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由于课题需要，用到tensorflow，但是使用tensorflow的原生态代码来搭建网络的话，会比较繁琐，你需要把每一层都定义清楚，也就是搬砖，每一层都需要去搭建：但是在tensorflow中有一个简单的版本----tensorflow.contrib.slim–模块，用这个模块来搭..
rference: 爬取 使用keras模块主要使用其五个主要模块，为datasets、layers、losses、metrics以及optimizers。五大模块datasets： 前文已经提到，封装了一些对常见的小型数据集的预处理（如MNIST），自动下载并处理数据为numpy矩阵。layers： 在Ker..
import tensorflow as tf# 载入并准备好 MNIST 数据集。将样本从整数转换为浮点数mnist = tf.keras.datasets.mnist(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0# 将模型的各层堆叠..
用tensorflow的同学肯定都知道，只要tf的程序运行起来就会默认占满显存，但实际上有些代码使用的数据量远远不需要使用全部显存，这样就造成了浪费，我们可以在代码前加上一些控制语句，使程序占用的显存智能一些。 # 指定显卡import osos.environ["..
AI这个概念好像突然就火起来了，年初大比分战胜李世石的AlphaGo成功的吸引了大量的关注，但其实看看你的手机上的语音助手，相机上的人脸识别，今日头条上帮你自动筛选出来的新闻，还有各大音乐软件的歌曲“每日推荐”……形形色色的AI早已进入我..
本学习笔记根据自己看中文文档以及博客和视频课写下的学习记录!本节的目的是了解和运行 TensorFlow!在开始之前, 让我们先看一段使用 Python API 撰写的 TensorFlow 示例代码, 让你对将要学习的内容有初步的印象.中文学习网站：http://www.tensorfly..
本节主要讲解简单的CNN实现 1、函数 卷积函数tf.nn.conv2d(x,W,strides,padding,name)tf.nn.conv2d是Tensorflow的2维卷积函数： x是输入，4维； W是卷积的参数，也就是卷积核， eg：当W=[5, 5, 1, 32]，前两个参数为卷积核的大小；第三个参数为chan..
TensorFlow使用数据流图（计算图）来规划计算流程，可以将计算映射到不同的硬件和操作平台。凭借着统一的架构，TensorFlow可以方便的部署到各种平台，大大简化了真实场景中应用机器学习算法的难度。 使用TensorFlow,我们不需要大规模的模型训练和小..
以下是GAN示例代码： import argparse # argparse是python用于解析命令行参数和选项的标准模块import numpy as npfrom scipy.stats import normimport tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib import animationimport sea..
与上几遍博文一样，以实例代码讲解： """Please note, this code is only for python 3+. If you are using python 2+, please modify the code accordingly."""import tensorflow as tffrom sklearn.datasets import load_digitsfrom sklearn.cros..
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