TF学习——TF之API：TensorFlow的高级机器学习API—tf.contrib.learn的简介、使用方法、案例应用之详细攻略
tf.contrib.learn的简介 tf.contrib.learn 是 TensorFlow 提供的一个机器学习高级 API 模块，让用户可以更方便的配置、训练和评估各种各样的机器学习模型，里面内置了很多模型可以直接调用，其实，就是类似最经典的机器学习库 scikit-learn 的 API ...
TF之Windows：Windows系统下设置Tensorflow运行方式为GPU加速运行的详细攻略
软件环境1、第一步安装好CUDA软件程序推荐文章：Py之TF/Cuda/Cudnn：Win10下安装深度学习框架Tensorflow+Cuda+Cudnn最简单最快捷最详细攻略Ubuntu：Ubuntu下安装Anocuda和Tensorflow最详细攻略2、第二步安装好tensorflow-gpu库...
TF之TFOD-API：基于tensorflow框架利用TFOD-API脚本文件将YoloV3训练好的.ckpt模型文件转换为推理时采用的.pb文件
导出前后文件结果输出结果记录Instructions for updating:keep_dims is deprecated, use keepdims insteadW0929 20:40:36.003197 1396 tf_logging.py:125] From F:\File_...
TF学习——TF之TensorFlow Slim：TensorFlow Slim的简介、安装、使用方法之详细攻略
TensorFlow Slim的简介 TF-Slim is a lightweight library for defining, training and evaluating complex models in TensorFlow. Component...
TF学习——TF数据读取：TensorFlow中数据读这三张图片的5个epoch +把读取的结果重新存到read 文件夹中
实验展示代码实现1、如果设置shuffle为True ，那么在每个epoch 内图像会被打乱。该参数代表在一个epoch 内文件的顺序是否被打乱import tensorflow as tf with tf.Session() as sess: filenam...
TF之LoR：基于tensorflow利用逻辑回归算LoR法实现手写数字图片识别提高准确率
输出结果设计代码#TF之LoR：基于tensorflow实现手写数字图片识别准确率import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_dataimport numpy as np imp...
TF之LSTM：基于Tensorflow框架采用PTB数据集建立LSTM网络的自然语言建模
关于PTB数据集PTB （Penn Treebank Dataset）文本数据集是语言模型学习中目前最被广泛使用数据集。ptb.test.txt #测试集数据文件ptb.train.txt #训练集数据文件ptb.valid.txt #验证集数据...
TF之CNN：Tensorflow构建卷积神经网络CNN的简介、使用方法、应用之详细攻略
目录TensorFlow 中的卷积有关函数入门1、tf.nn.conv2d函数案例应用1、TF之CNN：Tensorflow构建卷积神经网络CNN2、使用简单的函数来替代上面的定义TensorFlow 中的卷积有关函数入门 TensorFlow 构建卷积网络之前，我们需要了...
TF之LiR：基于tensorflow实现手写数字图片识别准确率
输出结果Extracting MNIST_data\train-images-idx3-ubyte.gzPlease use tf.data to implement this functionality.Extracting MNIST_data\train-labels-idx1-ubyte.g...
TF之LiR：基于tensorflow实现机器学习之线性回归算法
输出结果代码设计# -*- coding: utf-8 -*-#TF之LiR：基于tensorflow实现机器学习之线性回归算法import tensorflow as tfimport numpyimport matplotlib.pyplot as pltrng =numpy.random#参数...
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