环境：Anaconda 、tensorflow_gpu==1.4.0 (这里就用1.4.0版本做演示了，虽然现在的已经是2.0版本了)
TensorFlow是一个开源的机器学习框架，是由Google开发的，用于构建和训练机器学习模型的工具库。它提供了丰富的功能和易于使用的接口，可用于各种机器学习任务，如图像识别、自然语言处理、推荐系统等。
TensorFlow 使用图来表示计算任务. 图中的节点被称之为 op (operation 的缩写). 一个 op 获得 0 个或多个 Tensor, 执行计算, 产生 0 个或多个 Tensor. 每个 Tensor 是一个类型化的多维数组. 例如, 你可以将一小组图像集表示为一个四维浮点数数组, 这四个维度分别是 [batch, height, width, channels].
在第 11 章，我们讨论了几种可以明显加速训练的技术：更好的权重初始化，批量标准化，复杂的优化器等等。 但是，即使采用了所有这些技术，在具有单个 CPU 的单台机器上训练大型神经网络可能需要几天甚至几周的时间。
通过TensorBoard将TensorFlow模型的训练过程进行可视化的展示出来，将训练的损失值随迭代次数的变化情况，以及神经网络的内部结构展示出来，以此更好的了解神经网络。
本篇文章就带领大家用最简单地方式安装TF2.0正式版本（CPU与GPU），由我来踩坑，方便大家体验正式版本的TF2.0。
翻译：穆文&韩小阳 校对：寒小阳 & 龙心尘 导 读 之前的课程里介绍了自然语言处理当中的一些问题，以及设计出来的一些相应的算法。research的东西还是落地到工程应用上比较有价值，之前也手撸过一些toy project，不过这些实现要用在工程中，总是有那么些虚的，毕竟稳定性和效率未必能够保证。所幸的是，深度学习热度持续升温的大环境下，各种大神和各家大厂也陆续造福民众，开源了一些深度学习框架，在这些开源框架的基础上去搭建和实现自己想要的深度学习网络结构就简单和稳定得多了。 有时候选择多了也是麻烦，对框架
今天遇到一个奇怪的现象，使用tensorflow-gpu的时候，出现内存超额~~如果我训练什么大型数据也就算了，关键我就写了一个y=W*x…显示如下图所示：
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。
TensorFlow 是一款用于数值计算的强大的开源软件库，特别适用于大规模机器学习的微调。 它的基本原理很简单：首先在 Python 中定义要执行的计算图（例如图 9-1），然后 TensorFlow 使用该图，并使用优化的 C++ 代码高效运行该图。
最近看到一个有趣的项目pix2pix-tensorflow。大概功能是用户在网页上画一只猫的轮廓，然后它就可以输出与这个轮廓很相似的猫的清晰图片。出于好奇，就想研究一下这个项目是如何实现的，于是跳入了tensorflow机器学习这个坑。 tensorflow是什么 TensorFlow是一个开源软件库，用于各种感知和语言理解任务的机器学习。目前被50个团队用于研究和生产许多Google商业产品，如语音识别、Gmail、Google 相册和搜索，其中许多产品曾使用过其前任软件DistBelief。Tenso
第9章 启动并运行TensorFlow 来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目 译者：@akonwang @WilsonQu 校对：@Lis
目前colab已经不支持使用：%tensorflow_version 1.x来切换使用tensorflow1.x版本了。 解决方法如下：
一.安装 目前用了tensorflow、deeplearning4j两个深度学习框架， tensorflow 之前一直支持到python 3.5,目前以更新到３.６，故安装最新版体验使用。 慢
目前用了tensorflow、deeplearning4j两个深度学习框架， tensorflow 之前一直支持到python 3.5,目前以更新到３.６，故安装最新版体验使用。 慢慢长征路：安装过程如下 ＷＩＮ１０： anaconda3.5: PYTHON3.6: tensorflow1.4:
一.安装 目前用了tensorflow、deeplearning4j两个深度学习框架， tensorflow 之前一直支持到python 3.5,目前以更新到３.６，故安装最新版体验使用。
TensorFlow是一个基于Python和基于数据流编程的机器学习框架，由谷歌基于DistBelief进行研发，并在图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下有着丰富的应用。2015年11月9日，TensorFlow依据Apache 2.0 开源协议开放源代码。
强化学习算法的实现需要合适的平台和工具。本案例将首先介绍目前常用的强化学习实现平台Gym的基本使用方法，再介绍实验工具TensorFlow的基本操作方法，为之后构建和评估强大的强化学习算法打下坚实基础。
variable_scope 使用tf.variable_scope定义的命名空间，只要空间名称不同，定义的变量互不干挠，即使函数name参数相同 如果是在相同命名空间下， 如果是不可重用的(reuse=False),tf. get_variable函数会查找在当前命名空间下是否存在由tf.get_variable定义的同名变量（而不是tf.Variable定义的），如果不存在，则新建对象，否则会报错 如果是可重用的(reuse=True)，如果存在，则会返回之前的对象，否则报错， tf. V
本文首发在CSDN博客:http://blog.csdn.net/xxzhangx/article/details/54379255 前几天，谷歌推出了windows对tensorflow的支持，我参考下面两篇博文来安装了我的tensorflow。 为表示对原作者的尊敬，先列出参考的文章。 参考文献 https://m.aliyun.com/yunqi/articles/68435 http://blog.csdn.net/zhuxiaoyang2000/article/details/5
人工神经网络利用了 DL 的概念 。它们是人类神经系统的抽象表示，其中包含一组神经元，这些神经元通过称为轴突的连接相互通信。
前几天，谷歌推出了windows对tensorflow的支持，我参考下面两篇博文来安装了我的tensorflow。
TensorFlow是Google公司开源的分布式机器学习框架。它的前身是DistBelief，在Google大规模内部使用。TensorFlow最早由Google Brain研究组发起。
可视化 batch normalization 过程中的 tensor演化（以输入一张[1, 4 , 4, 1]的图片为例）
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。
原来引用过一个段子，这里还要再引用一次。是关于苹果的。大意是，苹果发布了新的开发语言Swift，有非常多优秀的特征，于是很多时髦的程序员入坑学习。不料，经过一段头脑体操一般的勤学苦练，发现使用Swift做开发，不仅要学习Swift，还要学习Swift2、Swift3、Swift4... 后来我发现，这个段子很有普遍性，并非仅仅苹果如此，今天的TensorFlow 2.0也有点这样的趋势。以至于我不得不专门写一个课程的续集，来面对使用新版本软件开始机器学习的读者。 事实上大多具有革命性的公司都是这样，一方面带来令人兴奋的新特征，另一方面则是高企不落的学习成本。
作者：才云科技Caicloud，郑泽宇，顾思宇 要将深度学习应用到实际问题中，一个非常大的问题在于训练深度学习模型需要的计算量太大。比如Inception-v3模型在单机上训练到78%的正确率需要将近半年的时间 ，这样的训练速度是完全无法应用到实际生产中的。为了加速训练过程，本章将介绍如何通过TensorFlow利用GPU或/和分布式计算进行模型训练。本文节选自《TensorFlow：实战Google深度学习框架》第十章。 本文将介绍如何在TensorFlow中使用单个GPU进行计算加速，也将介绍生成Ten
探究 batch normalization 过程中的 decay 参数项 在 train 和 test 过程中的不同作用。
我知道，基于GPU的高端的深度学习系统构建起来非常昂贵，并且不容易获得，除非你……
摘要： Tensorflow作为当下最流行的深度学习框架，实现ConvNet（CNN）自然是轻而易举，但是本文创造性的使用的TensorBoard来图形化展示CNN实现过程，极大的提高了研究者的对自己模型的管理能力。 首先了解TensorBoard是什么？解开你心中的疑惑！ 在本教程中，我将介绍如何使用TensorFlow，从头开始构建卷积神经网络，并使用TensorBoard可视化我们的图形及神经网络性能。如果您不了解完全神经网络的一些基础知识，我强烈建议您首先看另一个教程关于TensorFlow。在这
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：董超 来源：腾讯云技术社区「腾云阁」 上一篇文章我们介绍了 MxNet 的安装，但 MxNet 有个缺点，那就是文档不太全，用起来可能是要看源代码才能理解某个方法的含义，所以今天我们就介绍一下 TensorFlow，这个由谷歌爸爸出品的深度学习框架，文档比较全～以后的我们也都使用这个框架～ 0x00 概要 TensorFlow是谷歌爸爸出的一个开源机器学习框架，目前已被广泛应用，谷歌爸爸出品即使性能不是最强的（其实性能也不错），但绝对是用起来最方便的，毕竟谷歌有Jeff Dean坐镇，这波稳。 0x
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经过了一年的休整，终于博客也要恢复原先坑着的系列了，《简明机器学习教程》也会恢复更新。说实在的，第二篇的原稿我其实在第一篇之后一星期就写出来了，但是后来因为原稿遗失与学业繁忙就一直拖了下来。历经一年，我对机器学习与这系列教程又有了些新的思考，所以我决定做出些许调整。首先，本系列不再单独分理论、实践篇，而是采用交织在一起的形式。其次，将matlab更换为tensorflow(python)。教程的定位依旧是面向初学者，所以会加入大篇幅的前置介绍。这篇就是为了之后内容而对tensorflow进行先行的介绍。
---- CS224d－Day 2: 在 Day 1 里，先了解了一下 NLP 和 DP 的主要概念，对它们有了一个大体的印象，用向量去表示研究对象，用神经网络去学习，用 TensorFlow 去训练模型，基本的模型和算法包括 word2vec，softmax，RNN，LSTM，GRU，CNN，大型数据的 seq2seq，还有未来比较火热的研究方向 DMN，还有模型的调优。 今天先不直接进入理论学习，而是先学习一下 TensorFlow，在原课程里，这部分在第7讲，但是我觉得最高效地学习算法的方式，就是一边
一、TensorFlow 原文：TensorFlow Tutorials 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 1.1 TensorFlow 基本操作 致谢：派生于 Aymeric Damien 的 TensorFlow 示例 配置 参考配置指南。 import tensorflow as tf # 基本的常量操作 # 由构造器返回的值 # 表示常量操作的输出 a = tf.constant(2) b = tf.constant(3) # 加载默认图 with tf.Session(
TensorFlow程序可以通过tf.device函数来指定运行每一个操作的设备，这个设备可以是本地的CPU或者GPU，也可以是某一台远程的服务器。但在本文中只关心本地的设备。TensorFlow会给每一个可用的设备一个名称，tf.device函数可以通过设备的名称来指定执行运算的设备。比如CPU在TensorFlow中的名称为/cpu:0。在默认情况下，即使机器有多个CPU，TensorFlow也不会区分它们，所有的CPU都使用/cpu:0作为名称。而一台机器上不同GPU的名称是不同的，第n个GPU在TensorFlow中的名称为/gpu:n。比如第一个GPU的名称为/gpu:0，第二个GPU名称为/gpu:1，以此类推。
tensorflow中有两个关于variable的op，tf.Variable()与tf.get_variable()下面介绍这两个的区别
本节学习来源斯坦福大学cs20课程，有关自学与组队学习笔记，将会放于github仓库与本公众号发布，欢迎大家star与转发，收藏！
要将深度学习应用到实际问题中，一个非常大的问题在于训练深度学习模型需要的计算量太大。比如Inception-v3模型在单机上训练到78%的正确率需要将近半年的时间 ，这样的训练速度是完全无法应用到实际生产中的。为了加速训练过程，本章将介绍如何通过TensorFlow利用GPU或/和分布式计算进行模型训练。本文节选自《TensorFlow：实战Google深度学习框架》第十章。 本文将介绍如何在TensorFlow中使用单个GPU进行计算加速，也将介绍生成TensorFlow会话（tf.Session）时的一
TensorFlow学习0.导语1.Session会话控制(两种打开模式)2.Tensorflow使用Variable3.Placeholder 传入值4.激励函数(activate function)5.定义添加神经层的函数6.建造神经网络7.matplotlib 可视化8.学习文章
TensorFlow 是 Google 最近发布的新的机器学习和图计算库。 其 Python 接口可确保通用模型的优雅设计，而其编译后的后端可确保速度。
这篇文章主要讲讲TensorBoard的基本使用以及name_scope和variable_scope的区别
上一期我们发布了“一文读懂TensorFlow（附代码、学习资料）”，带领大家对TensorFlow进行了全面了解，并分享了入门所需的网站、图书、视频等资料，本期文章就来带你一步步上手TensorFlow。 1. 前言 深度学习算法的成功使人工智能的研究和应用取得了突破性进展，并极大地改变了我们的生活。越来越多的开发人员都在学习深度学习方面的开发技术。Google推出的TensorFlow是目前最为流行的开源深度学习框架，在图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下都有丰富的应用。尽管功能强大，
本文讲述了使用NVIDIA官方工具搭建基于GPU的TensorFlow平台的教程。
导读：在开始使用TensorFlow之前，必须了解它背后的理念。该库很大程度上基于计算图的概念，除非了解它们是如何工作的，否则无法理解如何使用该库。本文将简要介绍计算图，并展示如何使用TensorFlow实现简单计算。
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