计算图架构在Tensorflow里面，机器学习算法被表证为计算图。计算图或者数据流图是一种有向图。有向图的顶点或者节点代表运算过程，有向图的边代表运算过程之间的数据流。如下图所示，先看左边，输出变量z是输入x和y的二值运算的结果，那么画两条分别从x和y向z的有向边，并且在z上标明运算加号。一个更加完整和复杂的数据流图在右边。下面，对于数据流图里面的元素（operation - 算子，tensor ...
本系列将利用Docker和阿里云容器服务，帮助您上手TensorFlow的机器学习方案第一篇：打造TensorFlow的实验环境第二篇：轻松搭建TensorFlow Serving集群第三篇：打通TensorFlow持续训练链路第四篇：利用Neural Style的TensorFlow实现，像梵高一样作画第五篇：轻松搭建分布式TensorFlow训练集群（上）本文是该系列中的第三篇文章， 将为您介...
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：@Lisanaaa @飞龙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 Tensor...
CS20si课程资料和代码Github地址TensorBoardTensorFlow包括TensorFlow，TensorBoard和Tensor Serving的套件。TensorBoard是TensorFlow框架自带的图形可视化工具，用Google自己的话说：“为了更简单的理解，调试和优化TensorFlow程序，我们提供了一个名叫TensorBoard的可视化套件。”TensorB...
关于TensorFlowTensorFlow是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。TensorFlow 最初由Google...
TensorFlow Lite是 TensorFlow 针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案。TensorFlow 一直运行在从服务器机架到小型物联网设备等众多平台上。TensorFlow Lite 能够对设备上的机器学习模型进行低延迟推理。它的全新设计为：1、轻量级使用小的二进制大小和快速初始化或启动对设备上的机器学习模型进行推理2、跨平台可以运行在许多不同的平台上，从 Android 和 iO...
TensorFlow简介TensorFlow是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。它是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统。其命名来...
主流深度学习框架对比各个开源框架在Github上的数据统计数据统计截止于2017.07.15可以看到各大主流框架基本都支持Python，目前Python在科学计算和数据挖掘领域可以说是独领风骚。虽然有来自R、Julia等语言的竞争压力，但是Python的各种库实在是太完善了，Web开发、数据可视化、数据预处理、数据库连接，爬虫等无所不能，有一个完美的生态环境。仅在数据挖掘工具链上，Python就有...
最简单的安装办法是使用python-pip进行安装$ pip install tensorflow$ pip install tensorflow-gpu 安装GPU版本源码部署安装从github上clone Tensorflow源代码:https://github.com/tensorflow/tensorflow执行目录下./configure ，此过程中会要求安装多个依赖库，根据提示使用yu...
GitHub仓库：https://github.com/ZhongFuCheng3y/3y前篇：从零开始学TensorFlow【01-搭建环境、HelloWorld篇】一、Tensor介绍TensorFlow使用Tensor（张量）来表示数据张量是对矢量和矩阵向潜在的更高维度的泛化，TensorFlow 在内部将张量表示为基本数据类型的n维数组。《怎么通俗地理解张量?》https://www.zh...
您还未登录，请登录后再进行相关操作！
