方法;然后将这个正则化方法应用到变量上。
TensorFlow是一个由Google 开发的，关于机器学习的开源平台。它可以在不同设备的 CPU 或者 GPU 上运行，并且它被很多组织所使用，其中包括Twitter, PayPal, Intel, Lenovo, 和 Airbus.
在疫情飘摇的2020年初，TensorFlow发布了2.1.0版本，本Python小白在安装过程中遇坑无数，幸得多年练就的百度功力终于解决，特记录下来以免后人跳坑。
今天用户测试 python 3.6 + tensorflow-gpu 2.1 和 nvidia driver 418.87.00，遇到下面的问题，然后我们的环境是在 k8s 和 nvidia-docker 上，所以本地可以看到 GPU 设备是 /dev/nvidia3/，正好落在第四块显卡上（因为是从0开始计数的）。
Not compatible with eager execution. To write TensorBoard summaries under eager execution, use tf.contrib.summary instead.
tf.GraphKeys的点后可以跟很多类， 比如VARIABLES类（包含所有variables）， 比如REGULARIZATION_LOSSES。
前面的第十四篇 交叉熵损失函数——防止学习缓慢和第十五篇 重新思考神经网络初始化从学习缓慢问题入手，尝试改进神经网络的学习。本篇讨论过拟合问题，并引入与之相对的L2正则化（Regularization
有点异常。跑到目录*/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages下查看，发现有几个对应的包文件夹
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。
前面的14 交叉熵损失函数——防止学习缓慢和15 重新思考神经网络初始化从学习缓慢问题入手，尝试改进神经网络的学习。本篇讨论过拟合问题，并引入与之相对的L2正则化（Regularization）方法。
计算图Graph是TensorFlow的核心对象，TensorFlow的运行流程基本都是围绕它进行的。包括图的构建、传递、剪枝、按worker分裂、按设备二次分裂、执行、注销等。因此理解计算图Graph对掌握TensorFlow运行尤为关键。
【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学
1.安装Pycharm，其中社区版免费，可以直接去pycharm官网下载安装https://www.jetbrains.com/pycharm/download/
说明：如果只是为了入门学习TensorFlow框架，个人觉得，没必要上来就整GPU版本（主要是那个太复杂，安装真让人劝退 ），所以本文记录的是直接在pycharm里安装tensorflow，并运行demo。
原文链接：https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/Graph?hl=en 一个图包含一组tf.Operation对象，表示计算单位;和tf.T
参考资料 源码请点:https://github.com/llSourcell/tensorf... ---- 语音识别无处不在，siri，google，讯飞输入法，讯飞语记，智能家居，车，etc。
本文介绍如何使用 TensorFlow 创建自己的语音识别器。首先，导入所需的库，然后定义一些参数和常量。接下来，导入语音数据并处理，然后建立模型。最后，使用训练数据对模型进行训练和预测。模型训练完成后，将其保存到文件中以供使用。
最近在研究tensorflow自带的例程speech_command,顺便学习tensorflow的一些基本用法。
内容一览：2020 年 1 月 1 日，Python 2 即将停止维护，正式退休。Python 3 全面登场的时刻，TensorFlow 也在悄悄改变。
TensorFlow 中的 layers 模块提供用于深度学习的更高层次封装的 API，利用它我们可以轻松地构建模型，这一节我们就来看下这个模块的 API 的具体用法。 概览 layers 模块的路径写法为 tf.layers，这个模块定义在 tensorflow/python/layers/layers.py，其官方文档地址为：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/layers，TensorFlow 版本为 1.5。 这里面提供了多个类和方法以供使用，
本文介绍了如何使用TensorFlow进行模型训练和推理，并探讨了在训练和推理过程中可能遇到的错误和解决方法。
摘要最多有max_output包含图像的摘要值。图像由张量构成，张量必须为4-D，形状[batch_size, height, width, channels]，通道可以是:
在2018年TensorFlow开发者峰会上，我们（TensorFlow团队）宣布发布TensorFlow Probability：一种使机器学习研究人员及相关从业人员可以快速可靠地利用最先进硬件构建复杂模型的概率编程工具箱。TensorFlow Probability适用的情况包括：
1. 官网上提到：因为TensorFlow 1.6版本起，二进制文件使用 AVX指令，这些指令可能无法在旧版 CPU 上运行，所以我们要看下CPU的指令集。
笔者remove TensorFlow总共四次。 reinstall anaconda 三次。
这篇文章是发表在NP上的文章，主要是用的机器学习的方法来寻找植物的marker基因的文章。
查看源代码 tensorflow/python/framework/ops.py：
选自Medium 作者：Josh Dillon、Mike Shwe、Dustin Tran 机器之心编译 参与：白妤昕、李泽南 在 2018 年 TensorFlow 开发者峰会上，谷歌发布了 TensorFlow Probability，这是一个概率编程工具包，机器学习研究人员和从业人员可以使用它快速可靠地构建最先进、复杂的硬件模型。 TensorFlow Probability 适用于以下需求： 希望建立一个生成数据模型，推理其隐藏进程。 需要量化预测中的不确定性，而不是预测单个值。 训练集具有大量相对
目前正在学习tensorflow库的深度学习的一些知识，安装和环境配置过程做个记录。
去年 10 月，谷歌才发布了 TensorFlow 2.0 正式版。时隔三个月后，昨日官方发布了 TensorFlow 2.1，本次版本更新带了了多项新特性、功能改进和 bug 修复。
如果你定义的变量名称在之前已被定义过，则TensorFlow 会引发异常。可使用tf.get_variable( ) 函数代替tf.Variable( )。如果变量存在，函数tf.get_variable( ) 会返回现有的变量。如果变量不存在，会根据给定形状和初始值创建变量。
DCGAN在GAN的基础上优化了网络结构，加入了 conv，batch_norm 等层，使得网络更容易训练，网络结构如下：
设置神经网络参数的过程就是神经网络的训练过程。只有经过有效训练的神经网络模型才可以真正地解决分类或者回归问题使用监督学习的方式设置神经网络参数需要有一个标注好的训练数据集。监督学习最重要的思想是，在一直答案的标注数据集上，模拟给出预测结果要尽量逼近真实的答案。通过调整神经网络中地参数对训练数据进行拟合，可以使得模块对未知的样本提供预测的能力在神经网络优化算法中，最常用的方法是反向传播算法(backpropagation)。反向传播算法的具体工作原理如下图
因为使用conda下载数据有时候因为网络问题下载非常慢，因此我把conda的环境备份好，到时可以直接使用conda的conda create -n 新环境名字 –clone 环境的路径 ， 直接把路径下原有的环境克隆到新环境中。
pb 格式模型保存与恢复相比于前面的 .ckpt 格式而言要稍微麻烦一点，但使用更灵活，特别是模型恢复，因为它可以脱离会话（Session）而存在，便于部署。
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