tensorflow文章/教程

TensorFlow由谷歌人工智能团队谷歌大脑(Google Brain)开发和维护,拥有包括TensorFlow Hub、TensorFlow Lite、TensorFlow Research Cloud在内的多个项目以及各类应用程序接口(Application Programming Interface, API) 。自2015年11月9日起,TensorFlow依据阿帕奇授权协议(Apache 2.0 open source license)开放源代码 。

tensorflow常见问题

1. sess.run() hangs when called / sess.run() get stuck  / freeze  that ctrl+c can't kill process 解决: 1 coord = tf.train.Coordinator() 2 threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess,coord=coord) »

ubuntu16.04安装tensorflow1.3

1.点软件个更新-系统更新2.降级gcc到5.33.装CUDA及第二个包,加入PATH4.CUDNN5.Ancada..6.TF   Ubuntu16.04 的GCC版本降级 http://blog.csdn.net/ytusdc/article/details/77980915    Ubuntu16.04 + cuda8.0 + GTX1080安装教程 http://www.bubuko.c »

tensorflow 基础学习二:实现一个神经网络

在tensorflow中,变量(tf.Variable)的作用就是用来保存和更新神经网络中的参数,在声明变量的同时需要指定其初始值。 tensorflow中支持的随机数生成器: 函数名称 随机数分布 主要参数 tf.random_normal 正态分布 平均值、标准差、取值类型 tf.truncated_normal 正态分布,但如果随机出来的值偏离平均值超过2个标准差,那么这个数将会 »

import tensorflow出现ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块的问题(亲测可用)

  错误如下图所示:        在很长时间的查找后,网上的很多办法都不能很好的解决问题,但是基本上指向了一个问题——版本问题,所以接下来我安装了与python环境对应的tensorflow包。   首先用以下命令查找对应的版     # conda search tensorflow //查找版本   再通过pip命令安装指定版本     通过pip安装TensorFlow指定版本命令:    »

Tensorflow手写数字识别(交叉熵)练习

# coding: utf-8import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #print("hello") #载入数据集mnist = input_data.read_data_sets("F:\\TensorflowProject\\MNIST_data",one_hot=Tru »

tensorflow 中 feed的用法

上述示例在计算图中引入了 tensor, 以常量或变量的形式存储. TensorFlow 还提供了 feed 机制, 该机制 可以临时替代图中的任意操作中的 tensor 可以对图中任何操作提交补丁, 直接插入一个 tensor. feed 使用一个 tensor 值临时替换一个操作的输出结果. 你可以提供 feed 数据作为 run() 调用的参数. feed 只在调用它的方法内有效, 方法结束 »

【tensorflow】张量(tensor,数组)的定义和声明

 张量(tensor):可以表示0阶到n阶的数组 0阶张量(标量):单独的一个数 1阶张量(向量):一维数组 2阶张量(矩阵):二维数组 n阶张量(张量):n维数组   tensorflow 中几种常见的数据类型: tf.int,tf.float tf.int32 tf.float32 tf.float64 tf.bool tf.constant(True, False) »

Win10系统下安装tensorflow(cpu)+keras+jupyter notebook运行环境

记录,自用 1、安装Anaconda(这里安装的是python3.6版本) 2、创建tensorflow的conda环境  1 conda create -n tensorflow python=3.6  3、切换到上一步创建的名为“tensorflow”的python解释器环境  1 activate tensorflow  4、分别安装tensorflow和keras 版本兼容性参考:http »

DRL 教程 | 如何保持运动小车上的旗杆屹立不倒?TensorFlow利用A3C算法训练智能体玩CartPole游戏

本教程讲解如何使用深度强化学习训练一个可以在 CartPole 游戏中获胜的模型。研究人员使用 tf.keras、OpenAI 训练了一个使用「异步优势动作评价」(Asynchronous Advantage Actor Critic,A3C)算法的智能体,通过 A3C 的实现解决了 CartPole 游戏问题,过程中使用了贪婪执行、模型子类和自定义训练循环。 该过程围绕以下概念运行: 贪婪执 »

tensorflow2.0安装

版本: python3.5 Anaconda 4.2.0 tensorflow2.0 cpu版本 1、安装命令 pip3 install tensorflow==2.0.0.0a0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ # -i表示重新指定镜像,提高下载速度 2、报错以及解决方法 (1)报错: “Cannot remove entries »

TensorFlow中的变量和常量

1、TensorFlow中的变量和常量介绍   TensorFlow中的变量:   import tensorflow as tf state = tf.Variable(0,name='counter') 以上代码定义了一个state变量, new_value = tf.add(state,1) 以上代码创建一个操作,使定义的变量加一,并将加一后的值赋给 new_value  upda »

Tensorflow 踩的坑(一)

上午,准备将一个数据集编码成TFrecord 格式。然后,总是报错,下面这个bug一直无法解决,无论是Google,还是github。出现乱码,提示: Invalid argument: Could not parse example input, value ‘#######’ 这个好像牛头不对马嘴,出现在控制台上最后的提示是: OutOfRangeError (see above for »

Effective TensorFlow Chapter 4: TensorFlow中的广播Broadcast机制【转】

本文转载自:https://blog.csdn.net/LoseInVain/article/details/78763303 TensorFlow支持广播机制(Broadcast),可以广播元素间操作(elementwise operations)。正常情况下,当你想要进行一些操作如加法,乘法时,你需要确保操作数的形状是相匹配的,如:你不能将一个具有形状[3, 2]的张量和一个具有[3,4]形状 »

使用tensorflow 构建rnn网络

使用tensorflow实现了简单的rnn网络用来学习加法运算。 tensorflow 版本:1.1 import tensorflow as tf from tensorflow.contrib import rnn class RNN(): def __init__(self, input_dim , hidden_dim , step_num , class_num,learnin »