前言 本章的目的是了解和运行 TensorFlow,在开始之前,让我们先看一段使用 Python API 撰写的 TensorFlow 示例代码,让你对将要学习的内容有初步的印象. 下面这段短小的 Python 程序将把一些数据放入二维空间,再用一条线来拟合这些数据: import tensorflow as tf import numpy as np # Create 100 phony x, y data points in NumPy, y = x * 0.1 + 0.3 x_data =…

不多说,直接上干货! TensorFlow 是一个开源软件库,用于使用数据流图进行数值计算.换句话说,即是构建深度学习模型的最佳方式. Tensorflow的官网 https://www.tensorflow.org/ TensorFlow™ is an open source software library for numerical computation using data flow graphs. Nodes in the graph represent mathematical o…

人工智能系统Google开源的TensorFlow官方文档中文版 2015年11月9日,Google发布人工智能系统TensorFlow并宣布开源,机器学习作为人工智能的一种类型,可以让软件根据大量的数据来对未来的情况进行阐述或预判.如今,领先的科技巨头无不在机器学习下予以极大投入.Facebook.苹果.微软,甚至国内的百度.Google 自然也在其中.「TensorFlow」是 Google 多年以来内部的机器学习系统.如今,Google 正在将此系统成为开源系统,并将此系统的参数公布给业界…

TensorFlow从入门到实战资料汇总 2017-02-02 06:08 | 数据派 来源:DataCastle数据城堡 TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学**系统,其命名来源于本身的运行原理.Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从图象的一端流动到另一端计算过程.TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统. TensorFlow已经开源一年多了,…

1.初步了解 tensorflow是谷歌的一款开源深度学习框架.运行前,需要先定义好计算图,最后通过会话启动计算图,这么做的目的是为了防止数据在python和c++(tensorflow底层)传输的时间浪费. 2.tensorflow安装 pip install tensorflow 即可,如果想用gpu版的,需要先安装CUDA和cuDNN,然后在pip install tensorflow-gpu 3.实战a + b程序 首先导入tensorflow模块: import tensorflow…

[1]最近领导天天在群里发一些机器学习的链接,搞得好像我们真的要搞机器学习似的,吃瓜群众感觉好神奇呀. 第一步 其实也是最后一步,就是网上百度一下,Docker Toolbox,下载下来,下载,安装之后会有三个图标,这里给大家截一下图 不过,这三个图标首先我们都不需要去点击他们.为什么呢?看来这么多片博文,感觉最靠谱的就是这一篇了http://www.linuxidc.com/Linux/2016-07/133506.htm 需要先去点击Git Bash这个图标,然后,输入 notepad .b…

最近在学习TensorFlow,尝试的第一个项目是MNIST.首先给出源码地址. 1 数据集的获取 我们可以直接运行下面的代码,来获取到MNIST的数据集. from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 载入数据,并是labels进行one-hot编码 mnist = input_data.read_data_sets('./MNIST_data/',one_hot=True) 但是,由于网络的问题,input_data…

1.使用tensorflow的SoftMax函数,对手写数字进行识别 Administrator@SuperComputer MINGW64 ~ $ docker run -it -p 8888:8888 registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/denverdino/tens orflow bash root@b3e200093da9:/notebooks# python Python 2.7.6 (default, Oct 26 2016, 20:30:19) [G…

参考官方仓库:https://github.com/tensorflow/models/tree/master/official/utils/flags 测试Demo代码如下: from absl import app as absl_app from absl import flags from official.utils.flags import core as flags_core flags.DEFINE_string(name="my_flag_a", default=&q…

windows中不能直接使用Tensorflow,所以得费点劲.(2016.11.29更新,TensorFlow 0.12 中已加入初步的 Windows 原生支持) 先是直接使用了<Deep Learning>中推荐的已经配置好Tensorflow和所有作业文件的Docker容器(貌似得翻-墙),这个方法其实很方便,用来学习Tensorflow和这个课程已经足够了,但是不够灵活. 最后在虚拟机ubuntu上安装了Tensorflow,安装配置远程jupyter notebook(以前都叫ip…