TensorFlow.js概述TensorFlow.js 是一个开源库，不仅可以在浏览器中运行机器学习模型，还可以训练模型。具有 GPU 加速功能，并自动支持 WebGL可以导入已经训练好的模型，也可以在浏览器中重新训练现有的所有机器学习模型运行 Tensorflow.js 只需要你的浏览器，而且在本地开发的代码与发送给用户的代码是相同的。TensorFlow.js 对未来 web 开发有着重要的...
一、分享python+最新高清经典教材及源码Python高性能编程（高清中文版PDF+高清英文版PDF+源代码）链接:https://pan.baidu.com/s/1AFSNn3kqNRIjBlN-iFMblA密码:5ttj《Python 游戏编程快速上手(第3版)》高清中文版PDF+高清英文版PDF+源代码链接：https://pan.baidu.com/s/1uq8pF4LWS7aMuZdx...
软件准备cuda9.0（先安装显卡驱动）、cuDNN7.2.1、 OpenCV3.4.2、Tensorflow1.10Ubuntu安装一些依赖库sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler sudo apt-...
TensorFlow框架安装参考：http://www.yuqingqi.com/tensorflow/2674.htmlSession会话TesorFlow的API构建在computational graph概念上，是一种对数学运算过程可视化的方法。session是运行graph的环境，分配GPU/CPU。运算在session中运行的，所以逻辑写在session里。数据封装在TensorFlow...
加载 MNIST 数据集自动下载和读取数据from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) 这里，mnist是一个轻量级的类，用numpy矩阵存储训练集、验证集、测试集，它也提供了方法...
使用神经网络 1、神经网络需要大量的信息数据来训练。 2、当你有适当类型的神经网络来解决问题时。每个问题都有自己的难点。数据决定了你解决问题的方式。例如，如果问题是序列生成，递归神经网络更适合，而如果它是一个图像相关的问题，你可能会采取卷积神经网络。 3、硬件要求对于运行深度神经网络模型是至关重要的。 解决神经网络问题 神经网络是一种特殊类型的机器学习（ML）算法。 1．检查神经网络是...
深入MNIST通过为MNIST构建一个深度卷积神经网络的分类器，学习构建一个TensorFlow模型的基本步骤。这个教程假设你已经熟悉神经网络和MNIST数据集。如果你尚未了解，请查看MNIST For ML Beginners。在学习教程之前，请确保已经安装Install TensorFlow。官网mnist_softmax.py是一个TensorFlow模型的基本实现。创建在创建模型之前，我们...
安装CPU版本TensorFlow创建virtualenv环境$ sudo apt-get install python-pip python-dev python-virtualenv $ virtualenv tensorflow_cpu 激活virtualenv环境$ source tensorflow_cpu/bin/activate 安装TensorFlow和其他相关的python...
前提：已经安装好了驱动、cuda、cudnn等，再进行安装tensorflow。anaconda安装TensorFlow-gpu过程1. 下载Anaconda在清华大学开源软件镜像站，下载对应版本的Anaconda ,使用bash进行安装$ bash Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh 添加Anaconda安装路径到环境变量 (1) $ vim ～/.bashrc...
在2018年TensorFlow开发者峰会上，我们宣布了TensorFlow Probability：一种概率编程工具箱，用于机器学习研究人员和其他从业人员快速可靠地利用最先进硬件构建复杂模型。如果出现以下情况，我们推荐你使用TensorFlow Probability：·你想建立一个生成数据的模型，并推理其隐藏的过程。·你需要量化预测中的不确定性，而不是预测单个值。·你的训练集具有大量相对于数据...
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