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  1. Tensorflow-slim用法总结

  2. Tensorflow-slim.doc总结了slim的常用使用方法，它属于一个高级API接口，可以大大简化代码

  3. 所属分类：深度学习

  1. AI学习知识点.xmind

  2. *AI学习知识点* 1. 基础知识 概率论 微积分与逼近论 极限、微分、积分的基本概念 利用逼近的思想理解微积分，利用积分的方式理解概率论 概率论的基础 古典模型 常见的概率分布 大数定理和中心极限定理 协方差和相关系数 最大似然估计和最大后验估计 凸优化 凸优化的基本概念 凸函数 凸集 凸优化问题的标准形式 线性代数及矩阵 线性空间及线性变化 矩阵的基本概念 状态转移矩阵 特征

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2019-07-15
    • 文件大小：240640
    • 提供者：lingfeian

  1. tensorflow常用函数API介绍

  2. 主要介绍了tensorflow常用函数API介绍，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-17
    • 文件大小：137216
    • 提供者：weixin_38642864

  1. 浅谈Tensorflow模型的保存与恢复加载

  2. 近期做了一些反垃圾的工作，除了使用常用的规则匹配过滤等手段，也采用了一些机器学习方法进行分类预测。我们使用TensorFlow进行模型的训练，训练好的模型需要保存，预测阶段我们需要将模型进行加载还原使用，这就涉及TensorFlow模型的保存与恢复加载。 总结一下Tensorflow常用的模型保存方式。 保存checkpoint模型文件（.ckpt） 首先，TensorFlow提供了一个非常方便的api，tf.train.Saver()来保存和还原一个机器学习模型。 模型保存 使用tf

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：80896
    • 提供者：weixin_38726441

  1. Tensorflow2.1基础知识—常用的函数API

  2. 强制tensor转换为该数据类型 tf.cast(张量名，dtype=数据类型) 计算张量维度上元素的最小值 tf.reduce_min(张量名) 计算张量维度上元素的最大值 tf.reduce_max(张量名) 例子： import tensorflow as tf x1 = tf.constant([1,2,3],dtype=tf.float64) print(x1) x2 = tf.cast(x1,tf.int32) print(x2) print(tf.reduce_min(

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：108544
    • 提供者：weixin_38739164

  1. Windows下实现将Pascal VOC转化为TFRecords

  2. 前言 由于TensorFlow常用TFrecords作为输入格式，我们需要将制作好的Pascal VOC转为TFrecords格式。使用 object detection API 内提供的脚本。 TFRecords格式如下： -uint64 length -uint32 masked_crc32_of_length -byte data[length] -uint32 masked_crc32_of_data 前置要求： Anaconda3（使用python3.x） 制作好的Pascal V

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：88064
    • 提供者：weixin_38613548

  1. tensorflow之自定义神经网络层实例

  2. 如下所示： import tensorflow as tf tfe = tf.contrib.eager tf.enable_eager_execution() 大多数情况下，在为机器学习模型编写代码时，您希望在比单个操作和单个变量操作更高的抽象级别上操作。 1.关于图层的一些有用操作 许多机器学习模型可以表达为相对简单的图层的组合和堆叠，TensorFlow提供了一组许多常用图层，以及您从头开始或作为组合创建自己的应用程序特定图层的简单方法。TensorFlow在tf.keras包中包含完整

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：58368
    • 提供者：weixin_38748721

  1. tensorflow常用函数API介绍

  2. 摘要：本文介绍了tensorflow的常用函数。 1、tensorflow常用函数 TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU。一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测。如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作. 并行计算能让代价大的算法计算加速执行，TensorFlow也在实现上对复杂操作进行了有效的改进。大部分核相关的操作都是设 备相关的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：134144
    • 提供者：weixin_38728183

  1. 对tf.reduce_sum tensorflow维度上的操作详解

  2. tensorflow中有很多在维度上的操作，本例以常用的tf.reduce_sum进行说明。官方给的api reduce_sum( input_tensor, axis=None, keep_dims=False, name=None, reduction_indices=None ) input_tensor:表示输入 axis:表示在那个维度进行sum操作。 keep_dims:表示是否保留原始数据的维度，False相当于执行完后原始数据就会少一个维度。 reduction_in

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：40960
    • 提供者：weixin_38506713