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TensorFlow应用实战 | TensorFlow基础知识

Mtianyan love TensorFlow!") TensorFlow的计算流图,符号式编程的范式。有节点有边,边是计算结果在节点中流动。 TensorFlow的基础结构 Tensor 在 计算流图中流动(flow) ? dtype TensorFlow.datatype list https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/DType ? TensorFlow数据类型有很多。 展示了基本的神经网络结构 JavaScript编写的网页应用 通过浏览器就可以训练简单的神经网络 训练过程可视化,高度定制化 https://playground.tensorflow.org/ 不用担心运行复杂的神经网络而搞垮

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艺术领域中的Tensorflow应用

摘要 本次演讲内容主要分为三个方面,首先会简单介绍一下Tensorflow,然后简单讲解可以用Tensorflow实现的深度神经网络算法,之后再介绍这些算法的一个有趣应用场景,也就是generative Tensorflow简介 Tensorflow是Google开源的一个通用计算框架,当然它最有特色的地方就是擅长做机器学习方面的应用,这集中反映在它对Tensor运算的处理能力上。 Tensorflow其它特点 支持多核(CPU、GPU)计算; 支持分布式计算(Tensorflow+Kubernetes); 易学性:和numpy,theano等有相似性; 通用性:low/high-level 小结 Tensorflow是一个足够好的平台,或者说它提供了一个足够完整的开发生态。它有足够多的“轮子”,让我们可以专注于研究具体应用、具体算法。 下面我们介绍另一个生成模型在文学创作方面的应用,写诗机器人: 写诗机器人的训练数据是全唐诗,在生成样本的时候采用了beam search的方式。 ? 这是写诗机器人写的一首“藏头诗”。

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    TensorFlow篇】--DNN初始和应用

    一、前述 ANN人工神经网络有两个或两个以上隐藏层,称为DNN 只有一个隐藏层是多层感知机 没有隐藏层是感知机 二、反向传播应用举例 举例: ? 代码: import tensorflow as tf def relu(X): w_shape = (int(X.get_shape()[1]), 1) w = tf.Variable 五、DNN代码 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import numpy as np from tensorflow.contrib.layers import fully_connected # 构建图阶段 n_inputs = 28*28#输入节点 n_hidden1 封装的函数 with tf.name_scope("dnn"): # tensorflow使用这个函数帮助我们使用合适的初始化w和b的策略,默认使用ReLU激活函数 hidden1 =

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    TensorFlow 全网最全学习资料汇总之TensorFlow的技术应用【4】

    已经历了多个版本演进,功能不断完善,AI开发者也能灵活自如的运用TensorFlow解决一些实际问题,下面雷锋网会对一些比较实用的TensorFlow应用做相关整理,让大家对TensorFlow有理性和感性的双层认知 TensorFlow在图像识别中的应用 对人类而言,区分画面、图像就如同与生俱来一样简单,例如我们能够轻松的识别老虎与雄狮的区别,但如果把这个问题交给计算机看上去并不简单。 ? 下面这篇文章雷锋网重点整理了TensorFlow在图像识别中的应用,看计算机如何识别图像。 locationNum=1&fps=1(点击文末阅读原文查看) 基于Tensorflow的CNN/CRF图像分割技术 本篇文章验证了卷积神经网络应用于图像分割领域时存在的一个问题——粗糙的分割结果。 但是TensorFlow本身只是计算框架,要将其应用在生产环境,还是需要集群管理工具的资源调度,监控以及生命周期管理等能力。

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    TensorFlow Wide And Deep 模型详解与应用

    作者 | 汪剑 责编 | 何永灿 Wide and deep 模型是 TensorFlow 在 2016 年 6 月左右发布的一类用于分类和回归的模型,并应用到了 Google Play 的应用推荐中 结合我们的产品应用场景同 Google Play 的推荐场景存在较多的类似之处,在经过调研和评估后,我们也将 wide and deep 模型应用到产品的推荐排序模型,并搭建了一套线下训练和线上预估的系统 鉴于网上对 wide and deep 模型的相关描述和讲解并不是特别多,我们将这段时间对 TensorFlow1.1 中该模型的调研和相关应用经验分享出来,希望对相关使用人士带来帮助。 模型 export 的目录则主要是用于 tensorflow server 启动时加载模型的 servable 实例,用于线上预测服务。 我们在实际使用的时候,通常情况下是调用 TensorFlow 提供的接口来构建特征的。

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    TensorFlow 队列与多线程的应用

    深度学习的模型训练过程往往需要大量的数据,而将这些数据一次性的读入和预处理需要大量的时间开销,所以通常采用队列与多线程的思想解决这个问题,而且TensorFlow为我们提供了完善的函数。 而TensorFlow提供了整套实现队列的函数和方法,在TensorFlow中,队列和变量类似,都是计算图上有状态的节点。 多线程协同 TensorFlow为我们提供了多线程协同操作的类—tf.Coordinator,其函数主要有: should_stop():确定当前线程是否退出 request_stop():通知其他线程退出 下面是一段代码: import tensorflow as tf import numpy as np import time import threading def MyLoop(coord,worker_id TensorFlow提供了队列tf.QueueRunner类处理多个线程操作同一队列,启动的线程由上面提到的tf.Coordinator类统一管理,常用的操作有: QueueRunner():启动线程

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    神经网络在tensorflow的简单应用

    bias、sigmod……… 简单应用——手写识别   神经网络常常用来作模式识别,这是因为它们善于把一种输入状态(它所企图识别的模式)映射到一种输出状态(它曾被训练用来识别的模式)。    正是这种归纳推广能力,使得神经网络已经成为能够用于无数应用的一种无价的工具,从人脸识别、医学诊断,直到跑马赛的预测,另外还有电脑游戏中的bot(作为游戏角色的机器人)的导航,或者硬件的robot(真正的机器人 平台应用 tensorflow # -*- coding:utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np # 添加层 def add_layer

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    设备云||TensorFlow深度学习框架及应用

    设备预测维护与工业大数据应用在设备接入(IOT HUB)和实现数据可视化之后,就要用到云计算的数据分析、机器学习和深度学习功能。 著名的阿尔法狗和Google无人车等也是基于TensorFlow框架。目前研华WISE-Paas等多家工业物联网云平台已支持TensorFlowTensorFlow结构 TensorFlow™ 是一个开放源代码软件库,用于进行高性能数值计算。 TensorFlow™最初是由 Google Brain 团队(隶属于 Google 的 AI 部门)中的研究人员和工程师开发的,可为机器学习和深度学习提供强力支持,并且其灵活的数值计算核心广泛应用于许多其他科学领域 相关参考 机器学习||CNC健康诊断云平台智能分析系统 机器学习||智能制造中的人工智能算法 设备健康监诊系统动态演示手册 研华智能工厂模块化仿真演示系统 应用||智能机床104通道同步振动模态测试系统

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    TensorFlow应用实战 | 编写训练的python文件

    np.uint8)).save("image-%s.png" % i) 27 if __name__ == "__main__": 28generate() 代码完成与测试模型 一个错误的个人使用,因为我的TensorFlow LSTM模型在问答系统中的应用 基于TensorFlow的神经网络解决用户流失概览问题 最全常见算法工程师面试题目整理(一) 最全常见算法工程师面试题目整理(二) TensorFlow从1到2 | 第三章

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    ubunu16.04 TensorFlow object detection API 应用配置

    TensorFlow object detection API应用–配置 主要参考 : https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research /object_detection/g3doc/installation.md https://www.cnblogs.com/zongfa/p/9662832.html 1) 首先下载 TensorFlow ,放在哪里是一个问题,推荐地址: /home/zhangjun/miniconda3/envs/tensorflow 下面。 我一开始在 /home/zhangjun/ 目录下建立了一个文件夹 Tensorflow ,放在这个文件夹下面了 Tensorflow Object Detection API 以来以下库文件 Tensorflow /lib/python3.6/site-packages 建立文件 tensorflow_model.pth 文件内容如下: /home/zhangjun/Tensorflow/models/research

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    编写基于TensorFlow应用之构建数据pipeline

    图1 典型的基于TensorFlow应用的workflow 通常情况下,一个基于TensorFlow应用训练过程中所采用的workflow 如图1 所示。 针对与原始数据的格式,首先采用不同的转换方式在运行过程中生成Tensor格式的数据,然后将其送到TensorFlow Graph中运行,根据设定的目标函数,不断的在训练数据上迭代并周期性地保存checkpoint 图2 TensorFlow中的ETL过程 相较于TFRecords文件,文本文件,numpy数组,csv文件等文件格式更为常见。 采用这种方式的优势在于: 1、采用二进制格式存储,减少存储空间,提高读取效率 2、针对TensorFlow框架进行优化,支持合并多个数据源,并且支持TensorFlow内置的其他数据预处理方式 3、支持序列化数据的存储 由于MNIST中涉及到的特征仅有数组和标签两类内容,对于读者在使用TensorFlow过程中可能会遇到的其他数据格式,建议参考https://github.com/tensorflow/models/blob

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    应用深度学习使用 Tensorflow 对音频进行分类

    你将学习到一些常用的、有效的方法,以及Tensorflow代码来实现。 使用Tensorflow进行音频处理 现在我们已经知道了如何使用深度学习模型来处理音频数据,可以继续看代码实现,我们的流水线将遵循下图描述的简单工作流程: ? 有一个函数可以做到这一点, tf.signal.stft应用短时Fourier变换(STFT)将音频转换为时频域,然后我们应用 tf.abs 算子去除信号相位,只保留幅值。 结论 现在你应该对将深度学习应用于音频文件的工作流程有了更清楚的了解,虽然这不是你能做到的唯一方法,但它是关于易用性和性能之间的权衡的最佳选择。 - Rainforest-Audio classification Tensorflow starter https://www.kaggle.com/dimitreoliveira/rainforest-audio-classification-tensorflow-starter

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