Tensorflow 学习

简介 上一篇笔记:Tensorflow学习笔记1:Get Started 我们谈到Tensorflow是基于图(Graph)的计算系统.而图的节点则是由操作(Operation)来构成的,而图的各个节点之间则是由张量(Tensor)作为边来连接在一起的.所以Tensorflow的计算过程就是一个Tensor流图.Tensorflow的图则是必须在一个Session中来计算.这篇笔记来大致介绍一下Session.Graph.Operation和Tensor. Session Session提供了O

作者:黄璞链接:https://www.zhihu.com/question/41667903/answer/109611087来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 前言:其实TensorFlow本身仅仅是一个分布式的高性能计算框架,想要用TF做深度学习,仅仅学习这个框架本身是没有太大意义的.因此应该将TF看作技术路线中的一个核心点,去掌握整个开发所需要的必要技术,知识.尤其是深度学习的基本原理,这对日后搭建模型,模型调参以至提出新的模型都是极其有用的.

我使用VS2013  Python3.5  TensorFlow 1.3  的开发环境 UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xff in position 0: invalid start byte 在是使用Tensorflow读取图片文件的情况下,会出现这个报错 代码如下 # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np import mat

Tensorflow系列--Saver的用法:http://blog.csdn.net/u011500062/article/details/51728830 Tensorflow学习系列(二): tensorflow基础:http://blog.csdn.net/vs412237401/article/details/62039686 原文地址:https://www.cnblogs.com/cxscode/p/8283361.html

在贝叶斯个性化排序(BPR)算法小结中,我们对贝叶斯个性化排序(Bayesian Personalized Ranking, 以下简称BPR)的原理做了讨论,本文我们将从实践的角度来使用BPR做一个简单的推荐.由于现有主流开源类库都没有BPR,同时它又比较简单,因此用tensorflow自己实现一个简单的BPR的算法,下面我们开始吧. 1. BPR算法回顾 BPR算法是基于矩阵分解的排序算法,它的算法训练集是一个个的三元组$<u,i,j>$,表示对用户u来说,商品i的优先级要高于商品j.训练成

学习深度学习,首先从深度学习的入门MNIST入手.通过这个例子,了解Tensorflow的工作流程和机器学习的基本概念. 一  MNIST数据集 MNIST是入门级的计算机视觉数据集,包含了各种手写数字的图片.在这个例子中就是通过机器学习训练一个模型,以识别图片中的数字. MNIST数据集来自 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ Tensorflow提供了一份python代码用于自动下载安装数据集.Tensorflow官方文档中的url打不开,在CSDN上找到了一

TensorBoard简介 Tensorflow发布包中提供了TensorBoard,用于展示Tensorflow任务在计算过程中的Graph.定量指标图以及附加数据.大致的效果如下所示, TensorBoard工作机制 TensorBoard 通过读取 TensorFlow 的事件文件来运行.TensorFlow 的事件文件包括了你会在 TensorFlow 运行中涉及到的主要数据.关于TensorBoard的详细介绍请参考TensorBoard:可视化学习.下面做个简单介绍. Tensorf

1 #coding:utf-8 2 # 日期 2017年9月4日 环境 Python 3.5  TensorFlow 1.3 win10开发环境. 3 import tensorflow as tf 4 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 5 import os 6 7 8 # 基础的学习率 9 LEARNING_RATE_BASE = 0.8 10 11 # 学习率的衰减率 12 LEARNING_RATE_DE

一.背景 本人学习Tensorflow是为了完成毕业设计的工作,之前并没有用过其他的深度学习平台,Tensorflow作为当前很流行的一个平台,无论是教学文档,还是使用其开发的工程,这些资源都是很丰富的,所以很适合新手来进行入门.Tensorflow的具体背景我就不过多的介绍了,网上有很多的资源.另外我写这一系列博客的目的是激励自己吧,逼着自己学得更透彻一点,毕竟会用和能熟悉的写成教程还是两码事,希望自己能坚持下去. 2.Tensorflow安装 我使用的是自己的笔记本电脑,配置是i7-6700

今天开始正式学习Tensorflow, 首先从源码开始, 装好了CentOS 7 X64, 并且安装了桌面版本, 计划能够构建Tensorflow成功 首先从Github从Fork了一个版本到我的Git账号, 然后clone到本地 首先要了解Bazel, 这是什么东西?这是谷歌代码构建工具, 没有办法, 先自己构建一个吧 https://bazel.build/versions/master/docs/install.html#ubuntu