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左为旧版，右为更新到1.0版本后的名字 定义变量的更新 tf.VARIABLES ——> tf.GLOBAL_VARIABLES tf.all_variables ——> tf.glo
1. 在终端执行时设置使用哪些GPU（两种方式） (1) 如下（export 语句执行一次就行了，以后再运行代码不用执行） (2) 如下 2. 代码中指定（两种方式） (1) import o
我就废话不多说了，直接上代码吧！ import tensorflow as tf from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt imp
使用TensorFlow的一个优势是，它可以维护操作状态和基于反向传播自动地更新模型变量。 TensorFlow通过计算图来更新变量和最小化损失函数来反向传播误差的。这步将通过声明优化函数（opti
由于python内部的变量其实都是reference，而Tensorflow实现的时候也没有意义去判断输出是否是同一变量名，从而判定是否要新建一个Tensor用于输出。Tensorflow为了满足所有
计算图 在 TensorFlow 中用计算图来表示计算任务。 计算图，是一种有向图，用来定义计算的结构，实际上就是一系列的函数的组合。 用图的方式，用户通过用一些简单的容易理解的数学函数组件，就可以
使用TensorFlow构建一个神经网络来实现二分类，主要包括输入数据格式、隐藏层数的定义、损失函数的选择、优化函数的选择、输出层。下面通过numpy来随机生成一组数据，通过定义一种正负样本的区别，通
如下所示： tf.constant(value, dtype=None, shape=None) 创建一个常量tensor，按照给出value来赋值，可以用shape来指定其形状。value可
一、概述 AutoEncoder大致是一个将数据的高维特征进行压缩降维编码，再经过相反的解码过程的一种学习方法。学习过程中通过解码得到的最终结果与原数据进行比较，通过修正权重偏置参数降低损失函数，不断
本文实例为大家分享了Tensorflow实现AlexNet卷积神经网络的具体实现代码，供大家参考，具体内容如下 之前已经介绍过了AlexNet的网络构建了，这次主要不是为了训练数据，而是为了对每个ba
