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。
周日 2016年4月24日 由弗朗索瓦Chollet 在教程中。
该文介绍了如何使用TensorFlow创建一个简单的分类器，通过在输入中添加噪声来训练模型，并利用计算图对数据进行操作。文章还介绍了如何将操作连接在一起以创建更复杂的计算图，并演示了如何使用TensorBoard可视化计算图。
【导读】近日，机器学习工程师Francesco Zuppichini发表一篇教程，讲解了在TensorFlow中高效地输入数据集的方法，作者首先抛弃了feed-dict（它太慢了），然后介绍Tenso
tensorflow是google在2015年开源的深度学习框架，可以很方便的检验算法效果。这两天看了看官方的tutorial，极客学院的文档， http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/get_started/introduction.html 以及综合tensorflow的源码，把自己的心得整理了一下，作为自己的备忘录。 系列 1： http://blog.csdn.net/u014595019/article/details/52677412
此篇笔记参考来源为《莫烦Python》 tensorflow安装 在命令行模式下进入到python安装目录中的Scripts下，例如我的安装路径为：D:\Program Files (x86)\Python\Scripts 安装CPU版本的： pip3 install --upgrade tensorflow GPU版本： pip3 install --upgrade tensorflow-gpu 心酸啊，一开始使用这种方法超时了，想想就试着装一个anaconda吧，成功安装好了之后，但是IDLE中导入错误
我叫 Jacob，是 Google AI Resident 项目的研究学者。我是在 2017 年夏天加入该项目的，尽管已经拥有了丰富的编程经验，并且对机器学习的理解也很深刻，但此前我从未使用过 TensorFlow。当时我觉得凭我的能力应该很快就能上手。但让我没想到的是，学习曲线相当的陡峭，甚至在加入该项目几个月后，我还偶尔对如何使用 TensorFlow 代码来实现想法感到困惑。我把这篇博文当作瓶中信写给过去的自己：一篇我希望在学习之初能被给予的入门介绍。我希望这篇博文也能帮助到其他人。
机器之心整理 参与：蒋思源 这是一套香港科技大学发布的极简 TensorFlow 入门教程，三天全套幻灯片教程已被分享到 Google Drive。机器之心将简要介绍该教程并借此梳理 TensorFlow 的入门概念与实现。 该教程第一天先介绍了深度学习和机器学习的潜力与基本概念，而后便开始探讨深度学习框架 TensorFlow。首先我们将学到如何安装 TensorFlow，其实我们感觉 TensorFlow 环境配置还是相当便捷的，基本上按照官网的教程就能完成安装。随后就从「Hello TensorFlo
该教程第一天先介绍了深度学习和机器学习的潜力与基本概念，而后便开始探讨深度学习框架 TensorFlow。首先我们将学到如何安装 TensorFlow，其实我们感觉 TensorFlow 环境配置还是相当便捷的，基本上按照官网的教程就能完成安装。随后就从「Hello TensorFlow」开始依次讲解计算图、占位符、张量等基本概念。
该文章介绍了如何通过Python和Keras框架实现线性回归模型，并使用数据集对模型进行训练和评估。同时，文章还探讨了如何使用Keras的优化器实现随机梯度下降，以及如何使用TensorBoard查看模型的训练过程，并分析了模型的收敛速度和准确率。
该文章介绍了如何通过Python和Keras框架实现一个简单的深度学习模型，并使用该模型对MNIST数据集进行分类。首先，介绍了Keras是什么以及它的主要特点，然后详细讲解了如何利用Keras实现一个简单的深度学习模型。最后，通过实例演示了如何使用该模型对MNIST数据集进行分类。
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
前言：主要介绍TensorFlow的基础知识，深度学习的基本知识将在后面进行一一介绍 什么是TensorFlow？ 可以拿python最经典的计算包numpy来进行比较，和numpy类似，用于数据计算，常用于开发深度学习框架。为了更好理解它，从以下几个方面介绍： 1.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。 2.从命名来理解：Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味 着基于数据流图的计算。Tensorflow运行过程就是张量从图
选自GitHub 机器之心编译 参与：刘晓坤、路雪 本文介绍了如何在 TensorFlow 上实现基础 LSTM 网络的详细过程。作者选用了 MNIST 数据集，本文详细介绍了实现过程。 长短期记忆（LSTM）是目前循环神经网络最普遍使用的类型，在处理时间序列数据时使用最为频繁。关于 LSTM 的更加深刻的洞察可以看看这篇优秀的博客：http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/。 我们的目的 这篇博客的主要目的就是使读者熟悉在 Tenso
本文，将总结一下最近使用tensorflow中遇到的两个小需求：张量排序和字符串拼接，咱们一起来学习一下，嘻嘻！
随着 TensorFlow 在研究及产品中的应用日益广泛，很多开发者及研究者都希望能深入学习这一深度学习框架。本文介绍了TensorFlow 基础，包括静态计算图、张量、TensorBoard 可视化和模型参数的保存等。
王小新 编译自 Towards Data Science 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 机器学习算法烂熟于心，网络结构顺手拈来，但是如果数据集载入时耗费大量时间，那整个训练时间就会大大增加。
本译文自Déborah Mesquita在https://medium.freecodecamp.org发表的Big Picture Machine Learning: Classifying Text with Neural Networks and TensorFlow ，文中版权、图像代码等数据均归作者所有。为了本土化，翻译内容略作修改。 开发人员常说，如果你想开始机器学习，你应该先学习算法是如何工作的。但是我的经验表明并不是这样子。 我说你应该首先能够看到大局：应用程序是如何工作的。一旦你了解了这一
文章主要介绍了如何使用TensorFlow进行深度学习，包括神经网络模型的定义、模型的搭建、训练、预测等步骤。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。
该文对神经网络在计算机视觉领域的应用进行了分析，并介绍了如何使用Keras框架进行训练和部署。文章还讨论了神经网络在计算机视觉任务中的常见应用，包括图像分类、目标检测和图像分割等。
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