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  1. 用于将旧代码升级到TensorFlow1.0版本的tf_upgrade.py

  2. 这是 TensorFlow 官方发布的将旧代码升级以适应新的TensorFlow1.0版本的Python API，使用方法见压缩包中的README文件。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2017-02-16
    • 文件大小：11264
    • 提供者：u010099080

  1. tensorflow-1.0.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

  2. Tensorflow1.0 Linux 下 python2.7:

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-02-24
    • 文件大小：44040192
    • 提供者：rockingdingo

  1. tensorflow-1.0.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl

  2. tensorflow1.0版本

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2017-03-15
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：olivedong

  1. cudnn-8.0-windows10-x64-v6.0

  2. 共两个压缩包（解压后145M），此为其一 环境： windows10（X64） vs2015 Anaconda3-4.4.0-Windows-x86_64（python3.6） cuda_8.0.61_win10(basic) cuda_8.0.61.2_windows(Patch 2) cudnn-8.0 tensorflow1.30 pip install tensorflow-gpu后 Anaconda prompt中输入：import tensorflow时，报错：ImportErro

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-09-14
    • 文件大小：57671680
    • 提供者：zycok1

  1. cudnn-8.0-windows10-x64-v6.0.part2

  2. 共两个压缩包（解压后145M），此为其二 环境： windows10（X64） vs2015 Anaconda3-4.4.0-Windows-x86_64（python3.6） cuda_8.0.61_win10(basic) cuda_8.0.61.2_windows(Patch 2) cudnn-8.0 tensorflow1.30 pip install tensorflow-gpu后 Anaconda prompt中输入：import tensorflow时，报错：ImportErro

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-09-14
    • 文件大小：15728640
    • 提供者：zycok1

  1. tensorflow源码1.0

  2. tensorflow1.0源码

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-10-05
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：anquangan

  1. tensorflow-1.8.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

  2. 最新版本tensorflow1.8.0 支持python3.5 64位window系统

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-05-31
    • 文件大小：33554432
    • 提供者：weixin_40620885

  1. tensorflow-1.7.0-cp35-cp35m-linux_aarch64

  2. tensorflow-1.7.0-cp35-cp35m-linux_aarch64安装包，64位版本

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-07-10
    • 文件大小：139460608
    • 提供者：u011765923

  1. Tensorflow1.0+2.0+codeSymbols+functionMap+.xlsx

  2. tensorflow各个版本函数详解，详细对比，方便1.0升2.0函数替换与函数变更，一文了解全部函数，建议收藏方便后续查询

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-07-07
    • 文件大小：199680
    • 提供者：Steven_eleven

  1. tensorflow1.0

  2. tensorflow1.0

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-03-08
    • 文件大小：17825792
    • 提供者：u014617288

  1. tensorflow2.0与tensorflow1.0的性能区别介绍

  2. 今天小编就为大家分享一篇tensorflow2.0与tensorflow1.0的性能区别介绍，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：197632
    • 提供者：weixin_38703794

  1. tensorflow 1.0用CNN进行图像分类

  2. 主要为大家详细介绍了tensorflow 1.0用CNN进行图像分类，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：46080
    • 提供者：weixin_38614391

  1. tensorflow1.0学习之模型的保存与恢复(Saver)

  2. 主要介绍了tensorflow1.0学习之模型的保存与恢复(Saver) ，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：60416
    • 提供者：weixin_38659248

  1. 浅谈tensorflow1.0 池化层（pooling)和全连接层(dense)

  2. 本篇文章主要介绍了浅谈tensorflow1.0 池化层（pooling)和全连接层(dense)，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：49152
    • 提供者：weixin_38588592

  1. tensorflow 1.0用CNN进行图像分类

  2. tensorflow升级到1.0之后，增加了一些高级模块： 如tf.layers, tf.metrics, 和tf.losses，使得代码稍微有些简化。 任务：花卉分类 版本：tensorflow 1.0 数据：flower-photos 花总共有五类，分别放在5个文件夹下。 闲话不多说，直接上代码，希望大家能看懂：） 复制代码 # -*- coding: utf-8 -*- from skimage import io,transform import glob import os imp

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：48128
    • 提供者：weixin_38681719

  1. 浅谈tensorflow1.0 池化层（pooling)和全连接层(dense)

  2. 池化层定义在tensorflow/python/layers/pooling.py. 有最大值池化和均值池化。 1、tf.layers.max_pooling2d max_pooling2d( inputs, pool_size, strides, padding='valid', data_format='channels_last', name=None ) inputs: 进行池化的数据。 pool_size: 池化的核大小(pool_height, p

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：47104
    • 提供者：weixin_38633897

  1. tensorflow2.0与tensorflow1.0的性能区别介绍

  2. 从某种意义讲，tensorflow这个项目已经失败了，要不了几年以后，江湖上再无tensorflow 因为tensorflow2.0 和tensorflow1.0 从本质上讲就是两个项目，1.0的静态图有他的优势，比如性能方面，但是debug不方便，2.0的动态图就是在模仿pytorch,但是画虎不成反类犬． 为了对比1.0 与2.0 1. pip install tensorflow==2.0.0a0 2. 为了控制变量我把mnist保存到本地的mongodb 3. 两种网络结构是一样的 i

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：201728
    • 提供者：weixin_38656395

  1. Tensorflow2.0:学习笔记代码-源码

  2. Tensorflow2.0 学习笔记代码 1，目前完成了全部代码的更新 2，前五章代码为本人手码，第六章开始为二进制文件，转换，前五章中的章节文件夹中的代码为原始码，供大家参考 3，第五章中的代码部分API为TensorFlow1.0版本中的代码，请谨慎使用，若要在TensorFlow2.0中使用，需要在API前加上compat.v1 4，data.txt中提供了泰坦尼克号，Cifar10、10-monkey的百度网盘链接链接下载，因为数据集过大，无法上传至GitHub，方出此下册 目前已经完

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42137723

  1. xiaoX：flask + seq2seq【TensorFlow1.0，Pytorch】在线聊天机器人https：mp.weixin.qq.comsVpiAmVSTin3ALA8MnzhCJA或https：ask.hellobi.combl

  2. Flask + seq2seq + redis实现在线的聊天机器人 徐静 烧瓶+ Redis实现Flask-SSE tensorflow训练seq2seq实现聊天机器人（语料比较少，CPU 10000词迭代周期大约训练了308分钟） 服务器+ nginx + uwsgi部署 virtualenv提供虚拟Python环境 pip install -r requirements.txt安装必要的Python模块 python lx_bot_3.py train训练seq2seq模型 Python

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：944128
    • 提供者：weixin_42135753

  1. tensorflow1.0学习之模型的保存与恢复(Saver)

  2. 将训练好的模型参数保存起来，以便以后进行验证或测试，这是我们经常要做的事情。tf里面提供模型保存的是tf.train.Saver()模块。 模型保存，先要创建一个Saver对象：如 saver=tf.train.Saver() 在创建这个Saver对象的时候，有一个参数我们经常会用到，就是 max_to_keep 参数，这个是用来设置保存模型的个数，默认为5，即 max_to_keep=5，保存最近的5个模型。如果你想每训练一代（epoch)就想保存一次模型，则可以将 max_to_keep设

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：62464
    • 提供者：weixin_38554193
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