#
本文介紹了詳解TensorFlow在windows上安裝與簡單示例，分享給大家，具體如下： 安裝說明 平臺：目前可在Ubuntu、Mac OS、Windows上安裝 版本：提供gpu版本、cpu版
在上一篇文章tensorflow入門：tfrecord 和tf.data.TFRecordDataset的使用里，講到了使用如何使用tf.data.TFRecordDatase來對tfrecord文件
在atom+react-native項目中安裝了nuclide。然而使用flow的時候出現了問題。 $ brew -v Homebrew 1.2.0 $ flow version Flow, a
本文實例為大家分享了TensorFlow實現卷積神經網絡的具體代碼，供大家參考，具體內容如下 代碼（源代碼都有詳細的注釋）和數據集可以在github下載： # -*- coding: utf-
Tensorflow數據讀取有三種方式： Preloaded data: 預加載數據 Feeding: Python產生數據，再把數據喂給后端。 Reading from file: 從
在前幾天寫的一篇博文《如何從TensorFlow的mnist數據集導出手寫體數字圖片》中，我們介紹了如何通過TensorFlow將mnist手寫體數字集導出到本地保存為bmp文件。 車牌識別在當今社會
最近一直在用TF做CNN的圖像分類，當softmax層得到預測結果后，我希望能夠看到預測結果，以便和標簽之間進行比較。特此補上，以便自己記憶。 我現在通過softmax層得到變量train_logit
也有些正則方法可以限制回歸算法輸出結果中系數的影響，其中最常用的兩種正則方法是lasso回歸和嶺回歸。 lasso回歸和嶺回歸算法跟常規線性回歸算法極其相似，有一點不同的是，在公式中增加正則項來限制斜
問題 問題是這樣的，要把一個數組存到tfrecord中，然后讀取 a = np.array([[0, 54, 91, 153, 177,1], [0, 50, 89, 147, 196],
本篇文章主要通過一個簡單的例子來實現神經網絡。訓練數據是隨機產生的模擬數據集，解決二分類問題。 下面我們首先說一下，訓練神經網絡的一般過程： 1.定義神經網絡的結構和前向傳播的輸出結果 2.定義損失函
