1.TensorFlow 简介:TensorFlow 是谷歌公司开发的深度学习框架,也是目前深度学习的主流框架之一. 2.TensorFlow 环境的准备: 本人使用 macOS,Python 版本直接使用 anaconda 的集成包,我们使用 anaconda 来管理环境,为 TensorFlow 创建独立的 Python 环境. 创建一个名为 tensorflow 的 Python 环境: conda create --name tensorflow python=3.6 激活环境: sou

TensorFlow™ 简介: TensorFlow是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor).它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等.TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深度

首先需要搞定tensorflow c++库,搜了一遍没有找到现成的包,于是下载tensorflow的源码开始编译: tensorflow的contrib中有一个makefile项目,极大的简化的接下来的工作: 按照tensorflow makefile的说明文档,开始做c++库的编译: 1. 下载依赖 在tensorflow的项目顶层运行: tensorflow/contrib/makefile/download_dependencies.sh 东西会下载到tensorflow/contrib/

Anaconda3(python3.6)安装tensorflow Anaconda3中安装tensorflow3是非常简单的,仅需通过 pip install tensorflow 测试代码: import tensorflow as tf >>> hello =tf.constant("Hello TensorFlow~") >>> soss=tf.Session() >>> print(soss.run(hello)) b'He

今天我们来解析下Tensorflow的Seq2Seq的demo.继上篇博客的PTM模型之后,Tensorflow官方也开放了名为translate的demo,这个demo对比之前的PTM要大了很多(首先,空间上就会需要大约20个G,另外差点把我的硬盘给运行死),但是也实用了很多.模型采用了encoder-decoder的框架结果,佐以attention机制来实现论文中的英语法语翻译功能.同时,模型的基础却来自之前的PTM模型.下面,让我们来一起来了解一下这个神奇的系统吧! 论文介绍及基础描写:

3:用tensorflow搭个神经网络出来 为什么用tensorflow呢,应为谷歌是亲爹啊,虽然有些人说caffe更适合图像啊mxnet效率更高等等,但爸爸就是爸爸,Android都能那么火,一个道理嘛.其实这些个框架一通百通,就是语法不一样了些.从tensorflow开始吧. 关于tf的安装详见另一篇博文,此处tensorflow的学习基本来自Udacity中google的深度学习课程. 1:tensorflow的计算图 在tensorflow中编写代码可以分成两个部分,首先是要定义一个计算

TensorFlow实现Softmax Regression(回归)识别手写数字.MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology database),简单机器视觉数据集,28X28像素手写数字,只有灰度值信息,空白部分为0,笔迹根据颜色深浅取[0, 1], 784维,丢弃二维空间信息,目标分0~9共10类.数据加载,data.read_data_sets, 55000个样本,测试集10000样本,验证集5000样本.样本标注信

Android 项目使用TensorFlow 首先需要搭建TensorFlow编译环境 参考:(http://www.cnblogs.com/dyufei/p/8027764.html) TensorFlow的Android编译 参考 参考:(http://www.cnblogs.com/dyufei/p/8028218.html) 一.编译TensorFlow库和jar包 1)编译TensorFlow库libtensorflow_inference.so bazel build -c opt

版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/junyang/p/7429771.html TensorFlow入门 英文原文地址:https://www.tensorflow.org/get_started/get_started 这是关于如何开始tensorFlow的指南.开始之前,你需要先安装TensorFlow.除此之外,你应该了解: 知道如何使用Python编程. 懂一点点数组 如果具有机器学习的知识则更好.当然,如果你没有学习过机器学

参考资料: 深度学习笔记目录 向机器智能的TensorFlow实践 TensorFlow机器学习实战指南 Nick的博客 TensorFlow 采用数据流图进行数值计算.节点代表计算图中的数学操作,计算图的边表示多维数组,即张量. 在 TensorFlow 官网上将其定义为基于数据流图的数值计算库,TensorFlow 还提供了一个可使得用户用数学方法从零开始定义模型的函数和类的广泛套件.这使得具有一定技术背景的用户可迅速而直观地创建自定义.具有较高灵活性的模型. TensorFlow 的计算模

本文参考和综合了多篇网络博客文章,加以自己的实践,最终终于在windows环境下,编译出可以用于C++程序调用tensorflow API的程序,并执行成功. 考虑到网络上关于这方面的资料还较少,特总结全过程如下,希望能帮助到有需要的码农朋友,文中有部分文字步骤是借鉴他人文章,引用路径在最后列出. 一.环境准备: 操作系统:windows8.1 安装visual stduio2015 安装Swigwin-3.0.12,注意其下载解压以后即可使用,本人放置路径在D:/lib/swigwin-3.0

Anaconda是一个用于科学计算的ython发行版,支持 Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与环境管理的功能,可以很方便地解决多版本python并存.切换以及各种第三方包安装问题. 本片安装一个能使用基本tensorflow的python.一句话介绍,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是谷歌研发的第二代人工智能学习系统.Tensorflow支持 C, C++, Python 编程语言.而Python的

数据集及预处理 从这个例子开始,相当比例的代码都来自于官方新版文档的示例.开始的几个还好,但随后的程序都将需要大量的算力支持.Google Colab是一个非常棒的云端实验室,提供含有TPU/GPU支持的Python执行环境(需要在Edit→Notebook Settings设置中打开).速度比不上配置优良的本地电脑,但至少超过平均的开发环境. 所以如果你的电脑运行速度不理想,建议你尝试去官方文档中,使用相应代码的对应链接进入Colab执行试一试. Colab还允许新建Python笔记,来尝试自

图片样本可视化 原文第四篇中,我们介绍了官方的入门案例MNIST,功能是识别手写的数字0-9.这是一个非常基础的TensorFlow应用,地位相当于通常语言学习的"Hello World!". 我们先不进入TensorFlow 2.0中的MNIST代码讲解,因为TensorFlow 2.0在Keras的帮助下抽象度比较高,代码非常简单.但这也使得大量的工作被隐藏掉,反而让人难以真正理解来龙去脉.特别是其中所使用的样本数据也已经不同,而这对于学习者,是非常重要的部分.模型可以看论文.在网

引言 原来引用过一个段子,这里还要再引用一次.是关于苹果的.大意是,苹果发布了新的开发语言Swift,有非常多优秀的特征,于是很多时髦的程序员入坑学习.不料,经过一段头脑体操一般的勤学苦练,发现使用Swift做开发,不仅要学习Swift,还要学习Swift2.Swift3.Swift4... 后来我发现,这个段子很有普遍性,并非仅仅苹果如此,今天的TensorFlow 2.0也有点这样的趋势.以至于我不得不专门写一个课程的续集,来面对使用新版本软件开始机器学习的读者. 事实上大多具有革命性的公司

TensorFlow™ 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库.节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组,即张量(tensor).它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算,例如台式计算机中的一个或多个CPU(或GPU),服务器,移动设备等等.TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深度神经网络方面的研究,但这个系

作者:冯牮 前言 本文不是神经网络或机器学习的入门教学,而是通过一个真实的产品案例,展示了在手机客户端上运行一个神经网络的关键技术点 在卷积神经网络适用的领域里,已经出现了一些很经典的图像分类网络,比如 VGG16/VGG19,Inception v1-v4 Net,ResNet 等,这些分类网络通常又都可以作为其他算法中的基础网络结构,尤其是 VGG 网络,被很多其他的算法借鉴,本文也会使用 VGG16 的基础网络结构,但是不会对 VGG 网络做详细的入门教学 虽然本文不是神经网络技术的入门教

随着TensorFlow发布的,还有一个models库(仓库地址:https://github.com/tensorflow/models),里面包含官方及社群所发布的一些基于TensorFlow实现的模型库,用于解决各式各样的机器学习问题. 很多任务,在其中都能找到相同或者近似功能的实现,这时候无需编程或者只要很少的编程,就可以在已有模型的基础上建立自己的人工智能应用. 而且models的更新也比较快,因为大量的社群参与者,几乎每天都有模块的更新commit. 简介 当前版本TensorFlo

TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,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为张量从流图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. 安装 在windows中我们以最简单的方式进行安装. C:\> pip3 install --upgrade tensorflow 如果你机器有GPU的话,可以用如

Python是门很神奇的语言,历经时间和实践检验,受到开发者和数据科学家一致好评,目前已经是全世界发展最好的编程语言之一.简单易用,完整而庞大的第三方库生态圈,使得Python成为编程小白和高级工程师的首选. 在本文中,我们会分享不同于市面上的python数据科学库(如numpy.padnas.scikit-learn.matplotlib等),尽管这些库很棒,但是其他还有一些不为人知,但同样优秀的库需要我们去探索去学习. 1. Wget 从网络上获取数据被认为是数据科学家的必备基本技能,而Wg

TF Lite开发人员指南 目录: 1 选择一个模型 使用一个预训练模型 使用自己的数据集重新训练inception-V3,MovileNet 训练自己的模型 2 转换模型格式 转换tf.GraphDef 完整转换器参考 计算节点兼容性 Graph 可视化工具 3 在移动端app,使用TensorFlow Lite模型推理 android IOS Raspberry PI 使用一个TensorFlow Lite 模型在你的移动端app需要受到需要约束:首先,你必须有训练好的模型(预训练/自己训练