TF学习——TF之Tensorboard：Tensorflow之Tensorboard可视化简介、入门、使用方法之详细攻略（二）
Tensorboard使用方法1、首先生成logs文件夹及其文件#采用tensorboard对model进行可视化：dos内输入 $ tensorboard --logdir= logsmerged = tf.summary.merge_all()writer = tf.summary.FileWr...
TF学习——TF之Tensorboard：Tensorflow之Tensorboard可视化简介、入门、使用方法之详细攻略（一）
目录Tensorboard简介Tensorboard各个板块入门Tensorboard使用方法Tensorboard简介 TensorBoard 是 TensorFlow 上一个非常酷的功能，我们都知道神经网络很多时候就像是个黑盒子，里面到底是什...
TF之NN：基于Tensorflow利用神经网络算法对数据集(用一次函数随机生成100个数)训练预测斜率、截距(逼近已知一次函数)
输出结果代码设计import osos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import tensorflow as tfimport numpy as npx_data = np.random.rand(100).astype(np.float32) &nb...
TF学习：Tensorflow基础案例、经典案例集合——基于python编程代码的实现（二）
4、TF实现计算功能TF：Tensorflow定义变量+常量,实现输出计数功能输出结果代码设计#TF：Tensorflow定义变量+常量,实现输出计数功能import tensorflow as tfstate = tf.Variable(0, name='Parameter_name_counte...
TF学习：Tensorflow基础案例、经典案例集合——基于python编程代码的实现（一）
目录Tensorflow的使用入门1、TF：使用Tensorflow输出一句话2、TF实现加法3、TF实现乘法4、TF实现计算功能5、TF：Tensorflow完成一次线性函数计算Tensorflow的基础案例1、TF根据三维数据拟合平面Tensorflow的经典案例Tensorflow的使用入门1...
手把手教你使用TF服务将TensorFlow模型部署到生产环境
介绍 将机器学习（ML）模型应用于生产环境已成为一个火热的的话题,许多框架提供了旨在解决此问题的不同解决方案。为解决这一问题，谷歌发布了TensorFlow（TF）服务，以期待解决将ML模型部署到生产中的问题。 本文提供了一个关于服务于预先训练的卷积语义分割网络的实践教程。阅读本文后，你将能够使用T...
tf:'hello tensorflow'
import as 'hello, tensorflow!'printprint sess.close() #### Tensor("Const:0", shape=(), dtype=string) b'hello, tensorflow!'
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